现实世界的设计问题是约束，目标和功能的混合组合。探索这些问题空间可以定义为多标准探索（MCX）问题，其目标是在许多目标中产生一组具有高性能的不同解决方案，同时避免在任何目标中均表现较低。质量多样性算法产生所需的设计变化，但通常仅考虑一个目标。我们提出了一个新的排名T-Domino，专门设计用于处理MCX问题中的多个目标。 T-Domino将相对于档案中的其他解决方案进行排名，从而使表现平衡的个人相对于以其他目标为代价的人来表现出色。在每个地图 - 精英垃圾箱中仅保留一个平衡的解决方案可以保持档案的可访问性 - 这是设计探索的强大资产。我们在一组易于理解的基准测试中说明了我们的方法，并在许多目标现实世界的架构案例研究中展示了其潜力。

基准套件提供了对进化算法解决问题能力的有用度量，但是组成问题通常太复杂了，无法清洁算法的优势和劣势。在这里，我们介绍了基准套件档案（``进化运行中的选择方案的诊断概述''），以实证分析有关剥削和探索重要方面的选择方案。利用从根本上是攀岩，但我们考虑两种情况：纯剥削，可以独立优化表示形式中的每个位置，并且受到限制的利用，在该位置之间，由于位置之间的相互作用，向上进展更加有限。当优化路径不太清楚时，需要探索；我们认为能够遵循多个独立的爬山途径和跨健身山谷的能力。这些场景的每种组合都会产生独特的适应性景观，有助于表征与给定选择方案相关的进化动力学。我们分析了六个流行的选择方案。锦标赛的选择和截断选择都在剥削指标方面表现出色，但在需要探索时表现不佳；相反，新颖的搜索在探索方面表现出色，但未能利用梯度。在克服欺骗时，健身共享表现良好，但在所有其他诊断方面都很差。非主导的分类是维持由居住在多个Optima居住的个体组成的不同人群的最佳选择，但努力有效利用梯度。词汇酶选择平衡搜索空间探索而不牺牲剥削，通常在诊断方面表现良好。我们的工作证明了诊断对快速建立对选择方案特征的直观理解的价值，然后可以将其用于改进或开发新的选择方法。

由于强烈的非线性系统行为和多个竞争目标，能源系统优化问题很复杂，例如，经济增益与环境影响。此外，大量输入变量和不同的变量类型，例如，连续和分类，是现实世界应用中常见的挑战。在某些情况下，提出的最佳解决方案需要遵守与物理性质或安全关键操作条件相关的显式输入限制。本文提出了一种新的数据驱动策略，使用树集合用于对黑匣子问题的约束多目标优化，与模型或未知的基础系统动态太复杂的异构变量空间。在由合成基准和相关能源应用组成的广泛案例研究中，我们展示了与其他最先进的工具相比，所提出的算法的竞争性能和采样效率，使其成为一个有用的全能解决方案 - 世界申请有限评价预算。

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。

Explicitly accounting for uncertainties is paramount to the safety of engineering structures. Optimization which is often carried out at the early stage of the structural design offers an ideal framework for this task. When the uncertainties are mainly affecting the objective function, robust design optimization is traditionally considered. This work further assumes the existence of multiple and competing objective functions that need to be dealt with simultaneously. The optimization problem is formulated by considering quantiles of the objective functions which allows for the combination of both optimality and robustness in a single metric. By introducing the concept of common random numbers, the resulting nested optimization problem may be solved using a general-purpose solver, herein the non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-II). The computational cost of such an approach is however a serious hurdle to its application in real-world problems. We therefore propose a surrogate-assisted approach using Kriging as an inexpensive approximation of the associated computational model. The proposed approach consists of sequentially carrying out NSGA-II while using an adaptively built Kriging model to estimate the quantiles. Finally, the methodology is adapted to account for mixed categorical-continuous parameters as the applications involve the selection of qualitative design parameters as well. The methodology is first applied to two analytical examples showing its efficiency. The third application relates to the selection of optimal renovation scenarios of a building considering both its life cycle cost and environmental impact. It shows that when it comes to renovation, the heating system replacement should be the priority.

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。

超参数优化构成了典型的现代机器学习工作流程的很大一部分。这是由于这样一个事实，即机器学习方法和相应的预处理步骤通常只有在正确调整超参数时就会产生最佳性能。但是在许多应用中，我们不仅有兴趣仅仅为了预测精度而优化ML管道；确定最佳配置时，必须考虑其他指标或约束，从而导致多目标优化问题。由于缺乏知识和用于多目标超参数优化的知识和容易获得的软件实现，因此通常在实践中被忽略。在这项工作中，我们向读者介绍了多个客观超参数优化的基础知识，并激励其在应用ML中的实用性。此外，我们从进化算法和贝叶斯优化的领域提供了现有优化策略的广泛调查。我们说明了MOO在几个特定ML应用中的实用性，考虑了诸如操作条件，预测时间，稀疏，公平，可解释性和鲁棒性之类的目标。

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。

非主导的分类遗传算法II（NSGA-II）是现实应用中最强烈使用的多目标进化算法（MOEA）。然而，与几个通过数学手段分析的几个简单的MOES相反，到目前为止，NSGA-II也不存在这种研究。在这项工作中，我们表明，数学运行时分析也可用于NSGA-II。结果，我们证明，由于持续因素大于帕累托前方大小的人口大小，具有两个经典突变算子的NSGA-II和三种不同的选择父母的方式满足与Semo和GSEMO相同的渐近运行时保证基本ineminmax和Lotz基准函数的算法。但是，如果人口大小仅等于帕累托前面的大小，那么NSGA-II就无法有效地计算完整的帕累托前部（对于指数迭代，人口总是错过帕累托前部的恒定分数） 。我们的实验证实了上述研究结果。

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).

