참조점 기반 비지배 정렬 접근법을 사용하는 진화 다목적 최적화 알고리즘, 제2부: 제약 처리 및 적응형 접근으로의 확장

선행 논문에서는 NSGA-II 프레임워크를 기반으로 한 다목적 최적화 방법(NSGA-III)이 제안되어 박스 제약만 있는 여러 비제약 테스트 및 실제 문제에 적용되었습니다. 본 논문에서는 NSGA-III를 확장하여 일반적인 제약 다목적 최적화 문제를 해결하고자 합니다. 과정 중에, 우리는 모든 목표 수에 확장 가능한 세 가지 유형의 제약 테스트 문제를 제안하고, 이는 다목적 최적화 기계에 다양한 도전 과제를 제공합니다. 이전에 제안된 MOEA/D 알고리즘도 제약 문제를 해결하기 위해 확장되었습니다. 제약이 있는 NSGA-III 및 제약이 있는 MOEA/D를 사용한 결과는 특히 많은 수의 목표가 있는 문제를 해결하는 데 있어 전자가 더 우수함을 보여줍니다. 게다가, NSGA-III 알고리즘은 새로운 참조점을 동적으로 업데이트하고 포함하는 적응형으로 만들어집니다. 그 결과 생성된 적응형 NSGA-III는 동일한 계산 노력으로 원래 NSGA-III에 비해 파레토 최적 전선의 밀집된 표현을 제공합니다. 이것은 원래 NSGA-III 논문과 함께 제약 및 비제약 문제를 처리하기 위한 실행 가능한 진화 다목적 최적화 알고리즘을 제안하고 충분히 시험합니다. 이러한 연구들은 연구자들이 진화 다목적 최적화의 사용과 더 많은 관심을 기울이도록 격려해야 합니다.