前言

在評估多目標優(yōu)化算法的效果時，我們通常使用五個主要指標：GD（Generational Distance）、IGD（Inverted Generational Distance）、Hypervolume、Spacing和Spread。

GD和IGD是用于測量算法生成的解集合與真實前沿解之間的距離的指標。具體而言，GD測量了所有生成解與真實前沿解之間的平均歐幾里得距離，而IGD測量了所有真實前沿解與生成解之間的平均歐幾里得距離。這兩個指標的目標是越小越好，即算法的生成解集合應(yīng)該盡可能接近真實前沿解。

Hypervolume則是用于測量算法生成的解集合能夠覆蓋的真實前沿解的體積大小的指標。目標是越大越好，即算法生成的解集合應(yīng)該盡可能覆蓋更多的真實前沿解。

Spacing和Spread是用于測量算法生成的解集合的分布情況的指標。Spacing測量了所有解之間的最小歐幾里得距離，而Spread測量了所有解之間的最大歐幾里得距離。

通過對這些指標的全面評估，我們可以更好地了解算法的表現(xiàn)并進行優(yōu)化。

代碼實現(xiàn)

MATLAB

Spread.m文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-611561.html

%% PopObj：算法求得的pareto解集
%% PF：真實的解集
function Score = Spread(PopObj,PF)
Dis1  = pdist2(PopObj,PopObj);
Dis1(logical(eye(size(Dis1,1)))) = inf;
[~,E] = max(PF,[],1);PF(E,:)
Dis2  = pdist2(PF(E,:),PopObj);
d1    = s

到了這里，關(guān)于MATLAB算法實戰(zhàn)應(yīng)用案例精講-【智能優(yōu)化算法】多目標算法性能評價指標的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！