Эволюционные алгоритмы многокритериальной оптимизации, основанные на индикаторах. Гиперобъем

Материал из Викиконспекты
Версия от 20:17, 17 июня 2012; 95.55.138.172 (обсуждение) (Новая страница: «{{В разработке}} Существует много различных индикаторов, с помощью которых численно оцен...»)
(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)
Перейти к: навигация, поиск
Эта статья находится в разработке!

Существует много различных индикаторов, с помощью которых численно оценивают качество множества решений. Но широко используется только один.

Определение:
Индикатор называется эластичным по Паретто(Pareto-compliant), если для любых двух множест решения [math]A[/math] и [math]B[/math] значение индикатора для [math]A[/math] больше значения для [math]B[/math] тогда и только тогда, когда [math]A[/math] доминирует [math]B[/math].


Дадим определение индикатора гиперобъема[math]\left(HYP\right)[/math].

Определение:
Пусть дано множество решения [math]\mathrm{X \in R^d}[/math]. Пусть также множество всех решений усечено некоторой точкой [math]\mathrm{r = \left(r_1, r_2, \ldots, r_d \right)}[/math]. Тогда: [math]\mathrm{HYP\left(X\right)=VOL\left( \bigcup\limits_{\left(x_1, x_2, \ldots, x_d \right) \in X} \left[ r_1, x_1\right] \times \left[ r_2, x_2\right] \times \cdots \times \left[ r_d, x_d\right] \right)}[/math], где через [math]VOL(X)[/math] обозначена мера множества [math]X[/math] по Лебегу.


Пример:

Пусть [math]\mathrm{r = \left(0, 0, \ldots, 0 \right)}[/math] и [math]d=2[/math]. Тогда гиперобъем - это площадь объединения прямоугольников(см. рис).