本文基于WWW-2021论文《Personalized Approximate Pareto-Efficient Recommendation》。
本文介绍了遗传算法的基本概念、发展历程、应用案例以及未来展望。遗传算法是一种基于自然选择和遗传学原理的优化搜索算法，具有高度的并行性、全局搜索能力和鲁棒性。在计算机科学、人工智能、机器学习和生物信息学等领域具有广泛的应用。随着理论和技术的发展，遗传算法在解决复杂问题、优化模型和降低计算复杂度等方面取得了重要进展。
同样用的都是MATLAB，为啥大佬们画的图都那么好看，而你画的图都是简单、普通，那是因为我们掌握的基础元素不一样，只有掌握了最基本的基础元素，再加上日益增长的审美，才会有一张好图出来。
李文桦，张涛，王锐*，王凌，多目标优化Knee前沿搜索方法研究进展，控制理论与应用，2021.03
注：没有想到这篇博客竟然有很多人查看，这是我去年写的算法，里面难免会有一些错误，大家可以看看评论区，这里的matlab代码写的不太好，是以C语言思维写的，基本上没有并行，初学者建议可以看看platEMO上的源代码，提前培养好写代码的习惯！
当优化问题的目标函数为两个或两个以上时，该优化问题就是多目标优化。不同于单目标优化问题，多目标问题没有单独的解能够同时优化所有目标，也就是目标函数之间存在着冲突关系，其最优解通常是一系列解。多目标优化问题的解决办法有两类：一种是通过加权因子等方法将多目标转换成单目标优化问题，这种方法缺点明显；现在更多地是采用基于Pareto最优解的方法。
某型号电子产品有两三百个测试参数，下图是一批该产品的测试数据，每一行代表一个unit，每一列代表一个测试参数。
每个企业都有错综复杂的流程，同时亦会产生种类繁多的错误，如何把这些资讯汇总起来，让它们变得有价值？优思学院认为，在众多六西格玛管理的工具、QC七大手法中，有不少工具是收集和汇总质量问题的有效方法，我们在这里列举其中三个，让你在不同情况或者不同的阶段，根据不同的目的应用这些工具。
有时候按照二八原则分成两类显得过于单薄，可以在帕累托的基础上分为三类即ABC分类法，【A:0～80%，B:80%-90%，C:90~100%】
★本文系即将出版的《机器学习数学基础》中的“第5章概率”的“5.3.3 连续型随机分布”一节中“幂律分布”节选。本书将由电子工业出版社出版。相关主题网站：https://qiwsir.gitee.io/mathmetics/ ” 微软曾在一篇报告中称，Windows和Office中80％的错误是由检测到的20%的错误导致的（参阅：https://www.crn.com/news/security/18821726/microsofts-ceo-80-20-rule-applies-to-bugs-not
神经结构搜索(NAS)在设计最先进的(SOTA)模型方面表现出了巨大的潜力，既准确又快速。近年来，BigNAS 等两阶段 NAS 将模型训练和搜索过程解耦，取得了良好的搜索效率。两阶段 NA S在训练过程中需要对搜索空间进行采样，这直接影响最终搜索模型的准确性。尽管均匀抽样的广泛应用是为了简化，但它不考虑模型性能的帕累托前沿，而帕累托前沿是搜索过程中的主要关注点，因此错过了进一步提高模型精度的机会。在这项工作中，我们建议关注于采样网络，以提高性能的帕累托。在训练过程中，本文还提出了有效识别帕累托网络的算法。无需额外的再训练或后处理，就可以通过广泛的 FLOPs 同时获得大量的网络。本文发现的模型家族 AttentiveNAS 模型在 ImageNet 上的准确率最高，从77.3%到80.7%，优于包括 BigNAS、Once-for-All networks 和 FBNetV3 在内的 SOTA 模型。并且本文还实现了 ImageNet 的精度为80.1%，只需491 MFLOPs。
从社会生活的角度出发，最优化问题普遍存在于我们的日常生活中。例如，人们往往追求利润的最大化、投资风险的最小化等。随着科学技术和生产生活的日益发展，人们面临的优化问题也日渐复杂。其中，多目标优化问题是一类典型的代表。顾名思义，多目标优化问题即人们需同时优化多个目标，且各目标之间往往存在冲突。例如，生产经营者往往希望用最小的代价获得最大的收益；人们购买汽车时，除了考虑价格外，还会考虑汽车的性能、舒适度等（见图一）。而演化算法（见图二）是模拟生物界自然选择和自然进化的随机启发式算法，现已成为当前解决复杂多目标优化问题的有效工具之一。其中，香港城市大学张青富教授提出的MOEA/D目前已成为求解多目标优化问题最流行的算法框架[1-2]。
在遗传算法在解决多目标优化遇到瓶颈时，许多学者花费了不少时间和精力在多目标优化的遗传算法上，Goldberg首先将Pareto最优解的概念与适应度值概念相关联，即将Pareto非支配排序分层的概念与适应度联系，排序的层次低，则其分层中个体的适应度值较高，使算法能够朝着Pareto最优前沿进化，最终输出Pareto最优解集。在提出此概念后，学者们陆续提出了一系列多目标遗传算法，如SPGA、NPGA、FFGA、NSGA等等。但是最能代表Goldberg思想的算法是基于非支配排序的遗传算法，即NSGA(Non—dominated Sorting Genetic Algorithm)。
