如何使用神經網絡進行多目標優化？
[英]How to do multi-objective optimization using neural networks?
問題描述
我有五個決策變量，每個都有一個特定的范圍。 我需要找到這些變量的組合，以便最大化我的一個目標，同時最小化另一個目標。 我准備了一個隨機生成的變量的數據表，其中包含2個目標函數的相應值。 請建議我如何使用神經網絡解決方案。
我的目標函數涉及熱力學計算。 如果有興趣，可以在這里查看目標函數：
1 個解決方案
解決方案1
0 已采納 2019-07-16 00:59:56
有很多方法，但是最簡單的方法是“線性標量”。
您可以添加目標以創建單個目標。
在執行此操作時，您可以權衡目標的優先級。
（使多個目標線性組合）
查看示例：
可變AE損失（正則化損失+重建損失）
關聯DA損失（分類損失+步行者損失+訪問損失）
在 Python 中使用 Gekko，對於多目標優化問題，是否所有目標函數都必須具有相同的單位？
[英]Using Gekko in Python, for a multi-objective optimization problem, do all objective functions have to be of the same unit?
使用帶有 NSGA2 的 python DEAP 庫解決多目標優化問題
[英]Solving a multi-objective optimization problem using python DEAP library with NSGA2
使用逐次二次規划 (SQP) 進行多目標優化的 Python 包
[英]Python packages for multi-objective optimization using Successive Quadratic Programming (SQP)
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