Генетические алгоритмы многокритериальной оптимизации

Контрольные вопросы

1. Как формулируется многокритериальная задача?
2. Чем отличается пространство поиска решений от пространства критериев?
3. Опишите концепцию доминирования Парето.
4. Каковы основные подходы к использованию ГА в многокритериальной оптимизации?
5. Опишите метод векторной оценки.
6. Что такое ранжирование по Парето?
7. В чем суть метода взвешенной функции?
8. Опишите ГА со случайными весами.
9. Опишите эволюционный алгоритм на основе "силы" Парето.
10. Как используются экстремальные точки в ГА с адаптивними весами?
11. Каковы основные шаги недоминируемого ГА на основе сортировки?
12. Что характеризует расстояние Кроудинга?
13. Опишите улучшенный интерактивный ГА.
14. Зачем нужны меры качества в многокритериальных ГА?
15. Что такое отношение недоминируемых решений?
16. Что оценивает среднее расстояние ?

Краткие итоги:

• Рассмотрены особенности многокритериальной оптимизации на основе ГА;
• изложена концепция Парето, определены доминируемые и недоминируемые решения;
• описан метод векторной оценки для многокритериальной оптимизации;
• представлено ранжирование решений по Парето;
• изложен метод взвешенной функции для многокритериальной оптимизации;
• описан эволюционный алгоритм многокритериальной оптимизации на основе "силы" Парето;
• рассмотрены различные меры качества решений для многокритериальной оптимизации.