La medida del puercoespín para comparar el rendimiento de algoritmos de optimización multiobjetivo
Autores: Scheepers, Christiaan; Engelbrecht, Andries
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
La medida del puercoespín para comparar el rendimiento de algoritmos de optimización multiobjetivo
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Software
Palabras clave
Fonseca
Fleming
Superficies de logro
Knowles
Corne
Medida de puercoespín
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 45
Citaciones: Sin citaciones
A pesar de haber sido introducidas hace más de veinticinco años, las superficies de logro de Fonseca y Fleming no han sido ampliamente utilizadas. Este artículo investiga algunas de las deficiencias que pueden haber llevado a la falta de adopción de esta medida de rendimiento. La medida cuantitativa basada en superficies de logro, introducida por Knowles y Corne, es analizada. El análisis muestra que los resultados obtenidos por el enfoque de Knowles y Corne están influenciados (sesgados) por la forma de la superficie de logro. Se proponen mejoras al enfoque de Knowles y Corne para comparaciones de frente óptimo de Pareto (POF) biobjetivo. Además, asumiendo funciones objetivo, se propone una medida cuantitativa basada en superficies de logro de -dimensiones, llamada medida de puercoespín, para comparar el rendimiento de algoritmos de optimización multiobjetivo. Se presenta y analiza de manera empírica una versión computacionalmente optimizada de la medida de puercoespín.
Descripción
A pesar de haber sido introducidas hace más de veinticinco años, las superficies de logro de Fonseca y Fleming no han sido ampliamente utilizadas. Este artículo investiga algunas de las deficiencias que pueden haber llevado a la falta de adopción de esta medida de rendimiento. La medida cuantitativa basada en superficies de logro, introducida por Knowles y Corne, es analizada. El análisis muestra que los resultados obtenidos por el enfoque de Knowles y Corne están influenciados (sesgados) por la forma de la superficie de logro. Se proponen mejoras al enfoque de Knowles y Corne para comparaciones de frente óptimo de Pareto (POF) biobjetivo. Además, asumiendo funciones objetivo, se propone una medida cuantitativa basada en superficies de logro de -dimensiones, llamada medida de puercoespín, para comparar el rendimiento de algoritmos de optimización multiobjetivo. Se presenta y analiza de manera empírica una versión computacionalmente optimizada de la medida de puercoespín.