了解多目标进化算法（MOEAS）的搜索动力学仍然是一个开放的问题。本文扩展了最新的基于网络的工具，即搜索轨迹网络（STNS），以模拟MOEAS的行为。我们的方法使用分解的想法，其中多物原理问题转化为几个单目标问题。我们证明，使用10个连续的基准问题和3个目标，可以使用STN来模拟和区分两种流行的多目标算法MOEA/D和NSGA-II的搜索行为。我们的发现表明，我们可以使用STN进行算法分析来提高对MOEAS的理解。

多目标算法的性能随问题而变化，因此很难开发新算法或将现有的算法应用于新问题。为了简化新的多目标算法的开发和应用，对组件零件的自动设计产生了越来越多的兴趣。这些自动设计的元启发式学可以胜过其人类开发的对应物。但是，仍然不确定什么是导致其性能提高的最有影响力的组成部分。这项研究介绍了一种新方法，以研究自动设计算法的最终配置的影响。我们将此方法应用于基于IRACE软件包设计的分解（MOEA/D）的表现良好的多物镜进化算法，该算法是在9个受约束问题上设计的。然后，我们将算法组件的搜索轨迹网络（STN），人群的多样性和HyperVolume的影响对比。我们的结果表明，最有影响力的组件是重新启动和更新策略，性能和更明显的度量值的增长更高。同样，它们的相对影响取决于问题的难度：在MOEA/D表现更好的问题中，不使用重新启动策略更具影响力；尽管更新策略在MOEA/D执行最差的问题中更具影响力。

语义已成为遗传编程（GP）研究的关键话题。语义是指在数据集上运行时GP个体的输出（行为）。专注于单目标GP中语义多样性的大多数作品表明它在进化搜索方面是非常有益的。令人惊讶的是，在多目标GP（MOGP）中，在语义中进行了小型研究。在这项工作中，我们跨越我们对Mogp中语义的理解，提出SDO：基于语义的距离作为额外标准。这自然鼓励Mogp中的语义多样性。为此，我们在第一个帕累托前面的较密集的区域（最有前途的前沿）找到一个枢轴。然后，这用于计算枢轴与人群中的每个人之间的距离。然后将所得到的距离用作优化以优化以偏及语义分集的额外标准。我们还使用其他基于语义的方法作为基准，称为基于语义相似性的交叉和语义的拥挤距离。此外，我们也使用NSGA-II和SPEA2进行比较。我们使用高度不平衡二进制分类问题，一致地展示我们所提出的SDO方法如何产生更多非主导的解决方案和更好的多样性，导致更好的统计学显着的结果，与其他四种方法相比，使用超卓越症结果作为评估措施。

在网络中找到最有影响力的节点是一个计算困难的问题，其中有多种基于网络的问题的几个可能的应用程序。尽管已经提出了几种解决影响最大化问题（IM）问题的方法，但当网络大小增加时，它们的运行时间通常会缩放较差。在这里，我们提出了一种基于网络缩减的原始方法，该方法允许多目标进化算法（MOEA）在减少的比例网络上解决IM问题，同时保留原始网络的相关属性。然后使用基于中心度指标（例如Pagerank）的机制将缩小的解决方案升级到原始网络。我们在八个大型网络（包括$ \ sim $ 50k节点）上的结果证明了该方法的有效性，与原始网络所需的时间相比，运行时增益超过10倍，最高为82美元\％与CELF相比，$减少了时间。

在多目标优化中，一组具有各种功能的可扩展测试问题使研究人员可以调查和评估不同优化算法的能力，因此可以帮助他们设计和开发更有效，更有效的方法。现有的测试问题套件主要集中在所有目标彼此完全冲突的情况下。在这种情况下，目标空间中的M-Obigntive优化问题具有（M-1）维帕累托前沿。但是，在某些优化问题中，目标之间可能存在意外的特征，例如冗余。某些目标的冗余可能会导致具有堕落的帕累托正面的多物镜问题，即，$ m $ - 目标问题的帕累托正面的尺寸小于（M-1）。在本文中，我们系统地研究了退化的多目标问题。我们抽象了退化问题的三个一般特征，这些特征未在文献中进行制定和系统地研究。基于这些特征，我们提出了一组测试问题，以支持在具有冗余目标的情况下对多目标优化算法进行研究。据我们所知，这项工作是第一项明确提出退化问题的三个特征，从而使所得的测试问题的一般性具有一般性的特征，与为特定目的设计的现有测试问题相比（例如，可视化），则允许所得的测试问题。 ）。

