EDA(Estimation of Distribution Algorithm)是一种进化算法,它通过建模问题的概率分布来优化解决方案。综合评价通常涉及多个评估指标的综合考虑,以得出全局的优化排序或最佳解决方案。基于EDA算法的综合评价包括多目标优化,如加权求和和Pareto前沿方法;概率模型建模,例如高斯和多项式模型;集成优化,与其他优化算法结合使用;以及评价算法的自适应性,根据问题特性调整算法性能。
基于MATLAB实现的EDA算法综合评价代码
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步骤
数据标准化处理
计算信息熵
确定指标权重
计算各方案与理想解的距离
计算综合得分
排序
优势
客观性:权重由数据自身决定,避免主观因素影响
综合性:考虑指标信息量和方案与理想解的距离
可操作性:步骤清晰,易于实现
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