แนวคิดหลัก
NSGA-III 알고리즘은 m-LOTZ, m-OMM, m-COCZ와 같은 다수 목적 벤치마크 문제를 효율적으로 최적화할 수 있다.
บทคัดย่อ
이 논문은 NSGA-III 알고리즘의 다수 목적 최적화 문제에 대한 런타임 분석을 제공한다.
m-LOTZ, m-OMM, m-COCZ와 같은 다수 목적 벤치마크 문제에 대해 NSGA-III 알고리즘의 성능을 분석하였다.
m-LOTZ 문제의 경우 NSGA-III 알고리즘이 O(n^2) 세대 또는 O(nm+1) 평가로 최적화할 수 있음을 보였다. m-OMM과 m-COCZ 문제의 경우 O(n log n) 세대 또는 O(nm/2+1 log n) 평가로 최적화할 수 있음을 보였다.
이를 위해 NSGA-III 알고리즘이 좋은 해를 유지할 수 있도록 충분한 수의 참조점을 사용하는 방법을 제안하였다. 또한 문제 차원, 목적 수, 적합도 범위에 따라 알고리즘 매개변수를 어떻게 설정해야 하는지 보였다.
이는 NSGA-III 알고리즘의 다수 목적 문제에 대한 최초의 런타임 분석 결과이다. 이를 통해 이 고급 EMO 알고리즘의 능력에 대한 이해를 높일 수 있을 것으로 기대된다.
สถิติ
NSGA-III 알고리즘은 m-LOTZ 문제를 O(n^2) 세대 또는 O(nm+1) 평가로 최적화할 수 있다.
NSGA-III 알고리즘은 m-OMM과 m-COCZ 문제를 O(n log n) 세대 또는 O(nm/2+1 log n) 평가로 최적화할 수 있다.
NSGA-III 알고리즘은 m-LOTZ와 m-OMM 문제에 대해 4n√m/(m-1) 개의 참조점이 필요하고, m-COCZ 문제에 대해 n(m+2)√m/(m-1) 개의 참조점이 필요하다.
คำพูด
"NSGA-III 알고리즘은 m-LOTZ 문제를 O(n^2) 세대 또는 O(nm+1) 평가로 최적화할 수 있다."
"NSGA-III 알고리즘은 m-OMM과 m-COCZ 문제를 O(n log n) 세대 또는 O(nm/2+1 log n) 평가로 최적화할 수 있다."