传感器节点（SNS）的部署总是在无线传感器网络（WSN）的系统性能中起决定性作用。在这项工作中，我们提出了一种实用异构WSN的最佳部署方法，该方法可以深入了解可靠性和部署成本之间的权衡。具体而言，这项工作旨在提供SNS的最佳部署，以最大程度地提高覆盖率和连接学位，同时最大程度地减少整体部署成本。此外，这项工作充分考虑了SNS的异质性（即差异化的传感范围和部署成本）和三维（3-D）部署方案。这是一个多目标优化问题，非凸，多模态和NP-HARD。为了解决它，我们开发了一种新型的基于群体的多目标优化算法，称为竞争性多目标海洋掠食者算法（CMOMPA），其性能通过与十种其他多个多目标优化的全面比较实验验证算法。计算结果表明，在收敛性和准确性方面，CMOMPA优于他人，并且在多模式多目标优化问题上表现出卓越的性能。还进行了足够的模拟来评估基于CMOMPA的最佳SNS部署方法的有效性。结果表明，优化的部署可以平衡部署成本，感知可靠性和网络可靠性之间的权衡平衡。源代码可在https://github.com/inet-wzu/cmompa上找到。

在进化多目标优化领域，决策者（DM）涉及相互冲突的目标。在现实世界中，通常存在多个DM，每个DM都涉及这些目标的一部分。提出了多方多目标优化问题（MPMOPS）来描绘拖把，其中涉及多个决策者，每个方都关注所有目标的某些目标。但是，在进化计算字段中，对mpmops的关注不多。本文基于距离最小化问题（DMP）构建了一系列MPMOP，它们的Pareto最佳解决方案可以生动地可视化。为了解决MPMOPS，新提出的算法OPTMPNDS3使用多方初始化方法来初始化总体，并带Jade2操作员生成后代。在问题套件上，将OPTMPNDS3与Optall，OptMPND和OptMPNDS2进行了比较。结果表明OPTMPNDS3与其他算法具有很强的可比性

我们对两个单目标和两个多目标的全局全局优化算法进行了全面的全局灵敏度分析，作为算法配置问题。也就是说，我们研究了超参数对算法的直接效果和与其他超参数的效果的影响的影响质量。使用三种敏感性分析方法Morris LHS，Morris和Sobol，可以系统地分析协方差矩阵适应进化策略，差异进化，非主导的遗传算法III和多目标进化算法的可调型矩阵适应性进化策略，基于框架的分解，基于框架揭示，基于框架的遗传算法，超参数对抽样方法和性能指标的行为。也就是说，它回答了等问题，例如什么超参数会影响模式，它们的互动方式，相互作用的互动程度以及其直接影响程度。因此，超参数的排名表明它们的调整顺序，影响模式揭示了算法的稳定性。

Most multimodal multi-objective evolutionary algorithms (MMEAs) aim to find all global Pareto optimal sets (PSs) for a multimodal multi-objective optimization problem (MMOP). However, in real-world problems, decision makers (DMs) may be also interested in local PSs. Also, searching for both global and local PSs is more general in view of dealing with MMOPs, which can be seen as a generalized MMOP. In addition, the state-of-the-art MMEAs exhibit poor convergence on high-dimension MMOPs. To address the above two issues, in this study, a novel coevolutionary framework termed CoMMEA for multimodal multi-objective optimization is proposed to better obtain both global and local PSs, and simultaneously, to improve the convergence performance in dealing with high-dimension MMOPs. Specifically, the CoMMEA introduces two archives to the search process, and coevolves them simultaneously through effective knowledge transfer. The convergence archive assists the CoMMEA to quickly approaching the Pareto optimal front (PF). The knowledge of the converged solutions is then transferred to the diversity archive which utilizes the local convergence indicator and the $\epsilon$-dominance-based method to obtain global and local PSs effectively. Experimental results show that CoMMEA is competitive compared to seven state-of-the-art MMEAs on fifty-four complex MMOPs.

