前言多目标学习是推荐算法中很常见的关键点， 通常信息流推荐算法的有ctr, 互动率， 时长等目标。假如只单独优化其中一个肯定无法留存用户或者创收， 譬如只看点击率ctr的话很容易出现一些标题党， 只看互动率的话很多转发保平安的帖子会排序分很高。 因此如何在一个共识或者一套模型中实现多种目标的提升是很多算法组的期望。多目标学习分类与演近对于多目标学习的各类方法，很多文章进行了很好的总结。 譬如下面两
论文提出自适应的label assignment方法DW，打破了以往耦合加权的惯例。根据不同角度的一致性和非一致性指标，动态地为anchor分配独立的pos权重和neg权重，可以更全面地监督训练。此外，论文还提出了新的预测框精调操作，在回归特征图上直接精调预测框
论文:A Dual Weighting Label Assignment Scheme for Object Detection论文地址
https://zhuanlan.zhihu.com/p/144807879
原创
2022-06-10 00:19:30
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2017年11月27日NSGA ：Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm，非支配排序遗传算法NSGA和NSGA-ll都是基于遗传算法的多目标优化算法，都是基于Pareto（帕累托）最优解讨论的多目标优化Pareto支配关系 对于最小化多目标问题，n个目标分量fi（i=1,…,n）组成的向量f¯(X¯)=(f1(X¯),f2(X¯),...,fn(X¯))
python拓展包之pymoo使用方法：多目标优化一、pymoo的安装二、多目标优化的一般模式三、pymoo处理多目标优化问题的格式四、python中pymoo的使用五、选择优化算法参考资料 一、pymoo的安装pip安装pip install -U pymoo二、多目标优化的一般模式一般来说，多目标优化具有几个受不等式和等式约束的目标函数。其目标是找到一组满足所有约束条件并尽可能好地处理其所有
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2023-08-18 15:40:05
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多目标优化问题的算法及其求解一、多目标优化问题 多目标优化是在现实各个领域中都普遍存在的问题，每个目标不可能都同时达到最优，必须各有权重。但是，究竟要怎样分配这样的权重，这已经成为人们研究的热点问题。同时，根据生物进化论发展起来的遗传算法，也得到了人们的关注。将这两者结合起来，能够利用遗传算法的全局搜索能力，避免传统的多目标优化方法在寻优过程中陷入局部最优解，可以使解个体保持多样性。所以，基于遗
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2023-10-27 06:51:52
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一、动态多目标优化简介一个多目标优化问题如果需要同时优化具有多个依赖时间的、相互冲突的目标，并且需要适应环境的变化，这类问题称为动态多目标优化问题（DynamicMulti-objective Optimization Problems，DMOPs）。动态多目标优化问题与静态多目标优化问题的区别在于其最优解不再是一个固定不变的解，而是一个随时间变化的 Pareto 最优解（Pareto-optim
1.算法描述
首先将一群具有多个目标的个体（解集，或者说线代里的向量形式）作为父代初始种群，在每一次迭代中，GA操作后合并父代于自带。通过非支配排序，我们将所有个体分不到不同的pareto最优前沿层次。然后根据不同层次的顺序从pareto最优前沿选择个体作为下一个种群。出于遗传算法中的“物种多样性”保护，还计算量“拥挤距离”。拥挤距离比较将算法各阶段的选择过程引向一致的前沿。
与单目标（遗传
原创
2023-02-27 13:30:38
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小编在查阅关于NSGA-II相关的源代码时，在matlab官网时发现一个质量较高的源代码，点击左下角阅读原文可直接查看此源代码。如果各位想重新复习一下关于NSGA-II的理论知识，可以查看NSGA-II多目标优化算法讲解（附MATLAB代码）这篇推文。这份源代码一共对14个测试函数进行测试，下面小编将这份源代码中的各个函数逐个列出来。01 | Main_NSGA2主函数Main_NSGA2，运行主
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2021-03-24 20:45:36
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一份关于NSGA-II的高质量matlab开源代码