帕累托图（Paretochart），以意大利经济学家V.Pareto的名字而命名，又称排列图、主次图，在反映质量问题、展现质量改进项目等领域有广泛应用。 来源：Excelhome，作者的新浪微博@水墨
反世代距离评价指标(Inverted Generational Distance, IGD) 是一个综合性能评价指标。它主要通过计算每个在真实 Pareto前沿面上的点(个体)到算法获取的个体集合之间的最小距离和，来评价算法的收敛性能和分布性能。值越小，算法的综合性能包括收敛性和分布性能越好。
定义：若干冲突或相互影响条件约束下在给定区域内寻找尽可能的最优解（非劣解）。 关键词：条件约束，折中最优解（解并非唯一是与单目标优化问题的本质区别） 文字描述： D个决策变量参数； N个目标函数； m+n个约束条件。 数学描述：
Jmetal - Reference: Van Veldhuizen, D.A., Lamont, G.B.: Multiobjective Evolutionary Algorithm Research: A History and Analysis. Technical Report TR-98-03, Dept. Elec. Comput. Eng., Air Force Inst. Technol. (1998)
近日，由加州大学河滨分校主导、乔治梅森和圣母大学共同合作的团队提出，可以利用延迟的单调性来从根本上促进硬件适配NAS —— 即不同设备上的神经架构延迟排名通常是相关的。
Non dominated sorting genetic algorithm -II NSGA-Ⅱ是目前最流行的多目标遗传算法之一，它降低了非劣排序遗传算法的复杂性，具有运行速度快，解集的收敛性好的优点，成为其他多目标优化算法性能的基准。 NSGA-Ⅱ就是在第一代非支配排序遗传算法的基础上改进而来，其改进主要是针对如上所述的三个方面： ①提出了快速非支配排序算法，一方面降低了计算的复杂度，另一方面它将父代种群跟子代种群进行合并，使得下一代的种群从双倍的空间中进行选取，从而保留了最为优秀的所有个体； ②引进精英策略，保证某些优良的种群个体在进化过程中不会被丢弃，从而提高了优化结果的精度； ③采用拥挤度和拥挤度比较算子，不但克服了NSGA中需要人为指定共享参数的缺陷，而且将其作为种群中个体间的比较标准，使得准Pareto域中的个体能均匀地扩展到整个Pareto域，保证了种群的多样性。
今天继续跟大家分享sparklines迷你图系列9——Composition中的Pareto。 其实就是在很久以前分享过的帕累托图，当时分享的时候是通过一个柱形图+折线图（柱形图是按照指标大小从左至右
有朋友让我快点、马上、立刻、最先分享帕累托图的绘制方法。什么是帕累托图？主要想表达何种含义呢？让我们慢慢聊。 帕累托图（Pareto chart）由来 是以意大利经济学家V.Pareto的名字而命名的
今天给大家介绍一个Python语言中不常用但非常好用的统计分析可视化包-grplot，它可以快速帮助使用者构建出好看的统计插图，基于 numpy、scipy、matplotlib、seaborn、squarify以及pandas等拓展库，只需一行代码，就能绘制出完整、美观的统计图。
由质量大师石川馨发明的“质量管理七大手法”，有时也被称为QC七大手法，是解决质量控制问题的简单而有效的工具。石川为具有基础统计培训的人设计了这些工具。它们提供了一种直接的方法来解决复杂的与质量有关的问题。对于那些获得六西格玛证书或想将六西格玛工具和技术应用于业务挑战的人来说，这七种基本工具提供了一个完美的起点。
在NSGA进行非支配排序时，规模为N的种群中的每个个体都要针对M个目标函数和种群中的N-1个个体进行比较，复杂度为O(MN)，因此种群中的N个个体都比较结束的复杂度为O(MN2)，即每进行一次Pareto分级的时间复杂度为O(MN2)。在最坏的情况下，每个Pareto级别都只含有一个个体，那么需要进行N次分级所需要的时间复杂度则会上升为O(MN3)。鉴于此，论文中提出了一种快速非支配排序法，该方法的时间复杂度为O(MN2)。
【新智元导读】哈佛商业评论发表了一篇文章，作者是MIT Slogan学院数字商业的研究员Michael Schrage，他认为随着机器学习和AI算法的勃兴，二八定律将会被赋予更强大的力量。他预测，将出现三种方式，来重新定义企业或者组织如何使用二八定律来改变传统的分析方法，实现收益。他将这三种方式命名为智慧二八法则、超级二八法则和超超级二八法则。 二八法则是不少企业奉行的金科玉律，这条最早由意大利工程师和经济学家Vilfredo Pareto提出的法则是说，80%的工作成效（比如利润、销售业绩等等），都来自2
