우리는 목적함수가 해석적으로 주어지지 않는 검은함다목적최량화문제의 근사파레토최량풀이들을 구하는 한가지 믿음구역알고리듬을 개발하였다.
알고리듬은 다음과 같이 구성되여있다.
우선 비지배풀이를 얻기 위하여 주어진 목적함수들을 하나의 함수로 변환하는 스칼라화를 진행한다.
다음 목적함수들과 변환된 함수의 2차근사모형들을 구성하고 믿음구역에서 최량풀이들을 계산한다.
그리고 계산된 최량풀이들의 모임에서 지배점들을 제거하고 밀도함수의 개념을 도입하여 비지배점들의 모임에서
마지막으로 비지배점들이 아직 구해지지 않은 구역을 탐색하기 위하여 새로운 믿음구역을 구성하고 반복을 계속한다.
다음으로 제기한 알고리듬의 수렴성을 증명하고 계산실험들을 통하여 그 효과성을 보여주었다.
연구결과는 잡지 《Computational Mathematics and Mathematical Physics》에 《Density Function-Based Trust Region Algorithm for Approximating Pareto Front of Black-Box Multiobjective Optimization Problems》(https://doi.org/10.1134/S096554252312014X)의 제목으로 출판되였다.
