国产 无码 综合区,色欲AV无码国产永久播放,无码天堂亚洲国产AV,国产日韩欧美女同一区二区

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

這篇具有很好參考價值的文章主要介紹了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。希望對大家有所幫助。如果存在錯誤或未考慮完全的地方,請大家不吝賜教,您也可以點擊"舉報違法"按鈕提交疑問。

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。

GDIGD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。

SpacingSpread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)!

本文來自互聯(lián)網(wǎng)用戶投稿,該文觀點僅代表作者本人,不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務(wù),不擁有所有權(quán),不承擔相關(guān)法律責任。如若轉(zhuǎn)載,請注明出處: 如若內(nèi)容造成侵權(quán)/違法違規(guī)/事實不符,請點擊違法舉報進行投訴反饋,一經(jīng)查實,立即刪除!

領(lǐng)支付寶紅包贊助服務(wù)器費用

相關(guān)文章

覺得文章有用就打賞一下文章作者

支付寶掃一掃打賞

博客贊助

微信掃一掃打賞

請作者喝杯咖啡吧~博客贊助

支付寶掃一掃領(lǐng)取紅包,優(yōu)惠每天領(lǐng)

二維碼1

領(lǐng)取紅包

二維碼2

領(lǐng)紅包