前言
在评估多目标优化算法的效果时，我们通常使用五个主要指标：GD（Generational Distance）、IGD（Inverted Generational Distance）、Hypervolume、Spacing和Spread。
GD和IGD是用于测量算法生成的解集合与真实前沿解之间的距离的指标。具体而言，GD测量了所有生成解与真实前沿解之间的平均欧几里得距离，而IGD测量了所有真实前沿解与生成解之间的平均欧几里得距离。这两个指标的目标是越小越好，即算法的生成解集合应该尽可能接近真实前沿解。
Hypervolume则是用于测量算法生成的解集合能够覆盖的真实前沿解的体积大小的指标。目标是越大越好，即算法生成的解集合应该尽可能覆盖更多的真实前沿解。
Spacing和Spread是用于测量算法生成的解集合的分布情况的指标。Spacing测量了所有解之间的最小欧几里得距离，而Spread测量了所有解之间的最大欧几里得距离。
通过对这些指标的全面评估，我们可以更好地了解算法的表现并进行优化。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-611561.html
代码实现
MATLAB
Spread.m文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-611561.html
%% PopObj：算法求得的pareto解集
%% PF：真实的解集
function Score = Spread(PopObj,PF)
Dis1 = pdist2(PopObj,PopObj);
Dis1(logical(eye(size(Dis1,1)))) = inf;
[~,E] = max(PF,[],1);PF(E,:)
Dis2 = pdist2(PF(E,:),PopObj);
d1 = s到了这里，关于MATLAB算法实战应用案例精讲-【智能优化算法】多目标算法性能评价指标的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
