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多目标优化
多目标优化的特征为：一般情况下，多目标优化问题的各个子目标之间是相互矛盾的（一个子目标的改善可能会引起另几个子目标性能的降低），很难使得多个子目标同时达到最优值，只能在多个目标之间进行折中处理，使得各个子目标都尽可能达到最优解 ，从数学角度可以做如下描述： No.1 多目标优化 多目标优化与单目标优化具有本质区别，主要体现于多目标优化问题的解并非唯一，而是存在一组由众多Pareto最优解组成的集合，具体如下图中蓝色曲线所示 其中，wi为对应目标函数的权重值，该种方法把多目标优化问题转换为单目标优化问题，简化了问题的难度，然而该方法具有相应的局限性，具体为： 1、权值难以确定； 2、各个目标之间量纲的不统一，可能会造成单目标优化问题鲁棒性差 ，采用优化算法过程中出现收敛性困难等问题； 3、多目标优化问题的帕累托解集包含更多有效信息。 No.2 程序代码 NSGA-Ⅱ是目前流行的多目标遗传算法之一，它降低了非劣排序遗传算法的复杂性，具有运行速度快，解集的收敛性好的优点，成为其他多目标优化算法性能的基准。
1.6K20编辑于 2022-01-20 - 来自专栏图灵技术域
多目标优化问题概述
下图是多目标优化问题中最优解或非劣最优解的定义 ? 一些关于Pareto最优解的文献解释： 若x*∈C,且在C中不存在比x*更优越的解x,则称x*是多目标最优化模型式的Pareto最优解,又称为有效解。 一般来说,多目标优化问题并不存在一个最优解,所有可能的解都称为非劣解,也称为Pareto解.传统优化技术一般每次能得到Pareto解集中的一个,而用遗传算法来求解,可以得到更多的Pareto解,甚至是整个的解都成为 不同算法在多目标优化中的应用 多目标优化问题不存在唯一的全局最优解。但仍然需要寻找到1个最终解。 有三类方法： 1.生成法：大量求非劣解，从中寻找最优解。 2.交互法：分析目标求出最优解。 3.将多目标问题转换为单目标问题求解。 原创文章非商业转载请注明出处，商业转载请联系。
1.7K11发布于 2021-05-21 - 来自专栏人工智能与演化计算成长与进阶
多目标优化拥挤距离计算
多目标优化拥挤距离计算 拥挤距离主要是维持种群中个体的多样性。具体而言，一般来说是指种群按照支配关系[1]进行非支配排序[2]后,单个 Rank 层中个体的密集程度。 常用于支配关系的多目标算法中，例如NSGA-II[3]. 主要步骤如下： 取单个前沿中个体按照一个目标上的值从小到大排序 将最大目标值作为 max,最小目标值保留作为 min。 u013555719/article/details/91356078 [2]非支配排序: https://blog.csdn.net/u013555719/article/details/105564693 [3]
2.8K50发布于 2020-08-14 - 来自专栏人工智能与演化计算成长与进阶
动态多目标优化研究综述
本文对动态多目标优化的研究进行了比较 全面的综述，具体内容包括：（1）本文介绍了动态多目标优化的相关理论背景；（2）本文介绍了动态多目标优化问题的分类 并对现有的测试函数进行归纳总结；（3）在对动态多目标优化问题的一般解决方案作简单分析的基础上本文详细讨论了动态 多目标优化算法的研究现状；（4）本文还对动态多目标优化算法的性能评价指标进行了归类介绍；（5）本文通过实验对比了 主流动态多目标优化算法的性能；（6）本文总结了动态多目标优化算法的一些实际应用案例；（ 近年来，越来越多的学者开始关注动态多目标 优化问题的研究，这是因为动态多目标优化具有重 要的理论研究价值，并且动态多目标优化在现实生 活和工业生产的许多方面都具有非常广泛的应用 前景，下面简单地列举几个动态多目标优化算法的 3 动态多目标优化问题的分类 Farina[3]提出，根据 PS 和 PF 动态变化的不同 组合，DMOPs 主要分为以下四类： Type I：PSt 改变， PFt 保持不变； Type 目前，静态多目标优化已经取得了较好的研究 成果，但对于动态多目标优化问题的研究深度还不 够，高效求解动态多目标优化问题的算法还比较 少。
