多目标优化算法

基于稀疏大规模矩阵的多目标进化算法简介

简介可以看到本文的特色图片是个极度稀疏连接的神经网络，它是由我们即将介绍论文中的算法SparseEA得到的 … 阅读更多

提出 Hypervolume 指标评价方法最早是由 Zitzler 等提出，它表示由解集中的个体与参考点在目标空间中所围成的超立 … 阅读更多

这一篇是Xue Bing在一区cybernetics发的论文，里面提出了两个多目标PSO特征选择算法，一个是NSPSO另一个是CMDPSO。其中NSPSO是参考了NSGA2的框架和思想。下面具体说说CMDPSO。

这一篇是Xue Bing在一区cybernetics发的论文，里面提出了两个多目标PSO特征选择算法，一个是NSPSO另一个是CMDPSO。其中NSPSO是参考了NSGA2的框架和思想。

这一篇是Xue Bing在一区cybernetics发的论文，里面提出了两个多目标PSO特征选择算法，一个是NSPSO另一个是CMDPSO。其中NSPSO是参考了NSGA2的框架和思想。下面具体说说NSPSO。

合作协同进化已经引入协同进化算法，目的是通过分而治之的范式解决日益复杂的优化问 … 阅读更多

规模为N的种群中的每个个体都要针对M个目标函数和种群中的N-1个个体进行比较，复杂度为O(MN)，因此种群中的N个个体都比较结束的复杂度为O(MN2)，即每进行一次Pareto分级的时间复杂度为O(MN2)。

合作协同进化（Cooperative Coevolution）是求解大规模优化算法一个有效的方法。将大规模问题分解为一组组较小的子问题。而合作协同进化的关键是分解策略。

利用nsga2进行进行特征选择其主要思想是：将子集的选择看作是一个搜索寻优问题（wrapper方法），生成不同的组合，对组合进行评价，再与其他的组合进行比较。这样就将子集的选择看作是一个是一个优化问题。

以前写了一个简单的NSGA2的算法能够用在ZDT1函数上：https://www.omegaxyz.com/2017/05/04/nsga2matlabzdt1/