안녕하세요, 어쩌다보니 연구에 필요해서
유전알고리즘 구현을 해야 할 일이 생겨서
들르게 됐습니다.
다름이 아니라, 교수님(근데 유전알고리즘쪽은 잘 모르세요. 자기 전공 아니라서..)이 보내주신 알고리즘을 논문들 따라가면서 나와있는대로 구현하고 있는데
hyper volume을 쓰는부분이 난감하더라구요
항상 reference point는 적당히 각 성분 상한들로 된
벡터로 잡는다고만 돼있던데, 이러면
사용자가 최적화하고싶은 문제를 임의로 입력 시
동적으로 hyper volume을 바꿔야 할 일이 생길 것 같고,
특히 iteration에 따른 hyper volume 그래프를 그릴 때
동적으로 reference point를 바꾸면
그 iteration 이전의 hyper volume 계산은 의미가 없어직니까, 파레토프론트 값들도 매 번 저장해놨다가
저럴 때 재계산 해야하는지, 아니면 뭔가 다른 테크닉이 있어서 쉽게 관리가 가능한지 궁금합니다. GPT같은 애들은 이상한 소리만 자꾸 반복해서 ㅠㅠ
아예 (1,...,1) 이 reference point가 되게
목적함수를 normalize하면, 재수없으면 너무 원점근처에 몰린 파레토프론트가 나와서 성능이 안 좋아지더라구요.
유전알고리즘 그거 완전 퇴물아님? 한국엔 그 서울대교수 책 그거밖에 없던데.. 딱히 깊진않고 찍먹 해볼만한 알고리즘이었던 기억이