基於分解的多目標進化優化MOEA/D三種聚合函數的理解
安徽大學 田野老師 platEMO 平台代碼網址：https://github.com/BIMK/PlatEMO NSGA2 MOEA/D NSGA3 網上寫的較好的單獨代碼分享，供大家學習調試理解： 鏈接：https://pan.baidu.com/s ...
原文：多目標進化算法(MOEA)概述
Weighted Sum Approach 該方法給出的表達式為： 首先， 被稱之為權重向量，觀察和式，這完全就是m維向量的點乘公式嘛。具體的說，在目標空間中，把算法求出的一個目標點和原點相連構造成一個向量，此時，該方法的做法是將該向量與對應權重向量點乘，由向量點乘的幾何意義可知，所得的數為該向量在權重向量方向上的投影長度，因為權重向量不變，最大 小化該長度值其實就是在優化該向量。可知若要增大該 ...
2018-03-13 20:09 0 2927 推薦指數：
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