\begin{array}{c} \min_{\alpha^{1},...\alpha^{T} } || \sum_{t=1}^{T} \alpha^{t} \nabla_{\theta^{sh}} \hat{L}^{t}(\theta^{sh},\theta^t) || \\ \sum_{t=1}^{T} \alpha^{t} =1 , \alpha^{t} \geq 0 \text{ , } \forall t \tag{31} \end{array} 上述...
笔者最近在学习有关多目标优化的内容,并对内容进行一些整理。这篇文章算是笔者的一篇个人学习笔记,也希望能对他人提供一定的帮助,若有不足之处,也欢迎指正和建议。 注:本文中所举例子均为最小化问题。 一.多目标优化的基本概念 (1) 多目标优化问题(Multiobjective optimization problem,MOP) 一个多目标优化问题...
GD和IGD都需要先确定真实的最优帕累托前沿。 2.4 set coverage(C) 用于评价两个帕累托解集的支配关系,假设A和B是两个帕累托前沿(Pareto fronts),那么C值可以表达如下,|B|代表B中的解数量,C(A,B)表示B中的解被A的某个解支配的百分比,C(A,B)值越大,A的性能越好。
多目标优化是指在优化问题中,同时考虑两个或多个目标,并试图在这些目标之间寻找到一种平衡的解决方案。在现实生活中,很多问题都涉及到多个目标,比如在生产中同时考虑成本和质量,或者在城市规划中同时考虑交通流畅和环境保护等。因此,多目标优化在实际应用中具有重要的意义。 多目标优化的目标是寻找到一组解决方案,这些...
一、黑翅鸢优化算法 黑翅鸢优化算法(Black-winged Kite Algorithm, BKA)是一种受自然启发的群智能优化算法,其灵感来源于黑翅鸢这种动物的生存策略。黑翅鸢在攻击和迁徙中表现出高度的适应性和智能行为,这激发了开发一种算法来更好地处理复杂问题。该算法具有进化能力强、搜索速度快、寻优能力强的特点,广泛… ...
多目标优化是指在优化问题中存在多个目标函数的情况下,寻找一组最优解,使得每个目标函数都达到最优或尽可能接近最优。多目标优化问题也常称为多目标优化问题、多目标决策问题或多目标设计问题。 在多目标优化中,我们通常会面临多个相互矛盾的目标,例如最大化利润和最小化成本,最大化生产效率和最小化资源消耗等。这...
C.MMoE:通过gate让parameter sharing更soft Google在18年提出了MMoE的架构,从Recsys 2019中可以看到,Google已经将MMoE用在Youtube中进行视频相关推荐。在MMoE的论文中,作者对于share bottom这种hard parameter sharing的方式,做了任务相关性的实验: 也验证了大部分人的直觉:子任务的相关性越高,效果越好,比如ctr和cv...
基于工程项目T、Q、C多目标综合优化的评价 [摘要]工期(T)、质量(Q)、成本(C)是项目建设中决策者最为关注的三个目标,它们在不同的工程项目中表现出不同的决策要求。因此文章首先运用相应的优化模型,再结合实例运用敏感性分析的方法对各指标及模型进行评价,最后得到工期的优化模型最优。 [关键词]工期;质量;成本...
多目标优化是要找出一个能够同时满足所有优化目标的解,多个目标之间往往相互冲突,此消彼长。并且解通常是以一个不确定的点集合的形式出现,因此多目标优化问题的任务就是找出这个解集的分布情况,并根据实际情况找出合适的解。多目标优化问题的一般建模为 对多目标优化问题,目前一般有两类解决方法。第一类就是所谓的传统...
本文介绍了一篇关于多任务学习的综述,详细介绍了文章中关于多任务学习的两个主要研究方向:task balancing和其他。 看了那么多篇理论慢慢的paper,终于找到一篇比较有工程意义的paper了。 对于应用来说,这样比较简单直接的survey才是王道啊!感觉之前看的多任务的survey...