TAILIEUCHUNG - A probability-driven search algorithm for solving multi-objective optimization problems

This paper proposes a new probabilistic algorithm for solving multi-objective optimization problems - Probability-Driven Search Algorithm. The algorithm uses probabilities to control the process in search of Pareto optimal solutions. Especially, we use the absorbing Markov Chain to argue the convergence of the algorithm. Authors test this approach by implementing the algorithm on some benchmark multi-objective optimization problems, and find very good and stable results. | Tạp chí KHOA HỌC ĐHSP TPHCM Số 33 năm 2012 A PROBABILITY-DRIVEN SEARCH ALGORITHM FOR SOLVING MULTI-OBJECTIVE OPTIMIZATION PROBLEMS NGUYEN HUU THONG TRAN VAN HAO ABSTRACT This paper proposes a new probabilistic algorithm for solving multi-objective optimization problems - Probability-Driven Search Algorithm. The algorithm uses probabilities to control the process in search of Pareto optimal solutions. Especially we use the absorbing Markov Chain to argue the convergence of the algorithm. We test this approach by implementing the algorithm on some benchmark multi-objective optimization problems and find very good and stable results. Keywords multi-objective optimization stochastic probability algorithm. TÓM TẮT Một giải thuật tìm kiếm được điều khiển theo xác suất giải bài toán tối ưu đa mục tiêu Bài này đề nghị một giải thuật xác suất mới để giải bài toán tối ưu đa mục tiêu giải thuật tìm kiếm được điều khiển theo xác suất. Giải thuật sử dụng các xác suất để điều khiển quá trình tìm kiếm các lời giải tối ưu Pareto. Đặc biệt chúng tôi sử dụng Chuỗi Markov hội tụ để thảo luận về tính hội tụ của giải thuật. Chúng tôi thử nghiệm hướng tiếp cận này trên các bài toán tối ưu đa mục tiêu chuẩn và chúng tôi đã tìm được các kết quả rất tốt và ổn định. Từ khóa tối ưu đa mục tiêu ngẫu nhiên xác suất giải thuật. 1. Introduction We introduce the Search via Probability SVP algorithm for solving singleobjective optimization problems 4 . In this paper we extend SVP algorithm into Probabilistic-Driven Search PDS algorithm for solving multi-objective optimization problems by replacing the normal order with the Pareto one. We compute the complexity of the Changing Technique of the algorithm. Especially we use the absorbing Markov Chain to argue the convergence of the Changing Technique of the algorithm. We test this approach by implementing the algorithm on some benchmark multi-objective optimization problems and find very good and stable results. 2. The model of Multi-objective .

TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.