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DTLZ
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QUIVER 优化器自适应地平衡目标评估和偏好查询
研究人员开发了 QUIVER，这是一种新颖的进化多目标优化算法，能够自适应地平衡目标评估成本与决策者偏好引导的成本。该系统可以选择不同类型的偏好查询，例如成对比较或无差异调整，以在单位成本上最大化决策质量的改进。在具有挑战性的 WFG 基准问题上，QUIVER 与现有方法相比，在最终效用遗憾方面表现出 25% 的改进。
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MAEO框架统一进化算法以实现可扩展工程优化
研究人员开发了一个名为MAEO（多目标变形集成优化）的新框架，以解决工程领域复杂的 Muti-objective 优化问题。MAEO采用可并行化的集成策略，在基于岛屿的架构中结合多种进化算法，以提高收敛性、多样性和效率。该框架在标准测试函数上进行了基准测试，并通过优化小型模块化核反应堆的平衡循环，识别出可降低成本和提高安全性的设计，展示了其实际应用。