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。

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。

聚类算法的全面基准是困难的两个关键因素：（i）〜这种无监督的学习方法的独特数学定义和（ii）〜某些聚类算法采用的生成模型或群集标准之间的依赖性的依赖性内部集群验证。因此，对严格基准测试的最佳做法没有达成共识，以及是否有可能在给定申请的背景之外。在这里，我们认为合成数据集必须继续在群集算法的评估中发挥重要作用，但这需要构建适当地涵盖影响聚类算法性能的各种属性集的基准。通过我们的框架，我们展示了重要的角色进化算法，以支持灵活的这种基准，允许简单的修改和扩展。我们说明了我们框架的两种可能用途：（i）〜基准数据的演变与一组手派生属性和（ii）〜生成梳理给定对算法之间的性能差异的数据集。我们的作品对设计集群基准的设计具有足够挑战广泛算法的集群基准，并进一步了解特定方法的优势和弱点。

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。 ）。

In today's uncertain and competitive market, where enterprises are subjected to increasingly shortened product life-cycles and frequent volume changes, reconfigurable manufacturing systems (RMS) applications play a significant role in the manufacturing industry's success. Despite the advantages offered by RMS, achieving a high-efficiency degree constitutes a challenging task for stakeholders and decision-makers when they face the trade-off decisions inherent in these complex systems. This study addresses work tasks and resource allocations to workstations together with buffer capacity allocation in RMS. The aim is to simultaneously maximize throughput and minimize total buffer capacity under fluctuating production volumes and capacity changes while considering the stochastic behavior of the system. An enhanced simulation-based multi-objective optimization (SMO) approach with customized simulation and optimization components is proposed to address the abovementioned challenges. Apart from presenting the optimal solutions subject to volume and capacity changes, the proposed approach support decision-makers with discovered knowledge to further understand the RMS design. In particular, this study presents a problem-specific customized SMO combined with a novel flexible pattern mining method for optimizing RMS and conducting post-optimal analyzes. To this extent, this study demonstrates the benefits of applying SMO and knowledge discovery methods for fast decision-support and production planning of RMS.

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。

在工程应用程序数据集中找到有意义的概念，这些数据集可以在许多情况下进行明智的设计分组。它允许确定具有相似属性的不同设计组，并在工程决策过程中提供有用的知识。此外，它为进一步的特定设计候选者提供了一条路线，这些候选者表现出某些特征。在这项工作中，提出了一种在现有工程数据集中定义有意义且一致的概念的方法。数据集中的设计的特征是多种功能，例如设计参数，几何特性或设计的设计参数，以适应各种边界条件。在提议的方法中，将完整的功能集分为几个称为描述空间的子集。概念的定义尊重这种分区，这导致了确定概念的几个理想属性，这是通过最先进的聚类或概念识别方法无法实现的。提出了一种新颖的概念质量度量，该度量为数据集中的概念定义提供了客观价值。通过考虑一个由约2500个机翼轮廓组成的现实工程数据集，可以证明该度量的有用性，其中通过计算流体动力学模拟获得了三种不同操作条件的性能值（升力和阻力）。采用了一个数值优化过程，可最大程度地提高概念质量度量，并为描述空间的不同设置找到有意义的概念，同时还结合了用户偏好。已经证明了如何使用这些概念来选择数据集的原型代表，这些代表表现出每个概念的特征。

我们最近提出了安全的 - 解决方案和健身进化 - 一种相应的协调算法，该算法维持两个共同发展的人群：候选解决方案和候选目标函数的种群。我们表明，安全在机器人迷宫领域内发展溶液的成功。本文中，我们介绍了Safe的适应和对多目标问题的应用的研究，其中候选目标功能探索了每个目标的不同权重。尽管初步的结果表明，安全以及共同发展的解决方案和目标功能的概念可以识别一组类似的最佳多物镜解决方案，而无需显式使用帕累托前锋进行健身计算和父母选择。这些发现支持我们的假设，即安全算法概念不仅可以解决复杂的问题，而且可以适应多个目标问题的挑战。

This research presents ORUGA, a method that tries to automatically optimize the readability of any text in English. The core idea behind the method is that certain factors affect the readability of a text, some of which are quantifiable (number of words, syllables, presence or absence of adverbs, and so on). The nature of these factors allows us to implement a genetic learning strategy to replace some existing words with their most suitable synonyms to facilitate optimization. In addition, this research seeks to preserve both the original text's content and form through multi-objective optimization techniques. In this way, neither the text's syntactic structure nor the semantic content of the original message is significantly distorted. An exhaustive study on a substantial number and diversity of texts confirms that our method was able to optimize the degree of readability in all cases without significantly altering their form or meaning. The source code of this approach is available at https://github.com/jorge-martinez-gil/oruga.