le 12 juillet 2023
Réseaux de solutions optimales locales de Pareto avec compression, visualisation améliorée et expressivité. Arnaud Liefooghe (Université de Lille, Inria), Gabriela Ochoa (Université de Stirling), Sébastien Verel (Université du Littoral Côte d’Opale), Bilel Derbel (Université de Lille, Inria)
La structure des optima locaux dans l’optimisation combinatoire multi-objectifs et leur impact sur la performance des algorithmes ne sont pas encore bien compris. Dans cet article, nous nous intéressons à la représentation des paysages multi-objectifs et à leur multi-modalité. Plus précisément, nous révisons et étendons le réseau des solutions optimales locales de Pareto (PLOS-net), inspiré du réseau d’optima locaux bien établi de l’optimisation mono-objectif. Nous définissons d’abord un PLOS-net compressé qui nous permet d’améliorer sa perception tout en préservant la notion importante de connexité entre les optima locaux. Nous étudions ensuite une visualisation alternative du PLOS-net (compressé) qui se concentre sur les solutions de bonne qualité, améliore la distinction entre les composants connectés dans le réseau et se généralise bien aux paysages avec plus de 2 objectifs. Enfin nous définissons un certain nombre de mesures de réseau qui caractérisent le PLOS-net, certaines d’entre elles fortement corrélées avec les performances de recherche. Nous visualisons et expérimentons des paysages nk multiobjectifs de petite taille, et nous révélons l’effet des métriques PLOS-net par rapport à des algorithmes de recherche locale multiobjectifs et des algorithmes évolutionnaires bien établis.
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