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batch_陈明_cda数据分析研究院_hellotensorflow_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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可实现的目标值集合没有最小元素,因此该问题没有最优点或最优值。在这些情况下,可实现值集中的最小元素起着重要作用。我们说如果f0(x)是可实现值O的集合的最小元素,则可行点x是帕累托最优(或有效)。在这种情况下,我们说f0(x)是向量优化的帕累托最优值问题(4.56)。因此,如果可行,则点x是ParetO OPtimal,对于任何可行的y,fo(y)WK fo(x)表示f0(y)= f0(x)。换句话说:任何大于或等于X的可行点y(即fo(y)WK fo(x))具有与x完全相同的ObjeCtiVe值。 当且仅当可行时,点x是帕累托最优的 (f0(x)-K)∩O= {f0(x)}(4.59) (请参见第2.4.2节)。可以将集合f0(x)-K解释为大于或等于t0 f0(x)的值的集合,因此,标准(4.59)指出,唯一可实现的大于或等于t0 f0(x)的值是f0(x)本身。如图4.8所示。 向量优化问题可以具有许多ParetO最佳值(和pOint)。 ParetO最优值集合denOted P满足 PO∩bdO, 即,每个ParetO最佳值都是一个可实现的目标值,该值位于一组可实现
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