PSO（PSO——Particle Swarm Optimization）（基于种群的随机优化技术算法） 粒子群算法模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为，这些群体按照一种合作的方式寻找食物，群体中的每个成员通过学习它自身的经验和其他成员的经验来不断改变其搜索模式。 Kennedy和Eberhart提出粒子群算法的主要设计思想与两个方面的研究密切相关： 一是进化算法，粒子群算法和进化算法一样采用种群的方式进行搜索，这使得它可以同时搜索待优化目标函数解空间中的较多区域。 二是人工生命，即研究具有生命特征的人工系统，它采用的主要工具是计算机，主要方法是利用计算机编程模拟。 Millonas在用人工生命理论来研究群居动物的行为时，对于如何采用计算机构建具有合作行为的群集人工生命系统，提出了五条基本原则： （1）邻近原则（ProximityPrinciple）：群体应该能够执行简单的空间和时间运算。 （2）质量原则（Quality Principle）：群体应该能感受到周围环境中质量因素的变化，并对其产生响应。 （3）反应多样性原则（Principle ofDiverse Response）：群体不应将自己获取资源的途径限制在狭窄的范围之内。 （4）稳定性原则（Principle ofStability）：群体不应随着环境的每一次变化而改变自己的行为模式。 （5）适应性原则（Principle ofAdaptability）：当改变行为模式带来的回报是值得的时候，群体应该改变其行为模式。 其中4、5两条原则是同一个问题的两面。微粒群系统满足以上五条原则。 近十余年来，针对粒子群算法展开的研究很多，前国内外已有多人从多个方面对微粒群算法进行过综述；并出现了多本关于粒子群算法的专著和以粒子群算法为主要研究内容的博士论文。
今天继续跟大家分享的sparklines迷你图系列12——Composition(Cascade)。 不知道为啥这个图的名字英文看起来这么怪，但是其实他就是我们之前分享过的瀑布图。 瀑布图用于对各种正
本次报道的论文来自阿斯利康AI工程总监Eliseo Papa带领的研究团队发表在nature communications上的Knowledge graph-based recommendation framework identifies drivers of resistance in EGFR mutant non-small cell lung cancer。这篇研究基于BIKG知识图谱构建推荐系统来寻找EGFR突变阳性非小细胞肺癌耐药机制的驱动因子。
多目标优化 An adaptive hybrid MOIA based on uniform distribution selection “参考文献 An adaptive hybrid evolutionary immune multi-objective algorithm based on uniform distribution selection,Information Sciences 512 (2020) 446–470 摘要 In general, for the iteration p
文 / Lionel Gueguen, Alex Sergeev, Rosanne Liu, & Jason Yosinski
本文介绍的是2023年7月发表在国际知名期刊《Nature Machine Intelligence》上发表的一篇题为《Application of variational graph encoders as an effective generalist algorithm in computer-aided drug design》的研究论文。该论文提出了一种单一的通用模型，利用图卷积变分编码器，可以同时预测小分子的多个属性，如吸收、体内分布、代谢、排泄和毒性、特定靶点的对接打分预测以及药物间的相互作用。使用这种方法可以实现具有高达两个数量级的显著加速优势的最先进虚拟筛选。通过图变分编码器的隐空间最小化，还可以加速开发具有帕累托最优（Pareto optimality）原则的特定药物，并具有可解释性的优势。本文的通讯作者是慕宇光教授（新加坡南洋理工）、郑良振博士（智峪生科和深圳先进院）和李伟峰教授（山东大学）。
本文讲解多目标遗传算法。多目标优化算法的Pareto 最优解的分布示意图如下：
可以看到本文的特色图片是个极度稀疏连接的神经网络，它是由我们即将介绍论文中的算法SparseEA得到的。
