1632
правки
Изменения
м
# [http:<references//www.mpi-inf.mpg.de/homepage/tfried/paper/2010GECCO_Hyp.pdf Friedrich T., Bringmann K. - The Maximum Hypervolume Set Yields Near-optimal Approximation]>
rollbackEdits.php mass rollback
Существует класс эволюционных алгоритмов, основывающихся на [[Эволюционные алгоритмы многокритериальной оптимизации, основанные на индикаторах. Гиперобъем|индикаторах]] для решения задачи [[Задача многокритериальной оптимизации. Multiobjectivization|многокритериальной оптимизации]].
В данной статье приводится доказательство правомерности использования индикатора [[Эволюционные алгоритмы многокритериальной оптимизации, основанные на индикаторах. Гиперобъем#Гиперобъем|гиперобъема]] в качестве максимизируемого значения из работы <ref>[http://www.mpi-inf.mpg.de/homepage/tfried/paper/2010GECCO_Hyp.pdf Friedrich T., Bringmann K. - The Maximum Hypervolume Set Yields Near-optimal Approximation]</ref>.
==Основные определения==
{{Определение
=Примечание=
Конечно, зависимость от <tex> [a, A]</tex> и <tex>[b, B] </tex> в аппроксимационном коэффициенте оптимального множества решения меньше, чем в аппроксимационном коэффициенте для множества, максимизирующего гиперобъем. Однако, полученная граница для коэффициента аппроксимации является верхней. На рисунке ниже можно увидеть пример поведения данных значений для класса функций <tex>f \in \mathbb{F}</tex>, <tex> f:[1, 100] \rightarrow [1, 100]</tex>, <tex>f \in \mathbb{F}</tex>..
[[Файл:Untitled.jpg]]
=Источники=
