IBEA-基于評價指標(biāo)的多目標(biāo)遺傳算法

Indicator-BasedEvolutionaryAlgorithm(IBEA)

遺傳算法原理及應(yīng)用--IBEA

copyright@湘潭大學(xué)信息工程學(xué)院工科樓N310實驗室Reference: E.ZitzlerandS.Kunzli.Indicator-BasedSelectionin Multi-objectiveSearch.InConferenceonParallel ProblemSolvingfromNature(PPSNVIII),volume 3242ofLNCS,pages832–842.Springer,2004.Reporter：王康IBEA-基于評價指標(biāo)的多目標(biāo)遺傳算法

序言MOEA性能評價指標(biāo)

MOEA性能評價是對算法優(yōu)化結(jié)果的收斂性能，分布性能的定量描述。性能評價指標(biāo)主要的作用有：

1.比較不同多目標(biāo)進(jìn)化算法的好壞

2.定義算法的結(jié)束條件

3.校正參數(shù)遺傳算法原理及應(yīng)用--IBEA

copyright@湘潭大學(xué)信息工程學(xué)院工科樓N310實驗室決策者偏好 優(yōu)化算法(優(yōu)化機(jī)制)的目標(biāo)是找到Pareto最優(yōu)解的一組近似解。然而近似的標(biāo)準(zhǔn)往往是沒有明確的定義的。對于不同的MOEA而言，其是否已經(jīng)達(dá)到最優(yōu)解，其標(biāo)準(zhǔn)往往是根據(jù)決策者的偏好而定的。IBEA-基于評價指標(biāo)的多目標(biāo)遺傳算法

序言遺傳算法原理及應(yīng)用--IBEA

copyright@湘潭大學(xué)信息工程學(xué)院工科樓N310實驗室該算法提出的動機(jī)(Motivation)因此：

決策者偏好的不同，導(dǎo)致對算法的評價角度不同。進(jìn)而，不同的評價方法對算法評價的側(cè)重點(diǎn)也有所不同。然而： 為了讓算法按照決策者偏好的方向發(fā)展，就需要將決策者的偏好信息植入算法的搜索過程之中。顯然： 根據(jù)分析，性能評價指標(biāo)可以有效地反映決策者的偏好信息。如果將符合決策者偏好的性能指標(biāo)植入MOEA運(yùn)行機(jī)制中，就可得到令決策者滿意的結(jié)果。 基于評價指標(biāo)的遺傳算法(IBEA)應(yīng)運(yùn)而生。IBEA-基于評價指標(biāo)的多目標(biāo)遺傳算法遺傳算法原理及應(yīng)用--IBEA

copyright@湘潭大學(xué)信息工程學(xué)院工科樓N310實驗室如何將性能評價指標(biāo)有效的植入算法運(yùn)行過程中？

SGA NSGA-IIIBEAIBEA-基于評價指標(biāo)的多目標(biāo)遺傳算法遺傳算法原理及應(yīng)用--IBEA

copyright@湘潭大學(xué)信息工程學(xué)院工科樓N310實驗室IBEA-基于評價指標(biāo)的多目標(biāo)遺傳算法NSGA-II相比而言：IBEA采用Pareto支配關(guān)系對種群中個體進(jìn)行快速排序根據(jù)性能評價模型，對個體進(jìn)行fitness賦值根據(jù)排序結(jié)果，分層選擇個體進(jìn)入下一步操作。(rank與distance相結(jié)合)根據(jù)fitness賦值，按照其反映的指標(biāo)優(yōu)劣選擇個體進(jìn)入下一步操作。(每選擇一個，其余個體重新計算fitness)這樣做有什么好處？遺傳算法原理及應(yīng)用--IBEA

copyright@湘潭大學(xué)信息工程學(xué)院工科樓N310實驗室根據(jù)決策者偏好的不同，選擇適合決策者偏好的評價指標(biāo)，可以引導(dǎo)算法向著決策者期望的方向發(fā)展；解集的收斂性、分布性、廣泛性可以同時保持IBEA-基于評價指標(biāo)的多目標(biāo)遺傳算法優(yōu)點(diǎn)遺傳算法原理及應(yīng)用--IBEA

copyright@湘潭大學(xué)信息工程學(xué)院工科樓N310實驗室基于IBEA結(jié)構(gòu)的算法實例--遺傳算法原理及應(yīng)用--IBEA

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copyright@湘潭大學(xué)信息工程學(xué)院工科樓N310實驗室算法：基于IBEA結(jié)構(gòu)的算法實例--遺傳算法原理及應(yīng)用--IBEA

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