图形窗口、线条、曲面和注释等都被看作是MATLAB中的图形对象，所有这些图形对象都可以通过一个被称为“句柄值”的东西加以控制，例如可以通过一个线条的句柄值来修改线条的颜色、宽度和线型等属性。这里所谓的“句柄值”其实就是一个数值，每个图形对象都对应一个唯一的句柄值，它就像一个指针，与图形对象一一对应。例如可以通过命令h = figure返回一个图形窗口的句柄值。
1．plot()函数 plot函数用于绘制二维平面上的线性坐标曲线图，要提供一组x坐标和对应的y坐标，可以绘制分别以x和y为横、纵坐标的二维曲线。 例:
帕累托图（Pareto图），又叫排列图、主次图，按照发生频率大小顺序绘制，由柱状图和折线图组成，柱状图显示影响程度大小，折线图显示累积频率。通常是一种来显示80-20场景的很好的图表，其中80%的价值由20%的价值驱动因素实现。
今天在第一期培训的微信群中，有人讨论性能场景设计中的业务模型的28原则是否适用的问题。他把QQ群里的聊天截过来了。
根据安全研究专家们的最新发现，网络犯罪分子正在利用恶意软件大规模入侵Android设备，并制造出了一个名为“Pareto”的Android广告欺诈僵尸网络。这些恶意软件能够模仿数百万台联网电视产品，并以此生成虚假的广告浏览量。
DMAIC是一种质量管理方法，可以帮助企业识别和解决问题，并提高产品和流程的质量。通过使用DMAIC方法，可以降低电路板报废率并提高生产效率。
NSGA2主要是对NSGA算法的改进。NSGA是N. Srinivas 和 K. Deb在1995年发表的一篇名为《Multiobjective function optimization using nondominated sorting genetic algorithms》的论文中提出的。该算法在快速找到Pareto前沿和保持种群多样性方面都有很好的效果，不过在这么多年的应用中也出现了如下的一些问题：
通过更好的模型架构、训练和推理方法的结合，目标检测系统的速度-精度Pareto曲线得到了改进。在本文中系统地评估了各种各样的技术，以理解现代检测系统的大多数改进来自哪里。
在高温环境下工作时，人们需要穿着专用服装以避免灼伤。专用服装通常由三层织物材料构成，记为I、II、III层，其中I层与外界环境接触，III层与皮肤之间还存在空隙，将此空隙记为IV层。
最近的工作表明，使用具有质量奖励的强化学习（RL）可以提高文本到图像（T2I）生成中生成图像的质量。然而，多个奖励的简单聚合可能会导致某些指标的过度优化和其他指标的退化，并且手动找到最佳权重具有挑战性。所以非常需要一种有效的策略来联合优化 RL 中的多种奖励以生成 T2I。
sync_file_range=str:valUsesync_file_range()forevery'val'numberofwriteoperations.Fiowilltrackrangeofwritesthathavehappenedsincethelastsync_file_range()call.'str'cancurrentlybeoneormoreof:wait_beforeSYNC_FILE_RANGE_WAIT_BEFOREwriteSYNC_FILE_RANGE_WRITEwait_afterSYNC_FILE_RANGE_WAIT_AFTERSoifyoudosync_file_range=wait_before,write:8,fiowoulduseSYNC_FILE_RANGE_WAIT_BEFORE|SYNC_FILE_RANGE_WRITEforevery8writes.Alsoseethesync_file_range(2)manpage.ThisoptionisLinuxspecific.overwrite=boolIftrue,writestoafilewillalwaysoverwriteexistingdata.Ifthefiledoesn't already exist, it will be created before the write phase begins. If the file exists and is large enough for the specified write phase, nothing will be done. end_fsync=bool If true, fsync file contents when a write stage has completed. fsync_on_close=bool If true, fio will fsync() a dirty file on close. This differs from end_fsync in that it will happen on every file close, not just at the end of the job. rwmixread=int How large a percentage of the mix should be reads. rwmixwrite=int How large