机器学习中多目标优化算法的简述

• 作者: 郑秀莲
• 来源期刊: 电脑知识与技术：学术交流
• 学科: 工学
• 关键词: 多目标优化 PARETO 机器学习
• 年，卷（期）: 2012,（5X）
• 页码范围: 3689-3690
• 页数: 2页
• 分类号: TP181

摘要

机器学习本质上就是多目标优化问题。解决机器学习问题的多目标优化方法有三种:标量式的多目标优化,按词典排序的多目标优化以及基于Pareto的多目标优化,而基于Pareto的多目标优化方法是目前使用最广泛的,也是研究较多的。文章概述了在机器学习中使用的多目标优化算法的优缺点。最后表明基于Pareto的多目标优化方法能有效克服前两种优化方法的缺点,是三种方法中最好的。

作者信息

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1	郑秀莲		10	0	0.0	0.0