论文学习——基于类型检测的动态自适应多目标优化算法

论文题目:Dynamic adaptive multi-objective optimization algorithm based on type detection

基于类型检测的动态自适应多目标优化算法(Xingjuan Cai a,b, Linjie Wu a,∗, Tianhao Zhao a, Di Wu c, Wensheng Zhang d, Jinjun Chen e)Information Sciences 654 (2024) 119867

刚开始学习多目标优化算法,不作商业用途,如果有不正确的地方请指正!

个人总结:

摘要

  • 本文提出了一种自适应动态多目标进化类型检测算法( TDA-DMOEA )。
  • 首先,设计动态检测算子,识别动态问题的类型。采用Wilcoxon符号秩检验和超体积( Hyper Volume,HV )分别检测两个相邻环境下POS和POF的差异。
  • 针对DMOP的不同变化类型,设计了不同的响应策略。特别地,当面临POS和POF同时变化时,提出了一种基于闭核函数的多角度迁移学习方法( MA-TL )。

引言

目前大多数DMOEAs只能检测到环境发生了变化,并采用单一的应对策略进行应对,,从决策空间和目标空间等多个角度同时检测对DMOP类型识别也至关重要,目前,解决这一问题的理论非常有限

针对上述问题,本文提出了一种基于变化类型的DMOEA。该方法可以将环境变化的类型整合到响应途径中。根据不同类型的动态特征,可以自适应地唤醒不同的方法来估计变化的方向,并从目标和决策空间两个角度获得所有可能的动态变化。在DMOPs中,生成的初始种群被集成到现有的多目标进化算法( MOEAs )中,以解决该问题

本文提出的想法

  • 基于DMOP问题的特点,提出了一种动态检测机制。该机制可以根据POF和POS的变化幅度来判断动态问题的类型
  • 当只有POS发生显著性差异时,采用线性预测策略( LPS )的方法在决策空间中跟踪环境变化后产生的解。当只有POF发生剧烈变化时,采用膝点预测( KPP )策略
  • 当动态问题的POS和POF随环境同时变化时,为了更好地适应动态变化,建立了多角度TL方法来获取新环境下的动态POS。在该方法中,推导出具有封闭解的核函数,以处理不同类型的数据并减少预测的计算负担。

背景及相关工作

A.DMOP基础

B.作者提出的想法

为了有效地解决DMOPs,设计了一种基于变化类型TL的DMOEA。该算法包含3个重要部分。首先,设计了一种动态检测算子,通过Wilcoxon检验检测POS的变化,通过HV识别POF的变化。通过检测POS和POF的状态来识别基准测试函数的类型。然后,设计了环境响应机制。根据不同类型的测试集,自适应地激活不同的响应方法。特别地,当POS和POF同时变化时,在接下来的环境中很难得到精确的估计值。因此,我们设计了一种基于决策空间和目标空间的测地流核( GFK )流传递技术,可以应对th的变化

具体方法

A.算法框架

在前两个环境中,初始种群是随机产生的。利用静态多目标优化算法( SMOA )对生成的初始种群进行迭代进化,得到当前环境的POS。当只有POS发生改变时,LPS被诱发以响应环境的变化。当只有POF发生变化时,采用KPP策略来适应环境变化。当POS和POF同时变化时,同时考虑目标和决策空间,MA - TL旨在应对环境的变化,加速收敛到当前环境的最优解区间。如果环境不变,则使用SMOA获得初始个体

B.动态检测算子

1.POS检测

Wilcoxon检验用于比较两个样本组之间是否存在显著性差异,该方法用于检测两种POS在不同环境下的差异。当两组样本的p值小于0.05时,认为存在显著性差异。若P值大于或等于0.05,则认为两组样本之间无显著性差异。首先,定义μ t - 1和μ t - 2分别为POSt - 1和POSt - 1的质心,分别表示当前环境中所有POS在决策空间各维度下的均值。

删除D中的所有零点,得到D = [ D ( 1 ) , D ( 2 ) , ... , D ( size ( D ) )],并按绝对值进行排序。Wilcoxon符号秩统计量如下所示:

