多目标优化
问题 二. 多目标优化的解集:解集定义 2.1 多目标优化的解集 2.2 ...
原文：多目标优化的处理方案及非劣解集探究
求解多目标规划的方法大体上有以下几种： 一种是化多为少的方法，即把多目标化为比较容易求解的单目标或双目标，如主要目标法 线性加权法 理想点法等 另一种叫分层序列法，即把目标按其重要性给出一个序列，每次都在前一目标最优解集内求下一个目标最优解，直到求出共同的最优解。 对多目标的线性规划除以上方法外还可以适当修正单纯形法来求解 还有一种称为层次分析法，是由美国运筹学家沙旦于 年代提出的，这是一种定性 ...
2016-05-05 10:31 0 2118 推荐指数：
相关推荐
多目标优化问题
1.多目标优化问题概念： 在实际问题中大都具有多个目标且需要同时满足，即在同一问题模型中同时存在几个非线性目标，而这些目标函数需要同时进行优化处理，并且这些目标又往往是互相冲突的，称这类问题称为多目标规划问题【1】。 2.多目标优化问题的数学描述 多目标问题又称多标准优化问题 ...
推荐系统（8）—— 多目标优化应用总结_1
为什么要做多目标优化？ 做多目标优化一般由业务驱动，比如电商场景，肯定是希望推出去的东西用户既点击又购买并且下次还来，如果能够点赞收藏分享那就更好了，这里面涉及的优化目标就多了，比如点击率、转化率、收藏等等，在信息流场景也是一样的。所以多目标的优化是跟业务强相关的，想做一个用户喜欢、内容 ...
MOPSO 多目标粒子群优化算法
近年来，基于启发式的多目标优化技术得到了很大的发展，研究表明该技术比经典方法更实用和高效。有代表性的多目标优化算法主要有NSGA、NSGA-II、SPEA、SPEA2、PAES和PESA等。粒子群优化(PSO)算法是一种模拟社会行为的、基于群体智能的进化技术，以其独特的搜索机理、出色的收敛性 ...
多目标优化拥挤距离计算
多目标优化拥挤距离计算 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 拥挤距离主要是维持种群中个体的多样性。具体而言，一般来说是指种群按照支配关系进行非支配排序后,单个Rank层中个体的密集程度。常用于支配关系的多目标算法中，例如NSGA-II. 主要步骤如下： 取 ...
基于张量秩一分解的多目标跟踪方法
基于张量秩一分解的多目标跟踪方法 张量秩一分解 数据关联 多目标跟踪 读‘X. Shi, H.Ling, J.Xing, W.Hu, Multi-target Tracking by Rank-1 ...
pareto最优解（多目标智能算法要用到）
自己的方向是电力系统多目标优化，其中就要用到pareto最优解，多目标求解就会筛选出一个相对较优的解的集合，在这个集合里就要用到pareto找出相对优的解或者最优解。 多目标优化问题的数学模型一般可以写成如下形式 表示n个目标函数，目标是都使之达到最小， 是其变量的约束集合 ...
多目标优化概论及基础算法ESMM与MMOE对比（二）
承接上文： 链接：多目标优化概论及基础算法ESMM与MMOE对比 这次这篇文章写点实用的。可以当做推荐算法工程师面试的考前突击，也可以当做面试官的面试题库。ESSM和MMOE都是最基本的算法，相当于多目标优化的入门级的读物。越经典越需要细嚼，温故而知新嘛。 这些题目和答案都是我自己在看论文 ...