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基于存档的单目标进化算法在子模规化优化问题上的应用
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于多臂赌博机的乐观方法，称之为多目标同时乐观优化（MO-SOO）。该算法通过结合多个多臂赌博机在多目标问题的可行决策空间中建立分层结构，以识别帕累托最优解。在 300 个双目标基准问题中，与三个随机算法进行比较，MO-SOO 表现出与顶尖随机算法一致的性能，即 SMS-EMOA 算法。
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关键要点
- 介绍了一种基于多臂赌博机的乐观方法，称为多目标同时乐观优化（MO-SOO）。
- MO-SOO算法通过结合多个多臂赌博机在多目标问题的可行决策空间中建立分层结构，以识别帕累托最优解。
- 分析了该算法的有限时间和渐近行为，探讨了算法的上界和一致性性质。
- 在300个双目标基准问题中，MO-SOO与三个随机算法进行比较，表现出与顶尖随机算法SMS-EMOA一致的性能。
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