A fast and elitist multiobjective genetic algorithm: nsga-ii evolutionary Computation, ieee transactions on

DEB et al.: A FAST AND ELITIST MULTIOBJECTIVE GA: NSGA-II
197
[7] C. M. Fonseca and P. J. Fleming, “Genetic algorithms for multiobjec-
tive optimization: Formulation, discussion and generalization,” in Pro-
ceedings of the Fifth International Conference on Genetic Algorithms, S.
Forrest, Ed.
San Mateo, CA: Morgan Kauffman, 1993, pp. 416–423.
[8]
, “On the performance assessment and comparison of stochastic
multiobjective optimizers,” in Parallel Problem Solving from Nature
IV, H.-M. Voigt, W. Ebeling, I. Rechenberg, and H.-P. Schwefel,
Eds.
Berlin, Germany: Springer-Verlag, 1996, pp. 584–593.
[9]
, “Multiobjective optimization and multiple constraint handling
with evolutionary algorithms—Part I: A unified formulation,” IEEE
Trans. Syst., Man, Cybern. A, vol. 28, pp. 26–37, Jan. 1998.
[10]
, “Multiobjective optimization and multiple constraint handling
with evolutionary algorithms—Part II: Application example,” IEEE
Trans. Syst., Man, Cybern. A, vol. 28, pp. 38–47, Jan. 1998.
[11] D. E. Goldberg, B. Korb, and K. Deb, “Messy genetic algorithms: Mo-
tivation, analysis, and first results,” in Complex Syst., Sept. 1989, vol. 3,
pp. 93–530.
[12] G. Harik, “Learning gene linkage to efficiently solve problems of
bounded difficulty using genetic algorithms,” llinois Genetic Algo-
rithms Lab., Univ. Illinois at Urbana-Champaign, Urbana, IL, IlliGAL
Rep. 97005, 1997.
[13] J. Horn, N. Nafploitis, and D. E. Goldberg, “A niched Pareto genetic
algorithm for multiobjective optimization,” in Proceedings of the First
IEEE Conference on Evolutionary Computation, Z. Michalewicz,
Ed.
Piscataway, NJ: IEEE Press, 1994, pp. 82–87.
[14] J. Knowles and D. Corne, “The Pareto archived evolution strategy: A
new baseline algorithm for multiobjective optimization,” in Proceedings
of the 1999 Congress on Evolutionary Computation.
Piscataway, NJ:
IEEE Press, 1999, pp. 98–105.
[15] F. Kursawe, “A variant of evolution strategies for vector optimization,”
in Parallel Problem Solving from Nature, H.-P. Schwefel and R. Männer,
Eds.
Berlin, Germany: Springer-Verlag, 1990, pp. 193–197.
[16] C. Poloni, “Hybrid GA for multiobjective aerodynamic shape optimiza-
tion,” in Genetic Algorithms in Engineering and Computer Science, G.
Winter, J. Periaux, M. Galan, and P. Cuesta, Eds.
New York: Wiley,
1997, pp. 397–414.
[17] T. Ray, K. Tai, and C. Seow, “An evolutionary algorithm for multiobjec-
tive optimization,” Eng. Optim., vol. 33, no. 3, pp. 399–424, 2001.
[18] G. Rudolph, “Evolutionary search under partially ordered sets,” Dept.
Comput. Sci./LS11, Univ. Dortmund, Dortmund, Germany, Tech. Rep.
CI-67/99, 1999.
[19] J. D. Schaffer, “Multiple objective optimization with vector evaluated
genetic algorithms,” in Proceedings of the First International Confer-
ence on Genetic Algorithms, J. J. Grefensttete, Ed.
Hillsdale, NJ:
Lawrence Erlbaum, 1987, pp. 93–100.
[20] N. Srinivas and K. Deb, “Multiobjective function optimization using
nondominated sorting genetic algorithms,” Evol. Comput., vol. 2, no.
3, pp. 221–248, Fall 1995.
[21] M. Tanaka, “GA-based decision support system for multicriteria opti-
mization,” in Proc. IEEE Int. Conf. Systems, Man and Cybernetics-2,
1995, pp. 1556–1561.
[22] D. Van Veldhuizen, “Multiobjective evolutionary algorithms: Classifica-
tions, analyzes, and new innovations,” Air Force Inst. Technol., Dayton,
OH, Tech. Rep. AFIT/DS/ENG/99-01, 1999.
[23] D. Van Veldhuizen and G. Lamont, “Multiobjective evolutionary
algorithm research: A history and analysis,” Air Force Inst. Technol.,
Dayton, OH, Tech. Rep. TR-98-03, 1998.
[24] E. Zitzler, “Evolutionary algorithms for multiobjective optimization:
Methods and applications,” Doctoral dissertation ETH 13398, Swiss
Federal Institute of Technology (ETH), Zurich, Switzerland, 1999.
[25] E. Zitzler, K. Deb, and L. Thiele, “Comparison of multiobjective evolu-
tionary algorithms: Empirical results,” Evol. Comput., vol. 8, no. 2, pp.
173–195, Summer 2000.
[26] E. Zitzler and L. Thiele, “Multiobjective optimization using evolu-
tionary algorithms—A comparative case study,” in Parallel Problem
Solving From Nature, V, A. E. Eiben, T. Bäck, M. Schoenauer, and
H.-P. Schwefel, Eds.
Berlin, Germany: Springer-Verlag, 1998, pp.
292–301.

tải về 0.7 Mb.

Chia sẻ với bạn bè của bạn: