第二章-进化个体之间的关系

引入：

       单目标之间的关系：一个实值，可以单纯的比较出俩个目标（对象）的大小。

       上升到多目标则不存在明确的大小关系，如图所示：（c5,c7）（c14，c17）等

 

多目标之间的关系

       先做一个形象的比喻，小明，小红两个同学他们的成绩：

              小明英语75   数学65      小红英语95   数学85

              小明英语75   数学65      小红英语65   数学85

              小明英语75   数学95      小红英语95   数学85

       第一种情况我们可以说小明成绩支配小红，学术一点就是小明是支配的，小红是被支配的，第二，三种情况我们则不能这么说，双方均只有一门高于对方。

      

 

 

       理解上面这个例子后，我们可以通过（二维空间）坐标轴的形式来理解

 

 

 

       上图所显示的三种情况均为支配关系。，而下图所示的为互相不支配

 

关于强弱支配关系可以通过下图进行理解：

      

 

 

<言外话>

       当子问题个数过多是可能会是遗传算法中产生的每一个个体都是非支配解，放入非支配集中，如何理解？（此时我已经读到书籍的第六章）

　　其实是高维的MOEA的一个引入性思考。

       这其实是一个概率问题，还是小明和小红考试的问题，小明俩门课成绩都比小红高的概率要大于100门课程时的概率。所以说，当研究的子问题越多时，可能第一代所有个体就都是非支配解。