多目标问题中的评价指标如 IGD，GD,Space，epsilon等指标 MOP-metrics-matlab

资 源 简 介

多目标问题中的评价指标如 IGD，GD,Space，epsilon等指标 MOP-metrics-matlab

详 情 说 明

在多目标优化问题(MOP)的研究中，评价算法的性能需要依赖特定的评价指标。这些指标能够从不同角度衡量算法得到的解集与真实Pareto前沿的接近程度、分布性等特性。

IGD(Inverted Generational Distance)是常用的指标之一，它通过计算真实Pareto前沿点到算法解集点的平均距离来评估收敛性。IGD值越小，表明解集越接近真实前沿。

GD(Generational Distance)与IGD相反，它计算算法解集点到真实前沿的平均距离，同样用于评估收敛性能。但GD容易受到异常点的影响。

Space指标关注解集的分布性和多样性，计算解集在目标空间的分布范围。良好的Space值表明解集能够覆盖Pareto前沿的各个区域。

epsilon指标则衡量解集与真实前沿的最小距离，反映最差情况下的收敛程度。这些指标在MATLAB中都有相应的实现方法，研究人员可以根据需求选择合适的指标组合来全面评估算法性能。