Основные понятия
다목적 최적화에서 의사결정자가 선택할 수 있는 다양한 효율적 해를 제공하기 위해, 실시간으로 잘 분산된 해를 생성할 수 있는 새로운 정확한 실시간 알고리즘을 제안한다.
Аннотация
이 논문은 다목적 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 새로운 정확한 실시간 알고리즘을 제안한다.
주요 내용은 다음과 같다:
실시간으로 잘 분산된 해를 생성할 수 있는 세 가지 새로운 아이디어를 제안한다:
탐색 영역 선택 전략
새로운 비지배 해 발견 시 탐색 영역 분할 방법
새로운 우선순위 함수
기존 실시간 다목적 조합 최적화 알고리즘과 비교하여 제안 알고리즘의 성능을 4가지 지표(전체 비지배 벡터 생성 비율, 하이퍼볼륨, 일반 분산, 에플실론 지표)로 평가한다.
480개의 다양한 벤치마크 인스턴스에 대한 실험 결과, 제안 알고리즘이 대부분의 인스턴스에서 기존 알고리즘을 능가하는 성능을 보인다.
Статистика
다목적 최적화 문제에서 이상점(ideal point)은 각 목적함수의 최소값들로 구성된다.
나딧점(nadir point)은 각 목적함수의 최대값들로 구성된다.
제안 알고리즘에서 사용되는 ε 값은 1/(2p(r-1))로 계산되며, 여기서 r은 나딧점과 이상점의 범위 중 최대값이다.
Цитаты
"다목적 최적화에서 의사결정자가 선택할 수 있는 다양한 효율적 해를 제공하기 위해, 실시간으로 잘 분산된 해를 생성할 수 있는 새로운 정확한 실시간 알고리즘을 제안한다."
"제안 알고리즘이 대부분의 인스턴스에서 기존 알고리즘을 능가하는 성능을 보인다."