多目标遗传算法M0GA(从Pareto非劣等解决方案中选择最优解)

2023-11-22 01:40

本文主要是介绍多目标遗传算法M0GA(从Pareto非劣等解决方案中选择最优解),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

解决多目标优化问题可以分为三大类:

  • 函数关系法:寻找目标之间的函数关系,以转化为单一目标问题
  • 非支配关系法:通过非支配关系找到pareto解
  • 评价因子法:根据偏好增加评价系统

一些常见的方法包括:

  • 拓扑 :通过与理想解的相似性进行排序的技术
  • 模糊逻辑
  • 无监督ML:自动提取数学关系

所有的方法都有一个共同点,即在优化目标的基础上引入附加的条件。解决mop问题的关键在于正确地指导损益。
要选择最优解决方法,其规则如下:

  • 最大收益比(绩效/价格)
  • 为目标分配优先级顺序

该方法基于性能-价格比,仅对一个双目标问题进行了验证

概念

多目标遗传算法: h个变量, r 个多目标函数和 n个约束

在这里插入图片描述
Xf是可行区域,x是该区域的解。因此,不存在x′使得F(x’)优于F(x),即F(x’)>F(x)。只有这样,x才是非劣的Xf中的解决方案。Xf是可行区域,x是该区域的解。因此,不存在x′使得F(x’)优于
F(x),即F(x’)>F(x)。只有这样,x才是非劣的Xf中的解决方案。

  • 帕累托前沿的特征: 假设在非劣帕累托前沿有M个解。它们按的值按升序排序,目标f1和f1的标记范围为1到M。

    • 最大-最小/最小-最大模型:如果f1m在增加,f2m也在增加。
      在这里插入图片描述
    • 最小-最小/最大-最大模型:如果为f1m增大,f2m减小。
      我们可以从以下模型推断,连接任意两个点的一条线对于最小-最大模型具有正斜率,对于最大-最大模型具有负斜率。
  • 平均可变性:连接两条相邻线路的坡度的平均值端点以外的点。
    在这里插入图片描述

  • 灵敏度比:平均变量与其各自目标函数值的比率
    在这里插入图片描述

  • 灵敏度比的无量纲化
    在这里插入图片描述

  • 支配关系:现在我们有了灵敏度比,我们可以基于它创建一个pareto子集,名为X*。Xi中的元素席是xx*中没有xJ的,其中E1j> E1i和E2j> E2i。

  • 偏差度/权重:对于不同的目标函数,解的偏差度是(0,1)中的值。它可用于以后根据偏好选择解决方案,方法是参考其对不同目标的偏差程度
    在这里插入图片描述
    目标在性质上可能相互冲突,因此增加一个目标的权重可能导致另一个目标的权重降低。

  • 好的解决方案:基于上述分析,使用以下标准选择一个好的解决方案
    在这里插入图片描述
    最小值为的解△Emin被认为是无偏的或好的解决方案。实际上,一个好的解决方案对于两个目标函数都有很高的性能价格比

流程图:

在这里插入图片描述

结论

上述方法减少了集合中非劣解的数量。它是决策者获得最优解的一种定量方法。如果所有目标都被同等地考虑,则可以根据性能价格比得到一个好的解决方案。

这篇关于多目标遗传算法M0GA(从Pareto非劣等解决方案中选择最优解)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



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