R +表示D中正差异的秩和,R -表示D中负差异的秩和𝑇 =min(𝑅+, 𝑅−),并计算观测值Z

最后,通过获取之后统计量的观测值来计算当前环境的p值:

其中,p _ valuet表示环境t中p的取值,φ为标准正态分布密度函数。 

2.POF检测

超体积( Hyper Volume,HV )值用于检测不同环境下POF之间的差异,本质上是比较多维数据之间的变异性,需要以数值的形式体现。

通过统一参考点计算POF和参考点,得到不同时刻的HV POF t值。该方法保留了样本间数据的相关性,能够较好地衡量不同多维数据样本间的变化差异

C.动态响应策略

1.LPS

本文使用的LPS模型以历史环境为导向,在决策空间中进行预测。利用前两个环境中POS的历史知识预测当前环境中的初始种群。

其中δ是标准差,I是单位矩阵。噪声的标准差是通过之前发生的变化得到的 

2.KPP

 

3.MA-TL 

一些我看起来糊里糊涂的就先不看

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/pingmian/40850.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

yum命令提示 错误:rpmdb: BDB0113 Thread/process 4153/139708200269632

一、报错信息 [rootDawn yum.repos.d]# yum clean all 错误:rpmdb: BDB0113 Thread/process 4153/139708200269632 failed: BDB1507 Thread died in Berkeley DB library 错误:db5 错误(-30973) 来自 dbenv->failchk:BDB0087 DB_RUNRECOVE…

HTTP与HTTPS协议区别及应用场景

HTTP(超文本传输​​协议)和 HTTPS(安全超文本传输​​协议)都是用于通过网络传输数据的协议。虽然它们有一些相似之处,但在安全性和数据保护方面也存在显著差异。 在这篇博文中,我们将探讨 HTTP 和 HTTPS…

websocket的工作原理

WebSocket 是一种在 Web 应用程序中实现全双工通信的协议。它允许客户端和服务器之间建立一个持久的连接,双方可以在这个连接上相互发送数据,而不需要通过传统的 HTTP 请求/响应模式。这使得 WebSocket 特别适用于实时应用,如聊天应用、在线游…

pytorch中的contiguous()

官方文档:https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Tensor.contiguous.html 其描述contiguous为: Returns a contiguous in memory tensor containing the same data as self tensor. If self tensor is already in the specified memory forma…

自然语言处理与Transformer模型:革新语言理解的新时代

引言 自然语言处理(NLP)是人工智能和计算机科学的一个重要分支,旨在使计算机能够理解、生成和处理人类语言。随着互联网和数字化信息的爆炸性增长,NLP在许多领域中的应用变得越来越重要,包括: 搜索引擎&am…

domain 和 特征之间的关系

在计算机学术届,通常说的domain是什么意思? 例子1:在数学和函数的语境中,“domain” 通常指的是函数的定义域,即函数可以接受的输入值的集合。 假设这个时候定义域是{1,3,4,6,7,8,9,55},那么定义域里面的…

配置下载 docker镜像 playedu开源 最佳实践部署

下载docker-compose docker-ce https://github.com/docker/compose/tagswget https://github.com/docker/compose/releases/download/v2.28.0/docker-compose-linux-x86_64sudo chmod x /usr/local/bin/docker-compose下载docker镜像 国内加速地址 目前仍可用的镜像(随时可能失…

Python实现PowerPoint演示文稿到图片的批量转换

PowerPoint演示文稿作为展示创意、分享知识和表达观点的重要工具,被广泛应用于教育、商务汇报及个人项目展示等领域。 然而,面对不同的分享场景与接收者需求,有时需要我们将PPT内容以图片形式保存与传播。这样能够避免软件兼容性的限制&…

OpenEuler 22.03 LTS SP3 CVE-2024-6387 OpenSSH 漏洞修复指南

一、漏洞概括 漏洞名称OpenSSH Server远程代码执行漏洞漏洞编号CVE-2024-6387公开时间2024-7-1CVSS 3.1分数8.1威胁类型代码执行漏洞等级暂无技术细节状态已公开在野利用状态不明确PoC状态x86已公开EXP状态未公开 OpenSSH是SSH(Secure Shell)协议的开源…

