Résumé:
L'équilibre entre la convergence et la diversité joue un rôle clé dans l'optimisation multi-objectif évolutionnaire. La plupart des algorithmes évolutionnaires actuels fonctionnent bien sur les problèmes avec deux ou trois objectifs, mais rencontrent des difficultés dans leur évolutivité quand le nombre d'objectifs dépasse trois.
Nous présentons dans ce projet, la simulation et la mise en oeuvre d'un algorithme évolutionnaire GrEA(Grid-Based Evolutionary Algorithm), pour résoudre les problèmes d'optimisation avec plus de trois objectifs. Cet algorithme est basé sur une grille pour augmenter la pression de sélection dans la direction optimale, tout en maintenant une distribution large et uniforme parmi les solutions.