Otimizador do Equilíbrio Multiobjetivo baseado em Decomposição

Este trabalho propõe o Otimizador do Equilíbrio Multiobjetivo baseado em Decomposição (MEO/D — Multiobjective Equilibrium Optimizer based on Decomposition), fundamentado no método de Tchebycheff. O algoritmo foi aplicado à otimização dos 15 problemas do benchmark IEEE CEC 2018 (IEEE Congress on Evolutionary Computation) com 10 objetivos, caracterizando-os como problemas com muitos objetivos (many-objective). A métrica Hipervolume (HV) foi utilizada para avaliar a convergência e a diversidade do MEO/D. Os resultados foram comparados a metaheurísticas multiobjetivo consagradas no estado da arte por meio do teste de Friedman com o pós-hoc de Nemenyi (diagrama de distância crítica), adotando um nível de significância de 5%. Os resultados demonstram que o MEO/D foi competitivo, em diversos cenários, aos algoritmos comparados, comprovando sua eficiência na resolução de problemas many-objective.