腾讯课堂即将停止服务?来试试这款开源的知识付费系统

项目介绍 本系统基于ThinkPhp5.0layuiVue开发,功能包含在线直播、付费视频、付费音频、付费阅读、会员系统、分销系统、拼团活动、直播带货、直播打赏、商城系统等。能够快速积累客户、会员数据分析、智能转化客户、有效提高销售、吸引流量、网络营销、品牌推广的一款应用&…

客观分析-自己和本科学生之间的差距

进入专科学校和与985、211等重点本科院校学生之间的差距可能由多种因素造成,这些因素可能包括但不限于: 1. **入学标准**: 985和211工程院校通常有更高的入学标准和更严格的选拔过程。 你得使你自己适应更高的入学标准和更严格的选拔过程&am…

python运行bat命令

python运行bat命令 1、在Python中运行BAT命令,可以使用内置的subprocess模块。以下是一个简单的例子,展示如何运行一个BAT文件。 import subprocess# 假设你有一个名为script.bat的BAT文件 bat_file script.bat# 使用subprocess.run来运行BAT文件 res…

7、实体和值对象:领域模型的基础单元

DDD战术设计中有两个重要的概念:实体(Entity)和值对象(Value Object)。二者是领域模型中非常重要的基础领域对象(Domain Object,DO)。 从DDD战略设计到战术设计会经历从业务建模到技…

【Git 学习笔记】gitk 命令与 git log 其他参数的使用

1.7 用 gitk 查看提交历史 # make sure you have gitk installed $ which gitk /usr/bin/gitk # Sync the commit ID $ git checkout master && git reset --hard 13dcad # bring up the gitk interface, --all to see everything $ gitk --all &实测结果&#xf…

为什么salesforce需要设置社区端,而不是使用和内部员工同样的环境

虽然企业可能希望为客户和合作伙伴提供与内部员工相同的环境,但实际上这样做有几个显著的缺点和风险。这些包括: 安全性和权限管理:内部员工的系统通常包含敏感和机密的信息,例如财务数据、内部策略和未发布的产品信息。将客户和合…

速速来get新妙招!苹果手机护眼模式在哪里开启

在日常生活中,我们经常长时间使用手机,无论是工作还是娱乐,屏幕的蓝光都会对眼睛造成一定的伤害。为了减轻眼睛疲劳,苹果手机推出了护眼模式,也叫“夜览”模式,通过调整屏幕色温,让显示效果更温…

MySQL 8.0 架构 之 中继日志(Relay log)

文章目录 MySQL 8.0 架构 之 中继日志(Relay log)中继日志(Relay log)概述相关参数参考 【声明】文章仅供学习交流,观点代表个人,与任何公司无关。 来源|WaltSQL和数据库技术(ID:SQLplusDB) MySQL 8.0 OCP …

PyTorch - 神经网络基础

神经网络的主要原理包括一组基本元素,即人工神经元或感知器。它包括几个基本输入,例如 x1、x2… xn ,如果总和大于激活电位,则会产生二进制输出。 样本神经元的示意图如下所述。 产生的输出可以被认为是具有激活电位或偏差的加权…

四、(3)补充beautifulsoup、re正则表达式、标签解析

四、(3)补充beautifulsoup、re正则表达式、标签解析 beautifulsoupre正则表达式正则提取标签解析 beautifulsoup 补充关于解析的知识 还需要看爬虫课件 如何定位文本或者标签,是整个爬虫中非常重要的能力 无论find_all(&#xff…

Spring启动时,将SpringContext设置到Util中(SpringContextUtil)

场景 在Spring应用开发中,为简化代码或者在静态方法中获取Spring应用的上下文,需要把SpringContext设置到类属性上。经过对源码的分析和实践,使用Spring的事件监听器监听ApplicationPreparedEvent事件是最佳的方式。 通过ApplicationPrepar…