近年来,超多目标优化逐渐成为多目标优化研究的热点之一,由于超多目标优化问题具有难以寻优的高维目标空间,其研究颇有挑战性,因此受到广泛关注.现有综述性文献通常只是针对某个特定方面,缺乏系统性考察.鉴于此,首先从问题定义出发,综合考虑超多目标优化问题范畴,进行超多目标优化问题的概念辨析;其次通过对近些年的相关文献...
如下图目标空间有f1,f2两个目标需要优化,是个两目标优化问题: 多峰问题 即存在多个局部最优点。如下图所示(越大越好,Z轴为目标函数值): 又比如下图(越小越好): 该问题的挑战是:容易陷入局部最优,难以发现全局最优。 多模态问题 即多个X对应一个目标函数Y的值。 例如:X(2,3)->Y=0.45,X(44,7)->Y...
NICE Seminar(2021-04-25):基于dropout神经网络的代理进化算法求解高维多目标_超多目标优化问题(萨里大学王曦璐)
近日,数学学院教师姚香娟教授、朱松教授,以及信控学院巩敦卫教授、博士生赵倩在该领域取得研究进展,提出一种基于降维和求解知识引导进化算法的大规模超多目标优化问题求解方法,研究成果形成了论文“Solution of Large-scale Many-objective Optimization Problems Based on Dimension Reduction and Solving Knowledge Guided ...
Optuna 4.0对多目标TPESampler进行了显著优化: 三目标优化场景下,200次试验的速度提高了约300倍 能够高效处理数千次试验的多目标优化 这一改进主要通过优化以下算法实现: WFG(加权超体积增益)计算 非支配排序 HSSP(超体积子集选择问题) TPESampler的工作原理 ...
贝叶斯优化是一种智能化的超参数调优方法,通过构建一个代理模型来近似目标函数,并根据代理模型选择最优的超参数组合。具体来说,贝叶斯优化使用高斯过程或其他回归模型作为代理模型,逐步探索和利用目标函数的信息,以找到最优解。 贝叶斯优化的工作流程包括以下步骤: 初始化:选择一些初始的超参数组合,计算并记录其目标函数...
与均匀设计相比，这种无经验方法设计具有生物相容性弹性模量和更高强度的微尺度异构结构。该方法为结构超材料设计提供了一种多目标优化的设计工具，能够在机械、热力学、磁学等性能上获得最佳响应。图丨相关论文（来源：Nature Communications）近日，相关论文以《机器学习多目标超材料设计》（Machine learning-enabled ...
分类号 密级 UDC注 1 学 位 论 文 基于切比雪夫方法分解的超多目标优化算法研究 (题名和副题名) 姬志周 (作者姓名) 指导教师 杨成林 副教授 电子科技大学 成 都 (姓名、职称、单位名称) 申请学位级别 硕士 专业学位类别 工 程 硕 士 工程领域名称 仪器仪表工程 提交论文日期 2019.04.25 论文答辩日期 ...
与均匀设计相比,这种无经验方法设计具有生物相容性弹性模量和更高强度的微尺度异构结构。该方法为结构超材料设计提供了一种多目标优化的设计工具,能够在机械、热力学、磁学等性能上获得最佳响应。 图丨相关论文(来源:Nature Communications) 近日,相关论文以《机器学习多目标超材料设计》(Machine learning-enabled constrain...