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In this paper, we present a symbiotic evolutionary algorithm for multi-objective optimization. The goal in multi-objective evolutionary algorithms (MOEAs) is to find a set of well-distributed solutions close to the true Pareto optimal solutions. Most of the existing MOEAs operate one population that consists of individuals representing the entire solution to the problem. The proposed algorithm has a two-leveled structure. The structure is intended to improve the capability of searching diverse and good solutions. At the lower level there exist several populations, each of which represents a partial solution to the entire problem, and at the upper level there is one population whose individuals represent the entire solutions to the problem. The parallel search with partial solutions at the lower level and the integrated search with entire solutions at the upper level are carried out simultaneously. The performance of the proposed algorithm is compared with those of the existing algorithms in terms of convergence and diversity. The optimization problems with continuous variables and discrete variables are used as test-bed problems. The experimental results confirm the effectiveness of the proposed algorithm.
목차
Abstract
1. 서론
2. TMSEA : 2계층 다목적 공생 진화알고리듬
3. 실험과 분석
4. 요약 및 결론
참고문헌
부록
참고문헌 (24)
참고문헌 신청
, 1997 , 메타휴리스틱
, 1999 , A Comprehensive Survey of Evolutionary-Based Multiobjective Optimization Techniques 1 (3) : 269 ~ 308
, 1999 , Multi-objective Genetic Algorithms：Problem Difficulties and Construction of Test Problems 7 (3) : 205 ~ 230
, 2000 , A Fast Elitist Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm for Multi-Objective Optimization：NSGA-II : 849 ~ 858
, 2005 , Evaluating the -Dominance Based Multi-Objective Evolutionary Algorithm for a Quick Computation of Pareto-Optimal Solutions 13 (4) : 501 ~ 525
, 1999 , A Comprehensive Survey of Evolutionary-Based Multiobjective Optimization Techniques 1 (3) : 269 ~ 308
, 1999 , Multi-objective Genetic Algorithms：Problem Difficulties and Construction of Test Problems 7 (3) : 205 ~ 230
, 2000 , A Fast Elitist Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm for Multi-Objective Optimization：NSGA-II : 849 ~ 858
, 2005 , Evaluating the -Dominance Based Multi-Objective Evolutionary Algorithm for a Quick Computation of Pareto-Optimal Solutions 13 (4) : 501 ~ 525
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