3.8K40发布于 2021-06-09 - 来自专栏计算机视觉战队
多目标检测：基于YoloV4优化的多目标检测
一、前言 为了解决目标检测任务中小目标检测精度低、误检、漏检率高等问题，有研究者提出了一种基于YOLOv4卷积神经网络的多目标检测方法。 多目标检测作为目标检测领域的一个重要研究方向，一直受到研究人员的广泛关注。目前，在智能交通、智能辅助驾驶和视频监控等领域已经产生了深入的研究。 模块组成的主干网络，由卷积层和残差模块叠加，有效防止在网络层数加深的基础上梯度消失或爆炸，获得更丰富的语义信息特征图，并且在主干网络中，特征图维度的减少是通过卷积层的5倍下采样实现的，其步长为2，内核大小为3；
1.4K20编辑于 2022-01-26 - 来自专栏人工智能与演化计算成长与进阶
多目标优化非支配关系实现
非支配关系实现 规则 如果个体A在所有目标上都小于等于个体B且在有至少一个目标上小于个体B则称个体A支配B。 如果不存在个体A支配个体B的情况并且A在至少一个目标上比B小并且B在至少一个目标上比A小，则称A和B是非支配关系 matlab % 遍历所有M个目标值 for obj_index=1:Global.M if NewPop.obj(obj_index)<=Population(i).obj(obj_index) % 如果目标值小于等于则计数值加1 offspring
67320发布于 2020-08-14 - 来自专栏计算机视觉战队
多目标检测：基于Yolo优化的多目标检测（附论文下载）
一、前言 为了解决目标检测任务中小目标检测精度低、误检、漏检率高等问题，有研究者提出了一种基于YOLOv4卷积神经网络的多目标检测方法。 多目标检测作为目标检测领域的一个重要研究方向，一直受到研究人员的广泛关注。目前，在智能交通、智能辅助驾驶和视频监控等领域已经产生了深入的研究。 模块组成的主干网络，由卷积层和残差模块叠加，有效防止在网络层数加深的基础上梯度消失或爆炸，获得更丰富的语义信息特征图，并且在主干网络中，特征图维度的减少是通过卷积层的5倍下采样实现的，其步长为2，内核大小为3；
1.6K20编辑于 2023-08-24 - 来自专栏全栈程序员必看
粒子群优化算法matlab程序_多目标优化算法
粒子群优化算法概述 2. 粒子群优化算法求解 2.1 连续解空间问题 2.2 构成要素 2.3 算法过程描述 2.4 粒子速度更新公式 2.5 速度更新参数分析 3. 粒子群优化算法小结 4. MATLAB代码 1. 粒子群优化算法概述 粒子群优化算法是一种基于 种群寻优的启发式搜索算法。在1995年由Kennedy和Eberhart首先提出来的。 粒子群优化算法求解 粒子群优化算法一般适合解决连续解空间的问题，比如通过粒子群在解空间里进行搜索，找出极大值。 3. 粒子群优化算法改进 随着粒子群算法的广泛使用，人们发现如果加入一个惯性权重的话，优化的效果更好。 MATLAB代码 求f= xsin(x)cos(2x) – 2xsin(3x)在[0,20]上的最大值 因为这里是多峰，所以设置权重参数c2>c1效果会更好。
1.1K20编辑于 2022-11-10 - 来自专栏TechLead
深入解析多目标优化技术：理论、实践与优化
每种算法都有其独特之处，适用于不同类型的多目标问题。 3. 多目标优化与单目标优化的比较 虽然多目标优化与单目标优化在核心目标——寻找最优解——上相似，但它们在处理问题的方式上存在显著差异。 3. 真实世界应用中的挑战 在理论研究中，多目标优化问题往往被简化或抽象化，以便于分析和求解。然而，在现实世界的应用中，这些问题可能会变得更加复杂和多变。 应用场景： PSO在处理连续空间优化问题时非常有效，特别是当问题可用数学模型准确描述时。 3. 算法流程： 将多目标问题分解为多个单目标子问题。 初始化解，并为每个子问题分配一个解。 根据邻域结构更新解。 重复步骤3直到满足终止条件。 重复步骤2和3直到满足终止条件。 应用场景： MOACO特别适用于处理离散空间的多目标问题，如调度和路径规划。 8.
