Key points are not available for this paper at this time.
لقد تم استخدام مؤشر الحجم الفائق بشكل متكرر لمقارنة خوارزميات التحسين متعددة الأهداف التطورية (EMO). هناك حاجة إلى نقطة مرجعية لحساب الحجم الفائق. ومع ذلك، لم يتم مناقشة تحديدها بالتفصيل من منظور مقارنة الأداء العادل. عادةً ما يتم استخدام نقطة أسوأ قليلاً من نقطة القاع لحساب الحجم الفائق في مجتمع EMO. في هذه الورقة، نقترح طريقة لتحديد النقطة المرجعية لمقارنة أداء عادلة لخوارزميات EMO. أولاً، نناقش العلاقة بين تحديد النقطة المرجعية والتوزيع الأمثل للحلول لتعظيم الحجم الفائق. يتم توضيح أن التوزيع الأمثل للحلول يعتمد بشكل كبير على موقع النقطة المرجعية عندما تكون المشكلة متعددة الأهداف لها جبهة باريتو مثلث مقلوب. بعد ذلك، نقترح طريقة لتحديد النقطة المرجعية تستند إلى مناقشات نظرية حول التوزيع الأمثل للحلول. الفكرة الأساسية هي تحديد النقطة المرجعية بحيث يكون لمجموعة من الحلول الموزعة جيدًا على طول جبهة باريتو الخطية حجم فائق كبير، وكل الحلول في مجموعة الحلول هذه لها مساهمات مشابهة في الحجم الفائق. ثم نبحث في ما إذا كانت الطريقة المقترحة يمكن أن تحدد النقطة المرجعية بشكل مناسب من خلال تجارب حسابية على مشاكل اختبار متنوعة. أخيرًا، نبحث في فائدة الطريقة المقترحة في خوارزمية EMO المعتمدة على الحجم الفائق. تظهر مناقشاتنا والنتائج التجريبية بوضوح أن نقطة أسوأ قليلاً من نقطة القاع ليست دائمًا مناسبة لمقارنة الأداء لخوارزميات EMO.
درس إيشيبوتشي وزملاؤه (الثلاثاء) هذا السؤال.