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多目标进化算法的性能评价指标总结(一)

一、分类方法:考虑指标同时能评估的解集数目(1个或2个解集),可将指标分为一元和二元指标。考虑评估近似解集的三个方面可将指标分为三类:1.基数指标:指解集中存在的解的个数。2.收敛性指标(精确度指标):评估解集到理论帕累托最优前沿的距离(贴近程度)。3.多样性指标:评估解集分布的均匀度(evenness)和广泛性/范围(spread)...

2019-04-04 16:59:25

MOEA/D

MOEA/D简介:基于分解的多目标进化算法。该方法将一个多目标优化问题分解为一组单目标优化问题并对它们同时优化。通过利用每一个子问题的相邻子问题的信息来优化它本身。MOEA/D特征:1MOEA/D提供了一个简单但是有效的方法,那就是将分解的方法引入到多目标进化计算中。2由于MOEA/D算法同时优化N标量子问题而不是直接将MOP作为一个整体来解决,对于不基于分解的MOEA算法来说适应度分...

2018-12-05 15:59:15
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