En viktig fråga vid multiobjektiv optimering är den kvantitativa jämförelsen av olika algoritmers prestanda. När det gäller multiobjektiva evolutionära algoritmer är resultatet vanligtvis en approximation av Pareto-optimal front, som betecknas som en approximation uppsättning, och därför uppstår frågan om hur man ska utvärdera kvaliteten på approximationsuppsättningar. Mest populära är metoder som tilldelar varje approximation ställa en vektor av reella tal som återspeglar olika aspekter av kvaliteten. Ibland anses par av approximativa uppsättningar också. I denna studie ger vi en noggrann analys av de begränsningar som ligger till grund för denna typ av kvalitetsbedömning. Därför utvecklas ett matematiskt ramverk som gör det möjligt att klassificera och diskutera befintliga tekniker.
Ref presenterade den kvantitativa jämförelsen av prestandan för olika ungefärliga algoritmer för skyline.
Performance Assessment of Multiobjective Optimizers: An Analysis and Review
{'venue': 'IEEE Transactions on Evolutionary Computation', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}