본 논문은 다목적 조합 최적화 알고리즘의 성능 예측을 위한 지형 특징 분석을 제시합니다. 최근 제안된 압축 Pareto 지역 최적 해 네트워크(C-PLOS-net) 모델의 조합 지형 특징을 고려하여, 2개 및 3개의 목적 함수를 가지고 다양한 험준함과 목적 상관관계를 갖는 rmnk 지형 집합을 벤치마크 인스턴스로 사용합니다. Pareto 지역 탐색(PLS), 전역 단순 EMO 최적화(GSEMO), 비지배 정렬 유전 알고리즘(NSGA-II) 세 가지 알고리즘의 성능을 해상도 및 초부피 지표를 사용하여 분석합니다. 특정 지형에 따른 알고리즘 성능에 영향을 미치는 특징 조합을 밝히고, 특정 rmnk 지형과 알고리즘에 맞춘 특징 중요도에 대한 심층적인 통찰력을 제공합니다.
