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不过,在定了定神之后,还是继续开口道:</p>

“可是……用遗传算法进行多目标优化,总体上都是基于Pareto支配的,随着目标个数的增加,种群中非支配解的数量会呈指数上升,导致算法搜索能力快速恶化……”</p>

“我之前测试过非劣排序遗传算法对四维目标优化问题的解……即便经过很多轮调整,最后都是发散……或者是一个精度很差的解,而且计算耗时非常夸张,对于我们集团来说或许无所谓,但是落实到生产方恐怕没有这么高水平的算力支持……”</p>

魏永明说着从电脑上打开了一份PDF文件,然后调转屏幕,朝向常浩南的方向。</p>

后者简单看了一下,发现是一个相当典型的网格搜索问题。</p>

看上去只是随手做的某种测试。</p>

“确实是这样。”</p>

常浩南把电脑推了回去:</p>

“从直观的几何角度上讲,一个具有M维目标的优化问题,相当于将目标空间的每一维划分为r个网格,假设问题的非支配解均匀分布,那么网格Pareto前沿的边界,就构成了粒子个数的上界值。”</p>

他说着在纸上画出了一个三维的示意图。</p>

“很明显,对于M个目标的优化问题,构成Pareto前沿就需要M*r(M-1)个解,那对于5目标的优化问题来说,即便我们把r设定为相对较低的25,仍然需要差不多百万量级的解才能刻画出基本的Pareto前沿……这中间算出一些意外导致发散,或者算上几个月时间都无法给出结果实在太正常了。”</p>

魏永明反而稍稍松了口气。</p>

显然,并不是自己的问题过于简单,只是常浩南看上去已经有了心理准备而已:</p>

“那接下来的研究方向是……”</p>

没想到,常浩南竟然直接摇头。</p>

“还不太确定。”</p>

魏永明直接就是一惊。</p>

不过,还没等他组织好语言,就听常浩南继续道:</p>

“我初步想到了三条技术路线,只是目前还不知道具体哪个方向更合适……”</p>

“……”</p>

前者擦了擦额头上刚刚冒出来的虚汗,把已经到嘴边的话给咽了回去:</p>

“您说吧,实在不行我们都试试就行了……”</p>

这次,常浩南倒是没有再动笔写些什么,而是掏出了一个早就准备好的笔记本:</p>

“首先是……可以把个体的目标函数值按照一定的比例放大或缩小之后,再和其它个体进行比较,也就是放宽Pareto支配关系,从而能够对一些非支配个体进行优劣比较,增强算法的搜索能力。”</p>

魏永明的思维也转的很快:</p>

“用这种思路倒是可以改进差分进化算法……但似乎容易导致个体陷入循环支配?”</p>

“所以还需要改进,而且差分进化算法其实不是特别适合这类问题……总之我们后面再详细研究。”</p>

常浩南摆了摆手,接着把笔记本翻到后面一页:</p>

“还可以用性能评价指标作为目标函数,替代Pareto支配关系引导搜索进程……但这一类算法每次运行只能得到一个解,需要多次计算才能得到最优解集,而且很容易陷入区间最优。”</p>

“最后就是不考虑对搜索过程或最终优化结果影响不大的目标,也就是给目标函数降维,我个人比较看好这个技术路线的前景,但是在数学上需要克服的问题比较多……”</p>

听到这里,魏永明不由得小声吐槽了一句:</p>

“这反而是好事吧……”</p>

不过,却被耳尖的常浩南给捕捉到了:</p>

“也不能这么说。”</p>

“毕竟还是要考虑到用户的感受……如果在算法层面就过于复杂,那么在日后推广的时候难免要遇到障碍……”</p>

(本章完)</p>

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