मल्टी-ऑब्जेक्टिव इवॉल्यूशनरी एल्गोरिदम में चयन के लिए हाइपरवॉल्यूम का अधिकतमकरण

जब हाइपरवॉल्यूम का उपयोग मल्टी-ऑब्जेक्टिव इवॉल्यूशनरी एल्गोरिदम में चयन या आर्काइविंग प्रक्रिया के भाग के रूप में किया जाता है, तो मूल आवश्यकता यह है कि एक नॉन-डॉमिनेटेड फ्रंट में समाधानों के एक उपसमुच्चय का चयन किया जाए ताकि उपसमुच्चय का हाइपरवॉल्यूम अधिकतम किया जा सके। हम इस प्रक्रिया का अनुमान लगाने के लिए दो एल्गोरिदम का वर्णन और मूल्यांकन करते हैं: एक लालची एल्गोरिदम जो व्यक्तिगत रूप से समाधानों का आकलन और समाप्त करता है, और एक स्थानीय खोज एल्गोरिदम जो पूरे उपसमुच्चय का आकलन करता है। हम अनुभवजन्य डेटा प्रस्तुत करते हैं जो सुझाव देता है कि अच्छे परिणामों और गणनात्मक लागत के बीच सर्वश्रेष्ठ ट्रेडऑफ प्राप्त करने के लिए एक हाइब्रिड दृष्टिकोण की आवश्यकता है।