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2022-09-29 16:33:22
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文章目录前言一、什么是NSGA-II？二、学习NSGA-II1.快速非支配排序算法2.密度估计3.拥挤比较算子4.主循环5.代码6.总结 前言NSGA-II适用于复杂的多目标优化问题，是K-Deb教授在2000年在一篇paper《MOEAs — A fast and elitist multi-objective genetic algorithm: nsga2》提出。Keywords： opt
博主毕设用到了，记录下来防忘记，比较具体，也分享给需要学习的同学。1995年，Srinivas和Deb提出了非支配遗传（Non-dominated Sorting Genetic Algorithms，NSGA）算法[42]。NSGA算法是以遗传算法为基础并基于Pareto最优概念得到的。NSGA算法与基本遗传算法的主要区别是其在进行选择操作之前对个体进行了快速非支配排序，增大了优秀个体被保留的概
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2023-08-18 15:40:12
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一、什么是KPIKPI全称Key Performance Indicator，中文翻译为关键绩效指标考核。 设定KPI的目的是为了激发员工的工作积极性，达成公司设定的战略目标。KPI考核周期：按照公司的情况，通常半年一次，也有一个季度一次或一年一次，对于一年一次而言，周期太长，长到可能公司的战略方向已做了调整，原先设定的目标还未达成，另外对员工个人而言激励效果不高，时间一长，员工都忘
文章目录一瞥NSGA-2算法简介NSGA_2算法主函数简单的错误检测Simple error checking目标函数Objective Function初始化种群Initialize the population对初始化种群进行排序Sort the initialized population开始进化过程Start the evolution process结果Result可视化Visuali
# 使用Python实现NSGA-II算法
NSGA-II（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II）是一种用于多目标优化的问题解决方法。作为刚入行的小白，理解和实现NSGA-II的流程是基础。接下来，会详细讲解实现这个算法的步骤和每一步的具体代码。
## NSGA-II实现流程
首先，让我们概述一下实现NSGA-II的基本步骤，并以表格形式展现流
多目标优化是一种优化问题，其中需要优化多个目标函数。在实际问题中，往往存在多个相互关联的目标需要同时优化，因此多目标优化方法可以提供更全面的解决方案。在多目标优化问题中，最常用的算法之一是非支配排序遗传算法（NSGA-II）。
NSGA-II是一种基于遗传算法的多目标优化算法。它通过将解空间中的个体按照非支配关系进行排序，并利用遗传算法的操作来生成新的解，并保持种群的多样性。本文将介绍NSGA-
NSGA-II1. 背景：2. 快速非支配排序3. 多样性保护 NSGA-II拥挤度比较1) 密度估计2）拥挤度比较算子4. 主循环5. 其它概念： NSGA原文： Muiltiobjective Optimization Using Nondominated Sorting in Genetic Algorithms | MIT Press Journals & Magazine |
作为刚上研一提前来给老师当苦力的小菜鸟，第一次学习MOEAD算法的时候，对其中介绍的分解方法一脸懵*，上网查了不少资料，很难查到详细的解释（好吧，可能我查的姿势不对），完全不理解这些分割方法所给出的表达式的意义，索性搁置了小半个月。这里必须要感谢一下Chithon的这篇博客，其中的两幅配图让我豁然开朗，当然，大神完全没有必要阅读这篇博客了，我
意的par
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2021-07-20 15:00:15
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基于调度算法的柔性车间问题的研究摘要生产（重）调度是生产车间管理的重要内容。本文研究了含RGV柔性车间调度问题的影响，构建了包含轮盘赌、模型推广、图论、模拟退火等以提高工厂效率、缩短工件完工时间为目标的数学优化模型。针对问题一，该问题共设定四个模型分别是：无故障单工序物料加工模型，存在故障率的单工序物料加工模型，无故障多工序物料加工模型，存在故障率的多工序物料加工模型。对于单工序模型来说，运用模拟
