关于约束布尔帕累托优化

所需积分/C币:5 2021-02-26 06:55:37 637KB PDF
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帕累托优化通过将任务重新定义为双目标问题来解决约束优化任务。 Pareto优化已在应用程序中显示出非常有效的效果。 但是,它几乎没有理论上的支持。 这项工作在理论上将Pareto优化与惩罚方法进行了比较,后者是将约束优化转换为无约束优化的常用方法。 我们证明,在两类约束布尔优化问题上,最小拟阵优化(P可求解)和最小成本覆盖(NP难),帕累托优化比惩罚函数方法分别获得最优和近似解更有效。 。 此外,在最低成本覆盖的情况下,我们还展示了帕累托优化优于贪婪算法的优势。

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