可以将多任务学习（MTL）范例追溯到Caruana（1997）的早期纸张中，其中表示可以使用来自多个任务的数据，其目的是在独立地学习每个任务的旨在获得更好的性能。 MTL与相互矛盾的目标的解决方案需要在它们中进行折衷，这通常超出了直线组合可以实现的。理论上原则和计算有效的策略正在寻找不受他人主导的解决方案，因为它在帕累托分析中解决了它。多任务学习环境中产生的多目标优化问题具有特定的功能，需要adhoc方法。对这些特征的分析和新的计算方法的提议代表了这项工作的重点。多目标进化算法（MOEAS）可以容易地包括优势的概念，因此可以分析。 MOEAS的主要缺点是关于功能评估的低样本效率。此缺点的关键原因是大多数进化方法不使用模型来近似于目标函数。贝叶斯优化采用基于代理模型的完全不同的方法，例如高斯过程。在本文中，输入空间中的解决方案表示为封装功能评估中包含的知识的概率分布。在这种概率分布的空间中，赋予由Wassersein距离给出的度量，可以设计一种新的算法MOEA / WST，其中模型不直接在目标函数上，而是在输入空间中的对象的中间信息空间中被映射成直方图。计算结果表明，MoEA / WST提供的样品效率和帕累托集的质量明显优于标准MoEa。

通过维护大人物和更新每一代的少量解决方案，资源分配方法（RA）提高了MoA / D的性能。然而，关于RA的大多数研究通常集中在不同资源分配指标的性质上。因此，它仍然不确定主要因素，导致MOEA / D的性能增量。本研究调查了MOEA / D在广泛的MOP中的部分更新策略的影响，以产生MOEA / D与部分更新和MOEA / D具有小于人口尺寸和大群大小的洞察的见解。考虑到他们最终近似帕累托集，随时超大绩效，达到地区和独特非主导解决方案的地区的深入分析，对人口动态行为进行了深入的分析。我们的结果表明，具有部分更新的MOEA / D与MOEA / D具有小于人口大小的MOEA / D的搜索进行了进展，并探讨了人口大小的MOEA / D.具有部分更新的MoA / D可以减轻与人口大小选择相关的常见问题，并在大多数爆模中具有更好的收敛速度，如HyperVotume和唯一非主导解决方案的数量结果所示，随时性能和经验验证功能表示。

在本文中，我们提出了一种基于合作进化的可变分组方法，用于大规模多目标问题（LSMOPS），命名为链接测量最小化（LMM）。对于子问题优化阶段，提出了基于估计收敛点的高斯采样算子的混合NSGA-II。根据我们先前的研究，在变量分组阶段中，我们将可变分组问题视为组合优化问题，并且链接测量函数的设计基于非线性检查真实代码（LINC-R）的链接识别。我们将此变量分组方法扩展到LSMOPS。在子问题优化阶段，我们假设在帕累托前（PF）周围现有更好的解决方案的可能性更高。基于这一假设，我们估计每一代优化的收敛点，并在收敛点围绕收敛点进行高斯采样。具有良好客观价值的样本将参与优化作为精英。数值实验表明，我们的变量分组方法比某些流行的变量分组方法更好，并且混合NSGA-II具有多目标问题优化的广泛前景。

