多目标进化算法性能评价指标研究综述

• 作者: 王丽萍 任宇 邱启仓 邱飞岳
• 来源期刊: 计算机学报
• 关键词: 多目标优化 进化算法 评价指标 收敛性 多样性
• 年，卷（期）: 2021,（8）
• 所属期刊栏目: 人工智能与安全
• 页码范围: 1590-1619
• 页数: 30页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.11897/SP.J.1016.2021.01590

摘要

多目标进化算法根据性能评价指标衡量其优劣,主要从算法所求解集的质量、算法求解效率以及算法鲁棒性三方面来评价,并侧重于解集的质量,现有的相关工作缺乏对评价指标数学性质的分析.本文将评价指标按性能标准分为四类:计数指标、收敛性指标、多样性指标、综合性指标,其中计数指标统计符合指标要求的解个数或比例,收敛性指标衡量解集与参考集的贴近程度,多样性指标衡量解集分布的均匀程度与求解极端值的能力,并按性质类型分为分布性指标、延展性指标和同时衡量前两者的指标,综合性指标同时衡量收敛性和多样性,并按适用范围分为通用指标和专用指标.本文对比分析了 77种指标的参考集、比较函数以及时间复杂度,并从高维目标适应性、离群点敏感性、参考集合理性、指标值最优性四个方面对部分指标进行了分析,为研究者们选择合适的指标提供方法,以应对不同环境下的复杂问题.最后展望了多目标进化算法性能评价有待进一步研究的方向.