10.7K14编辑于 2024-01-17 - 来自专栏人工智能与演化计算成长与进阶
多目标优化按支配关系分层实现
多目标优化按支配关系分层实现 在 NSGA-II 中，在对种群中的个体支配关系进行确定[1]后，就要对种群中个体按照相互之间的支配关系进行分层。
67540发布于 2020-08-14 - 来自专栏机器学习与推荐算法
基于多目标优化的推荐系统综述
近年来，考虑多目标推荐系统的需求日益增多。例如，可以通过优化推荐的准确性、新颖性和多样性等多个指标来构建完善的推荐模型。多目标优化方法已取得了很好的发展，并应用于推荐系统领域。 本文总结了多目标推荐方法发挥作用的情况，为推荐系统和该领域的研究人员提供了关于多目标优化的指导。 本文介绍并讨论了多目标优化技术及其在推荐系统中的应用。 此外，还指出了当前发展中多目标推荐的弱点和挑战。 最后，本文为研究人员在模型开发和实验设计中选择合适的多目标优化方法提供了一个工作框架。 其不仅根据场景对这些研究工作进行分类，还根据采用多目标优化方法的类别进行分类。 最后，该文根据下图的流程进行了详细介绍。 多目标优化已成为推荐系统领域的一个新兴问题和需求。 本文总结了多目标推荐的使用情况，讨论了多目标推荐中使用的多目标优化方法，指出了目前研究的不足，为多目标推荐的未来发展提供了指导。
1.2K10编辑于 2021-12-27 - 来自专栏wuter
多目标优化算法之算法性能评价
本专栏发布多目标优化算法相关内容，主要内容为经典算法介绍（NSGA-II、NSGA-III、MOPSO、MOEA/D、SPEA2、PESA-II等）以及近年来的新兴算法介绍（MOGWO等）、算例（ZDT 先介绍算法性能评价部分通常，多目标优化中的性能指标可分为仅评估收敛性的指标（例如，GD和CM）；仅评估多样性的指标，例如，Spacing和PD；以及同时评估收敛性和多样性的参数（例如，IGD和HV）。 但是在高维目标情况（尤其是目标大于3时）效果不理想，因此并未此种方法。2.2 基于网格：网格分布度DM（最优面不连续的不适用）K. Deb and S. 3 综合评价3.1 反向世代距离IGDPIOTR CZYZç AK and ANDRZEJ JASZKIEWICZ Pareto Simulated AnnealingöAMetaheuristicTechnique 超体指标通过计算非支配解集与参考点围成的空间的超体积来实现对多目标优化算法性能的评估。如下图所示，对于2-目标优化问题而言，非支配解集与参考点构成的区域为灰色阴影部分。
1.9K10编辑于 2025-03-27 - 来自专栏智能算法
多目标演化算法 | 从参考点出发，求解高维多目标优化问题！
随着科学技术和生产生活的日益发展，人们面临的优化问题也日渐复杂。其中，多目标优化问题是一类典型的代表。顾名思义，多目标优化问题即人们需同时优化多个目标，且各目标之间往往存在冲突。 图一 生活中的多目标优化问题 图二 演化算法示意图 近年来，高维多目标优化问题已成为演化计算研究领域的热点难题之一。在高维多目标优化问题中，待优化的目标个数至少是4个。 针对上述问题，华南理工大学软件学院智能算法实验室与中山大学周育人教授团队合作提出一种基于自适应参考点策略的高维多目标演化算法（PaRP/EA）[3]，该算法运用一个欧式距离比估计PF的大致形状，进而自适应地选择参考点 针对目标个数超过3个的多目标优化问题，本文设计了一种有效的新算法。具体地，算法通过估计PF的大致形状，自适应地选择参考点。此外，算法还采用了一种识别和剔除支配抵抗解的方法。 实验结果表明，新算法具有较好的性能表现，尤其是能够较为有效地处理具有不同PF形状的多目标优化问题。
4.6K40发布于 2019-07-03 - 来自专栏DrugOne
JCIM | 基于条件VAE的多目标分子优化
