Key points are not available for this paper at this time.
تُعَدُّ مشاكل التحسين المتعددة الأهداف المقيدة (CMOPs) تحديًا بسبب الصعوبة في التعامل مع الأهداف المتعددة والقيود. بينما أثبتت بعض الخوارزميات التطورية أدائها العالي على معظم CMOPs، إلا أنها تظهر أداءً ضعيفًا في التلاقي أو التنوع في CMOPs ذات المناطق القابلة للتطبيق الصغيرة. لمعالجة هذه المشكلة، يقترح هذا المقال إطارًا تطوريًا لتحسين متعدد الأهداف المقيد، والذي يحل CMOP معقد بمساعدة مشكلة مساعدة بسيطة. يقوم الإطار المقترح بتطوير مجموعة واحدة لحل CMOP الأصلي وتطوير مجموعة أخرى لحل مشكلة مساعدة مستمدة من الأصلية. بينما يتم تطوير المجموعتين بواسطة نفس المحسن بشكل منفصل، يتم تحقيق المساعدة في حل CMOP الأصلي من خلال تبادل المعلومات المفيدة بين المجموعتين. في التجارب، يتم مقارنة الإطار المقترح مع عدة خوارزميات متطورة مصممة خصيصًا لـ CMOPs. يتم إثبات تنافسية عالية للإطار المقترح من خلال تطبيقه على 47 CMOP مرجعي ومشكلة توجيه المركبات مع فترات زمنية.
قام تيان وآخرون (Mon،) بدراسة هذا السؤال.