Population Decomposition-Based Greedy Approach Algorithm for the Multi-Objective Knapsack Problems
Population Decomposition-Based Greedy Approach Algorithm for the Multi-Objective Knapsack Problems
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基于群体分解的多目标背包问题贪心算法
DOI：
10.1142/s0218001417590066
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发表时间：
2017-02
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Chaoda Peng
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Jiawei Yuan;Hai-Lin Liu;Chaoda Peng
尽管基于分解的多目标进化算法（MOEA/D-M2M）在求解连续多目标优化问题（MOPs）方面具有很好的效果，但其在求解0/1多目标背包问题（MOKPs）方面的性能还没有得到充分的研究.在本文中，我们使用MOEA/D-M2M与改进的贪婪修复策略来解决MOKP。它首先将MOKP分解为一些简单的优化子问题，并以协作的方式解决它们。每个子问题都有自己的子种群，然后引入一种改进的贪婪策略，以提高所提出的算法对MOKP的性能。该算法通过从相应的子种群中随机选取一个权向量来修复不可行个体或改进可行个体，使其具有更好的适应度，从而提高了种群的收敛性。对一组测试实例的实验研究表明，采用改进贪婪策略的MOEA/D-M2M在性能上上级MOGLS和MOEA/D。
Despite the effectiveness of the decomposition-based multi-objective evolutional algorithm (MOEA/D-M2M) in solving continuous multi-objective optimization problems (MOPs), its performance in addressing 0/1 multi-objective knapsack problems (MOKPs) has not been fully explored. In this paper, we use MOEA/D-M2M with an improved greedy repair strategy to solve MOKPs. It first decomposes an MOKP into a number of simple optimization subproblems and solves them in a collaborative way. Each subproblem has its own subpopulation, and then an improved greedy strategy is introduced to improve the performance of the proposed algorithm on MOKPs. Therein, a weight vector chosen randomly from a corresponding subpopulation is utilized to repair infeasible individuals or improve feasible individuals to have a better fitness, which improves the convergence of the population. Experimental studies on a set of test instances indicate that the MOEA/D-M2M with the improved greedy strategy is superior to MOGLS and MOEA/D in terms...
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DOI：
10.1016/j.ejor.2013.11.032
发表时间：
2014-07
期刊：
Eur. J. Oper. Res.
影响因子：
--
作者：
Aiying Rong;J. Figueira
通讯作者：
Aiying Rong;J. Figueira
影响因子：
4.8
作者：
A. Fukunaga
通讯作者：
A. Fukunaga
DOI：
10.1109/icec.1996.542345
发表时间：
1996-05
期刊：
Proceedings of IEEE International Conference on Evolutionary Computation
影响因子：
--
作者：
H. Ishibuchi;T. Murata
通讯作者：
H. Ishibuchi;T. Murata
影响因子：
4.1
作者：
Gu, Fangqing;Liu, Hai-Lin;Tan, Kay Chen
通讯作者：
Tan, Kay Chen
DOI：
10.1007/3-540-45356-3_82
发表时间：
2000-09
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
D. Corne;Joshua D. Knowles;M. Oates
通讯作者：
D. Corne;Joshua D. Knowles;M. Oates