Multi-objective feature selection is one of the most significant issues in the field of pattern recognition. It is challenging because it maximizes the classification performance and, at the same time, minimizes the number of selected features, and the mentioned two objectives are usually conflicting. To achieve a better Pareto optimal solution, metaheuristic optimization methods are widely used in many studies. However, the main drawback is the exploration of a large search space. Another problem with multi-objective feature selection approaches is the interaction between features. Selecting correlated features has negative effect on classification performance. To tackle these problems, we present a novel multi-objective feature selection method that has several advantages. Firstly, it considers the interaction between features using an advanced probability scheme. Secondly, it is based on the Pareto Archived Evolution Strategy (PAES) method that has several advantages such as simplicity and its speed in exploring the solution space. However, we improve the structure of PAES in such a way that generates the offsprings, intelligently. Thus, the proposed method utilizes the introduced probability scheme to produce more promising offsprings. Finally, it is equipped with a novel strategy that guides it to find the optimum number of features through the process of evolution. The experimental results show a significant improvement in finding the optimal Pareto front compared to state-of-the-art methods on different real-world datasets.

Parallel evolutionary algorithms (PEAs) have been studied for reducing the execution time of evolutionary algorithms by utilizing parallel computing. An asynchronous PEA (APEA) is a scheme of PEAs that increases computational efficiency by generating a new solution immediately after a solution evaluation completes without the idling time of computing nodes. However, because APEA gives more search opportunities to solutions with shorter evaluation times, the evaluation time bias of solutions negatively affects the search performance. To overcome this drawback, this paper proposes a new parent selection method to reduce the effect of evaluation time bias in APEAs. The proposed method considers the search frequency of solutions and selects the parent solutions so that the search progress in the population is uniform regardless of the evaluation time bias. This paper conducts experiments on multi-objective optimization problems that simulate the evaluation time bias. The experiments use NSGA-III, a well-known multi-objective evolutionary algorithm, and compare the proposed method with the conventional synchronous/asynchronous parallelization. The experimental results reveal that the proposed method can reduce the effect of the evaluation time bias while reducing the computing time of the parallel NSGA-III.

客户满意度在移动设备中的能源消耗至关重要。应用程序中最耗能的部分之一是图像。尽管具有不同质量的不同图像消耗了不同量的能量，但没有直接的方法来计算典型图像中操作的能量消耗。首先，本文调查了能源消耗与图像质量以及图像文件大小之间存在相关性。因此，这两者可以被视为能源消耗的代理。然后，我们提出了一种多目标策略，以增强图像质量并根据JPEG图像压缩中的定量表减少图像文件大小。为此，我们使用了两种一般的多目标元启发式方法：基于标量和基于帕累托。标量方法找到基于组合不同目标的单个最佳解决方案，而基于帕累托的技术旨在实现一组解决方案。在本文中，我们将策略纳入五种标量算法，包括能量感知的多目标遗传算法（ENMOGA），能量感知的多目标粒子群优化（ENMOPSO），能量感知的多目标多目标差异进化（ENMODE）（ENMODE）（ENMODE） ，能源感知的多目标进化策略（ENMOES）和能量感知的多目标模式搜索（ENMOPS）。此外，使用两种基于帕累托的方法，包括非主导的分类遗传算法（NSGA-II）和基于参考点的NSGA-II（NSGA-III），用于嵌入方案，以及两种基于帕累托的算法，即两种基于帕累托的算法，即提出了Ennsgaii和Ennsgaiii。实验研究表明，基线算法的性能通过将拟议策略嵌入到元启发式算法中来提高。