在文章中，作者通过分子图条件变分自动编码器（MGCVAE）来生成具有指定特性的分子，并进行了多目标优化，以同时满足两个目标特性。 目前的分子优化方法大多都基于编码器-解码器架构，这些现有的工作大多着眼于对单个属性进行优化，但在实际应用中，对生成分子的多目标优化，往往才更符合各个领域的现实需求。 3 结果和讨论 多目标优化 MGVAE 和 MGCVAE模型用相似的数据集进行训练，MGVAE 在没有任何约束条件的情况下生成了10000个分子，而 MGCVAE在第一个条件（ClogP, C1={0, 为了衡量多目标优化的效果，作者以“MGCVAE生成的分子中，满足两个目标特性的分子的比例”为基准对模型的性能进行评估。 性能的评估结果如表1所示，MGCVAE 在所有条件下均比 MGVAE 能产生更多优化的分子，MGCVAE的显著性能表明它更适用于生成具有两种所需特性药物分子。 表1. 多目标优化结果。
1.4K30编辑于 2022-11-28 - 来自专栏人工智能与演化计算成长与进阶
论文研读-多目标多任务优化MOMFEA-II
因此，在缺乏关于优化函数之间关系的任何先验知识的情况下，主要是负面（有害）转移的威胁盛行。考虑到这一点，本论文提出了多目标优化领域内认知进化多任务引擎的实现。 MFEAII专注于单目标优化，而本文提出的MOMFEA-II分析了类似的概念如何也可以应用于多目标优化领域。 2.BACKGROUND 在本节中，我们首先介绍多目标优化和相关的单任务进化算法的初步。然后，简要回顾了进化多任务处理的最新进展，特别是在多目标优化领域。本文概述的贡献是比较和对比那些可用的文献。 2.3 多任务多目标优化算法 自从进化多任务的概念出现以来，多目标优化领域也出现了相关算法的发展[14,37]。特别是，一些具有自适应知识转移能力的方法也已经出现。 提出的想法是利用多任务优化运行过程中生成的数据,和学习一个RM P矩阵导致一个有效的混合分布Eq。(3)。
1.6K30编辑于 2022-01-24 - 来自专栏全栈程序员必看
多目标优化算法（一）NSGA-Ⅱ（NSGA2）
多目标优化算法（一）NSGA-Ⅱ(NSGA2) 注：没有想到这篇博客竟然有很多人查看，这是我去年写的算法，里面难免会有一些错误，大家可以看看评论区，这里的matlab代码写的不太好，是以C语言思维写的， 算法简介 NSGA-Ⅱ算法，即带有精英保留策略的快速非支配多目标优化算法，是一种基于Pareto最优解的多目标优化算法。 1.1 Pareto支配关系以及Pareto等级 Pareto支配关系：对于最小化多目标优化问题，对于n个目标分量 f i ( x ) , i = 1… n f_i(x), i=1…n fi(x), end 从二目标优化问题来看，就像是该个体在目标空间所能生成的最大的矩形（该矩形不能触碰目标空间其他的点）的边长之和。拥挤度示意图如图2所示。 以下为选取的5个非凸非均匀的多目标函数的运行结果如图4到图8所示。
15.7K44编辑于 2022-07-21 - 来自专栏AI SPPECH
37：最优执行方案规划：A*搜索与多目标优化
最终，我们将看到A搜索与多目标优化如何成为基拉系统的决策核心，确保正义的执行高效而精准。 目录： 1. 背景动机与当前热点 2. 核心更新亮点与全新要素 3. 技术深度拆解与实现分析 4. 传统的规划方法往往只能考虑单一目标，无法应对复杂环境中的多目标需求。A*搜索与多目标优化的结合，为基拉系统提供了一种高效、全面的执行方案规划方法。 本节核心价值：揭示A*搜索与多目标优化如何在基拉正义系统中实现最优执行方案规划，确保行动的高效性和精确性。 当前，随着人工智能技术的不断发展，路径规划和多目标优化成为研究热点。 2.1 多目标加权A*算法 传统的A算法只考虑单一目标，无法应对复杂环境中的多目标需求。我们开发了一种多目标加权A算法，通过为不同目标分配权重，实现多目标的平衡优化，确保执行方案的全面性和最优性。 2.3 并行搜索与剪枝优化 为了提高搜索效率，我们实现了并行搜索与剪枝优化技术，通过多线程并行搜索和智能剪枝，大幅减少搜索空间，提高执行方案规划的速度和精度。 3.
