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【2h】

The Gradient Free Directed Search Method as Local Search within Multi-Objective Evolutionary Algorithms

機(jī)譯：漸變自由定向搜索方法作為多目標(biāo)進(jìn)化算法中的本地搜索

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摘要

Recently, the Directed Search Method has been proposed as a point-wise iterative search procedure that allows to steer the search, in any direction given in objective space, of a multi-objective optimization problem. While the original version requires the objectives’ gradients, we consider here a possible modification that allows to realize the method without gradient information. This makes the novel algorithm in particular interesting for hybridization with set oriented search procedures, such as multi-objective evolutionary algorithms. In this paper, we propose the DDS, a gradient free Directed Search method, and make a first attempt to demonstrate its benefit, as a local search procedure within a memetic strategy, by integrating the DDS into the well-known algorithmMOEA/D. Numerical results on some benchmark models indicate the advantage of the resulting hybrid.
機(jī)譯：近來(lái)，有向搜索方法已經(jīng)被提出作為一種逐點(diǎn)迭代搜索程序，它允許在目標(biāo)空間中給定的任何方向上引導(dǎo)多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的搜索。雖然原始版本需要物鏡的漸變，但我們?cè)谶@里考慮了一種可能的修改，該實(shí)現(xiàn)允許在沒(méi)有漸變信息的情況下實(shí)現(xiàn)該方法。這使得該新穎算法對(duì)于與面向集合的搜索過(guò)程（例如多目標(biāo)進(jìn)化算法）的混合特別有趣。在本文中，我們提出了DDS，一種無(wú)梯度的有向搜索方法，并首次嘗試通過(guò)將DDS集成到著名的算法MOEA / D中來(lái)證明它的好處，作為模因策略中的局部搜索程序。一些基準(zhǔn)模型的數(shù)值結(jié)果表明了所得混合動(dòng)力車的優(yōu)勢(shì)。

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