软件配置调整对于优化给定的性能目标（例如，最小化延迟）至关重要。然而，由于软件的本质上复杂的配置景观和昂贵的测量，成功存在相当轻微的成功，特别是在防止搜索被困在本地Optima中。为了解决这个问题，在本文中，我们采取了不同的视角。除了专注于改进优化器，而不是专注于优化模型的水平，并提出了一种META多象化（MMO）模型，其考虑辅助性能目标（例如，除了延迟之外的吞吐率）。是什么让这个型号独特的是我们没有优化辅助性能目标，而是使用它来类似地进行，而不同的配置较差的不同（即，彼此Nondominize的Pareto），从而防止搜索被困在本地Optima中。重要的是，通过一种新的常规化方法，我们展示了如何有效地使用MMO模型而不担心其重量 - 可能影响其有效性的唯一但高度敏感的参数。来自11个现实世界软件系统/环境的22例实验证实，我们的MMO模型具有新的归一化的MMO模型在82％的情况下比其最先进的单一目标对应物更好，同时实现高达2.09倍的加速。对于67％的病例，新的归一化也使MMO模型能够在使用我们之前的FSE工作中使用的正常化时优于实例，以便在预先调整的最佳重量下，节省了大量资源找到一个很好的重量。我们还表明，具有新标准化的MMO模型可以整合闪存，最近的基于模型的调音工具，在68％的情况下，一般的加速1.22倍。

网络体系结构设计的持续进步导致了各种具有挑战性的计算机视觉任务的深入学习取得的显着成就。同时，神经体系结构搜索（NAS）的开发提供了有前途的方法来自动化网络体系结构的设计，从而获得较低的预测错误。最近，深入学习的新兴应用程序方案提高了考虑多个设计标准的网络体系结构的更高需求：参数/浮点操作的数量以及推理延迟等。从优化的角度来看，涉及多个设计标准的NAS任务是本质上多目标优化问题。因此，采用进化的多目标优化（EMO）算法来解决它们是合理的。尽管如此，仍然存在一个明显的差距，将相关研究沿着这一途径限制：一方面，从优化的角度出发，缺乏NAS任务的一般问题。另一方面，在NAS任务上对EMO算法进行基准评估存在挑战。弥合差距：（i）我们将NAS任务制定为一般的多目标优化问题，并从优化的角度分析复杂特征； （ii）我们提出了一条端到端管道，称为$ \ texttt {evoxbench} $，以生成Emo算法的基准测试问题，以有效运行 - 无需GPU或Pytorch/tensorflow； （iii）我们实例化了两个测试套件，全面涵盖了两个数据集，七个搜索空间和三个硬件设备，最多涉及八个目标。基于上述内容，我们使用六种代表性的EMO算法验证了提出的测试套件，并提供了一些经验分析。 $ \ texttt {evoxBench} $的代码可从$ \ href {https://github.com/emi-group/evoxbench} {\ rm {there}} $。

The NSGA-II is one of the most prominent algorithms to solve multi-objective optimization problems. Despite numerous successful applications, several studies have shown that the NSGA-II is less effective for larger numbers of objectives. In this work, we use mathematical runtime analyses to rigorously demonstrate and quantify this phenomenon. We show that even on the simple OneMinMax benchmark, where every solution is Pareto optimal, the NSGA-II also with large population sizes cannot compute the full Pareto front (objective vectors of all Pareto optima) in sub-exponential time when the number of objectives is at least three. Our proofs suggest that the reason for this unexpected behavior lies in the fact that in the computation of the crowding distance, the different objectives are regarded independently. This is not a problem for two objectives, where any sorting of a pair-wise incomparable set of solutions according to one objective is also such a sorting according to the other objective (in the inverse order).

许多现实世界的科学和工业应用都需要优化多个竞争的黑盒目标。当目标是昂贵的评估时，多目标贝叶斯优化（BO）是一种流行的方法，因为其样品效率很高。但是，即使有了最近的方法学进步，大多数现有的多目标BO方法在具有超过几十个参数的搜索空间上的表现较差，并且依赖于随着观测值数量进行立方体扩展的全局替代模型。在这项工作中，我们提出了Morbo，这是高维搜索空间上多目标BO的可扩展方法。 Morbo通过使用协调策略并行在设计空间的多个局部区域中执行BO来确定全球最佳解决方案。我们表明，Morbo在几种高维综合问题和现实世界应用中的样品效率中的最新效率显着提高，包括光学显示设计问题和146和222参数的车辆设计问题。在这些问题上，如果现有的BO算法无法扩展和表现良好，Morbo为从业者提供了刻度级别的效率，则在当前方法上可以提高样本效率。