如何使用神经网络进行多目标优化？
[英]How to do multi-objective optimization using neural networks?
问题描述
我有五个决策变量，每个都有一个特定的范围。 我需要找到这些变量的组合，以便最大化我的一个目标，同时最小化另一个目标。 我准备了一个随机生成的变量的数据表，其中包含2个目标函数的相应值。 请建议我如何使用神经网络解决方案。
我的目标函数涉及热力学计算。 如果有兴趣，可以在这里查看目标函数：
1 个解决方案
解决方案1
0 已采纳 2019-07-16 00:59:56
有很多方法，但是最简单的方法是“线性标量”。
您可以添加目标以创建单个目标。
在执行此操作时，您可以权衡目标的优先级。
（使多个目标线性组合）
查看示例：
可变AE损失（正则化损失+重建损失）
关联DA损失（分类损失+步行者损失+访问损失）
在 Python 中使用 Gekko，对于多目标优化问题，是否所有目标函数都必须具有相同的单位？
[英]Using Gekko in Python, for a multi-objective optimization problem, do all objective functions have to be of the same unit?
使用带有 NSGA2 的 python DEAP 库解决多目标优化问题
[英]Solving a multi-objective optimization problem using python DEAP library with NSGA2
使用逐次二次规划 (SQP) 进行多目标优化的 Python 包
[英]Python packages for multi-objective optimization using Successive Quadratic Programming (SQP)
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