Izbrane teme sodobne fizike in matematike
Ta članek obravnava večkriterijske optimizacijske probleme z omejitvami. Dober pristop k reševanju le-teh so genetski algoritmi, ki so najprej opisani v splošnem, nato pa sta dva izmed njih, NSGA-II in MOEAD opisana bolj podrobno. Podan je pregled obstoječih načinov obravnavanja omejitev v večkriterijski optimizaciji, s katerimi je mogoče genetske algoritme za večkriterijsko optimizacijo prilagoditi tako, da obravnavajo tudi probleme z omejitvami. Predstavljena sta dva testna večkriterijska optimizacijska problema z omejitvami in rezultati na njima izvedenih preizkusov prej predstavljenih algoritmov ter dveh izmed načinov obravnavanja omejitev.
This article deals with constrained multiobjective optimization problems. A good approach to solving them is using genetic algorithms that this article first describes in general terms and then explains two of them, NSGA-II and MOEAD more thoroughly. Some constraint handling methods that allow for the existing multiobjective algorithms to be adapted for constrained multiobjective optimization are presented. Finally, two multiobjective constrained test problems are presented along with the results of testing the aforementioned genetic algorithms and constraint handling techniques on them.