【摘 要】
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多目标进化算法根据性能评价指标衡量其优劣,主要从算法所求解集的质量、算法求解效率以及算法鲁棒性三方面来评价,并侧重于解集的质量,现有的相关工作缺乏对评价指标数学性
【机 构】
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浙江工业大学计算机科学与技术学院,之江实验室,浙江工业大学
【基金项目】
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浙江省自然科学基金项目(LQ20F020014),浙江省重点研发计划项目(2018C01080),国家自然科学基金项目(61472366,61379077)资助。
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多目标进化算法根据性能评价指标衡量其优劣,主要从算法所求解集的质量、算法求解效率以及算法鲁棒性三方面来评价,并侧重于解集的质量,现有的相关工作缺乏对评价指标数学性质的分析.本文将评价指标按性能标准分为四类:计数指标、收敛性指标、多样性指标、综合性指标,其中计数指标统计符合指标要求的解个数或比例,收敛性指标衡量解集与参考集的贴近程度,多样性指标衡量解集分布的均匀程度与求解极端值的能力,并按性质类型分为分布性指标、延展性指标和同时衡量前两者的指标,综合性指标同时衡量收敛性和多样性,并按适用范围分为通用指标和专用指标.本文对比分析了 77种指标的参考集、比较函数以及时间复杂度,并从高维目标适应性、离群点敏感性、参考集合理性、指标值最优性四个方面对部分指标进行了分析,为研究者们选择合适的指标提供方法,以应对不同环境下的复杂问题.最后展望了多目标进化算法性能评价有待进一步研究的方向.
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