MO Indicators

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EVO.MO_Indicators ist eine Assembly zur Berechnung von Multi-Objective Indikatoren wie Hypervolumen, etc.

Hypervolumen

The size of the objective value space covered by a set of nondominated solutions.

Zitzler & Thiele (1998)[1]

Implementierung in BlueM.Opt basiert auf dem PISA Performance Assessment Package.

Der Nadir-Punkt, der als Ausgangspunkt für die Hypervolumenberechnung dient, wird vor jeder Berechnung (i.d.R. bei jeder neuen Generation) automatisch so verschoben, dass keine negativen Abstände zwischen dem Nadir-Punkt und den nicht-dominierten Lösungen auftreten - dies kann zu Sprüngen im Hypervolumen führen.

Weitere Literatur:

  • more detailed discussion: Zitzler et al. (2003)[2]
  • generalization to arbitrary weight distribution functions: Zitzler et al. (2007)[3]

Solutionvolume

TODO: Beschreibung

Literaturangaben

  1. Zitzler, E., and Thiele, L. (1998): Multiobjective Optimization Using Evolutionary Algorithms - A Comparative Case Study. In: Parallel Problem Solving from Nature (PPSN-V), 292-301, DOI:10.1007/BFb0056872
  2. Zitzler, E., Thiele, L., Laumanns, M., Fonseca, C., and Grunert da Fonseca, V. (2003): Performance Assessment of Multiobjective Optimizers: An Analysis and Review. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 7(2), 117-132, DOI:10.1109/TEVC.2003.810758
  3. Zitzler, E., Brockhoff, D., and Thiele, L. (2007): The Hypervolume Indicator Revisited: On the Design of Pareto-compliant Indicators Via Weighted Integration. Conference on Evolutionary Multi-Criterion Optimization (EMO 2007), volume 4403 of LNCS, pages 862-876, Springer, DOI:10.1007/978-3-540-70928-2