Como comparar multi-objetivo Algoritmos

Se você estiver familiarizado com algoritmos , você provavelmente pode adivinhar que os algoritmos multi- objetivos são simplesmente algoritmos que pretendem otimizar mais de uma função em uma única vez . Em certo sentido , os algoritmos multi- objetivas são expansões de problemas de programação linear , em que uma função é a de ser otimizado sob uma série de restrições. Muitas vezes, é útil comparar os algoritmos multi- objetivos que pretendem resolver o mesmo conjunto de problemas , como alguns algoritmos podem ter melhor desempenho do que outros. A única questão remanescente em comparação de algoritmos é determinar que as normas a utilizar para avaliar as comparações. Instruções

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Comparar tempos de execução dos algoritmos em teoria. Há duas maneiras eficazes para comparar os tempos de execução de algoritmos. Primeiro, você pode usar o ” grande O” notação . Neste método, você olha para a estrutura do código de um algoritmo , o cálculo de quanto tempo vai demorar o código para concluir a execução . O resultado será uma função matemática ( em número de passos ) , o qual pode então ser comparado com outras funções . A função que é menor quando um grande número de passos é colocado na função é mais rápido; isto é, escolher um grande valor para a variável , como n = 9999 e avaliar as duas funções – a função que produz o menor número é o mais rápido. Se você não estiver familiarizado com “grande O ” notação , você pode pular esta parte e comparar os tempos de execução apenas na prática.

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Comparar tempos de execução dos algoritmos na prática. Este passo deve ser feito , independentemente de você já ter usado “grande O ” notação para comparar os algoritmos. Execute cada algoritmo no mesmo computador . Tempo dos algoritmos e comparar os tempos de execução resultantes. Tente isto com vários conjuntos de circunstâncias de carga , tais como ter vários programas rodando em segundo plano como o algoritmo executa . Nesta circunstância , o computador tem menos RAM disponível, assim você será capaz de ver como os algoritmos comparar com recursos limitados.

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Compare a saída dos algoritmos . Embora corretos algoritmos multi- objetivos devem convergir para o mesmo conjunto de soluções , devido a pequenos erros no código , muitas vezes é o caso de que as soluções são diferentes por alguma quantia. Comparar essas diferenças através do cálculo da distância Euclidiana entre as soluções . A maioria dos programas de computador oferecem uma função de distância euclidiana para a saída do vetor (a saída de algoritmos multi- objetivas ) . Se você estiver sem essa função , use a seguinte fórmula: sqrt ( sum ( [ soli1 – soli2 ] ^ 2) ), onde ” sqrt ” é a função raiz quadrada , “sum ” é a soma de notação sigma que agrega toda a valores dentro da função “, soli1 ” é a solução ” om ” para o primeiro algoritmo e ” soli2 ” é a solução ” om ” para o segundo algoritmo.