首页 > TAG信息列表 > Pareto
多目标优化总结by知乎 @ 张大快
多目标优化的解集 单目标优化的最优解定义在多目标优化问题（MOO）问题中通常不适用。MOO的解集通常可以通过绝对最优解、有效解和弱有效解来描述。 先对多目标中的相等、严格小于、小于和小于且不相等进行说明。 \[\left\{ \begin{array}{} 相等&y=z\Leftrightarrow y_i=z_i,i=1,2,\cPareto（帕雷托）理论
由于最近看到了一篇社交网络中的论文提高了Pareto相关知识，所以整理了下网上关于Pareto相关理论的讲解，供大家参考： 1. Pareto理论 维弗雷多·帕雷托 (Villefredo Pareto) 在1987年提出：社会财富的80%是掌握在20%的人手中，而余下的80%的人只占有20%的财富。渐渐地，这种“关键的少数（vi自己关于对多模态多目标算法的一些理解
一些概念（名词解释） 1.多模态多目标概念：当Pareto Front(PF)上的任意点存在多个Pareto最优解(PS)（或多个局部Pareto最优解）时 2.决策空间中的非支配解称为Pareto集（PS），其在目标空间中的映射向量称为Pareto前沿（PF） 3.常用小生境技术：拥挤、适应度共享、聚类和清除 4.非支配排序方案：首先凸优化第四章凸优化问题 4.7 向量优化
4.7 向量优化 广义和凸的向量优化问题最优解与值Pareto最优解与值标量化多准则优化例子 广义和凸的向量优化问题 广义向量优化问题 其中是优化变量，是正常锥，是目标函数，是不等式约束函数，是等式约束函数。其余标准优化问题的区别在于目标函数不是标量而是向量，且比较目标函数值的方多目标Pareto最优解集构造方法（伪代码）
多目标Pareto最优解集构造方法（伪代码） 构造Pareto最优解集的简单方法Deb的非支配排序方法用排除法构造非支配集 用庄家法则构造Pareto最优解集用擂台赛法则构造Pareto最优解集用递归方法构造Pareto最优解集用快速排序方法构造Pareto最优解集用改进的快速排序方法构造Pareto