a percentage of the mix should be writes. If both rwmixread and rwmixwrite is given and the values do not add up to 100%, the latter of the two will be used to override the first. This may interfere with a given rate setting, if fio is asked to limit reads or writes to a certain rate. If that is the case, then the distribution may be skewed. random_distribution=str:float By default, fio will use a completely uniform random distribution when asked to perform random IO. Sometimes it is useful to skew the distribution in specific ways, ensuring that some parts of the data is more hot than others. fio includes the following distribution models: random Uniform random distribution zipf Zipf distribution pareto Pareto distribution When using a zipf or pareto distribution, an input value is also needed to define the access pattern. For zipf, this is the zipf theta. For pareto, it'stheparetopower.Fioincludesatestprogram,genzipf,thatcanbeusedvi
本文的主要目的有两个一个是学习如何在R中绘制帕累托图，另一个是如何绘制双坐标图，其中前三个例子是用绘制双坐标的方式绘制帕累托图的，其余为直接生成的帕累托图 @ 不用包 par(mar=c(5,5,4,5)+0.1) bar <- barplot(absolute,ylab="总数",col="skyblue",col.axis="skyblue",col.lab="skyblue") mtext(LETTERS[1:8],side=1,line=1,at=bar,col="black") #mtext("
这段时间迷上了那种袖珍型的迷你图，在之前的分享中曾经分享过关于迷你图的内容，其中涉及到几款制作迷你图的插件（excel内置的三款迷你图就不说了）——Tinygraphs、MicroCarts、Sparlines。 其中Tinygraphs插件所涉及的类型较少，之前分享的时候讲的也比较详细，MicroCarts插件因为有15天的试用期（当初下载的时候算是一时心血来潮，拖延症伤不起）结果——过期了也没想起来去看，就这么白白错过了。 Sparlines插件的图表着实够丰富，但是因为没有中文指南，看英文太费劲儿（主
多目标优化在系统最优设计、最优控制以及社会科学等方面都具有广泛的应用，例如：坦克的变速箱不仅需要良好的传动精度，运动过程中还需要保持极高的稳定性；火箭的恒温层结构不仅需要极好的隔热性能，更需要保证良好的耐撞性能；航天飞行器外夹层结构在运行中面对不同工作环境需要实现不同的性能需求等。
今天这篇来给大家讲讲什么是帕累托最优，帕累托最优（Pareto Optimality），也称为帕累托效率（Pareto efficiency），是资源分配中的一个概念，最优表示资源分配达到一种最佳、最合理的状态。那怎么来判断是不是分配状态达到最优呢，就是更改资源分配的规则或比例会不会导致其他人的资源(利益)受到损失。如果更改分配规则，会导致其他人的利益受到损失，那么不更改前的分配规则就是最佳分配。
最近在做天线多目标优化的实例，因此接触到了NSGA-Ⅱ算法，所以想分享以下我个人的学习内容与经历，仅作参考，如果内容有误，也希望各位能够指出来，大家一起进行交流指正。 内容将分为以下几个模块，内容可能较多，如果觉得不错的话，可以点赞👍，收藏或者转发哦！ 目录 NSGA-Ⅱ算法简介 非支配集排序 锦标赛选择 模拟二进制交叉 多项式变异 精英保留策略 参考文献 NSGA-Ⅱ算法简介 NSGA-Ⅱ算法由Deb等人首次提出，其思想为带有精英保留策略的快速非支配多目标优化算法，是一种基于Pareto最
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