通俗描述一下多目標優化如何獲得parato最優解集?

時間 2021-06-23 22:18:54

1樓:學為性天

沒玩過粒子群,用過遺傳演算法求解多目標問題,也是怕累託最優解如果遺傳演算法的話,通俗來講就是設定好目標值之後,先初始化種群,初始化的種群越優秀,那麼演算法能越快找到最優解。這個種群就像是基因,每迭代一輪就產生達爾文所說的進化,個體之間交配產生新個體,適者生存優勝劣汰,能使目標值最趨近於怕累託最優的就被保留。為了防止種群內部一直交配,找到的只是區域性最優解,還需要改進基因,也就是引入新物種,通過一定概率讓個體產生變異,從而有機會跳出區域性的搜尋,提公升全域性性。

最後達到你設定的結束條件,比如更新換代的次數之類的,那麼終止迭代,輸出最終的怕累託最優解集。

建議你直接找乙個粒子群演算法的程式,看懂程式每一步的邏輯,理解會通透得多。

2樓:乙隻年輕的科研狗

經典的粒子群演算法是單目標優化,不適用於多目標優化。所以這裡簡單說下常規的最優解集獲取策略。

首先,我們要明確演算法獲取的最優解集都是當前種群的解的最優解集,並不是問題的最優解。所以這只是乙個近似的最優解集。

其實,就是如果過得這個近似的最優解集,這個方法基本就是基於pareto的定義,即不劣於當前所有解的解構成的集合。通過這個定義,對所有解進行遍歷判斷,就能得到最優解集。

最後,就是這個當前所有解。顯然,大部分群體智慧型演算法每代產生的解都是隨機的,所以可能無法保證收斂。因此大部分演算法引入檔案集archive。

即每次迭代時,保留當前找到的最優解集,然後將下一次迭代找到的最優解集和當前最優解集合並,再次選出非支配的最優解集。具體的檔案維持策略有很多,你可以具體了解。

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