12310编辑于 2026-03-19 - 来自专栏数据派THU
盘点 | 从单目标优化到多目标优化，3D 打印材料开发进入 100X 倍速阶段
尤其以 3D 打印材料的开发和性能优化为例，更面临着过度依赖专业知识、重复试验、性能取舍等方面的制约。本文将围绕该主题，分享当下前沿的科研成果和方法。 3D 打印+机器学习：成果亮眼 聚焦单目标优化 1.波士顿大学：A Bayesian experimental autonomous researcher for mechanical design 聚焦多目标优化 自动量子点合成机器人诞生，整合了一个基于机器学习的实验选择和流体化学来探索多目标性能。然而，整个过程是在流体中进行的，这也导致一定程度上无法涵盖某些更复杂的配方-加工-性能关系。 这种情况下，指导设计空间采样的多目标优化方法则可以有效减少实验次数。 1. 同时开发了一个多目标优化算法，通过提出混合主要配方创造性能更佳的材料，从而自动指导实验设计。 该系统的 workflow 示意图 ( A )配方分配。 ( B )配方混合。
63950编辑于 2023-04-18 - 来自专栏巴山学长
matlab多目标优化之海洋捕食者算法
(图片来源于参考资料截图) 海洋捕食者算法(Marine Predators Algorithm, MPA)是Afshin Faramarzi等人于2020年提出的一种新型元启发式优化算法。 同时猎物会寻找食物，主要以下特点和规则： 1）海洋捕食者对猎物丰富区域采取莱维飞行(Levy)策略，而对捕食者丰富区域采用布朗运动； 2) 捕食者在不同阶段，即捕食者与猎物游速不同时，会采用的觅食策略是不同的； 3） 2）构建精英矩阵(Elite matrix)和猎物矩阵(Prey matrix),以及完成记忆存储； 3）MPA优化过程，可分为三阶段: a) 在迭代前期，捕食者速度比猎物速度快，MPA采取勘探策略，其数学模型描述为 (图片来源于参考资料截图) 为了验证MPA的效率，作者采用MPA针对29个优化测试函数、CEC-BC-2017的测试题等进行测试，取得不错的效果。 作者通过与其他常用的优化算法进行对比发现，MPA的优化效率明显优于GA、PSO、GSA、CS、SSA和CMA-ES的算法，与SHADE和LSHADE-cnEpSin旗鼓相当。
1.8K20发布于 2021-07-09 - 来自专栏推荐算法学习
推荐算法策略——多目标参数贝叶斯优化
贝叶斯优化是一种有效的超参数调优方法，它通过建立目标函数的概率模型并利用这个模型来选择下一个需要评估的参数来进行优化。本文将介绍如何使用贝叶斯优化进行多目标超参数调优。 二、多目标超参数调优 在推荐系统中，往往模型是多目标的。以内容流为例，目标可以是：点击、时长、转发、评论、点赞、关注等等。而在实践中，一定会遇到的问题是：多目标融合公式内的超参数拍定。 因此可以通过贝叶斯优化来辅助我们调参。 2.1 确定需要调整的超参数 多目标常见的融合方式是幂乘，那么最简单的，超参数可以是各个目标的幂指数。 2.3 使用贝叶斯优化进行多目标超参数调优 现在我们可以使用贝叶斯优化来寻找最优的超参数。具体步骤如下： 初始化贝叶斯优化器，设置超参数的搜索范围（边界）。 选择一个收益函数，代码中是UCB。 我们为这两个参数设定了边界：pbounds={'x': (-3, 3), 'y': (-3, 3)} 接着我们初始化了贝叶斯优化器以及收益函数UCB 对该黑盒函数迭代12轮，每一轮将观测到的值重新register
6.5K21编辑于 2024-06-13
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