帕累托最优非支配排序

2024-10-06

带精英策略的快速非支配排序遗传算法 NSGA-II 算法

NSGAII(带精英策略的非支配排序的遗传算法),是基于遗传算法的多目标优化算法,是基于pareto最优解讨论的多目标优化,下面介绍pareto(帕累托)最优解的相关概念. Paerot支配关系 Pareto最优解定义多目标优化问题与单目标优化问题有很大差异.当只有一个目标函数时,人们寻找最好的解,这个解优于其他所有解,通常是全局最大或最小,即全局最优解.而当存在多个目标时,由于目标之间存在冲突无法比较,所以很难找到一个解使得所有的目标函数同时最优,也就是说,一个解可能对于某个目标函数是最好的

Tableau绘图一热图、日历图、人口金字塔、标靶图、凹凸图、帕累托图

Tableau绘图一热图.日历图.人口金字塔.标靶图.凹凸图.帕累托图本文首发于博客冰山一树Sankey,去博客浏览效果更好.直接右上角搜索该标题即可一.热图例子:示例超市可以通过更改颜色来改变颜色的显示情况二.日历/日历图数据源:示例超市按要求修改日期的格式三.人口金字塔/旋风图数据源:绘图数据由于数据源中含有85岁以上的人,不能之间判断.这里可将Age转换为字符串,然后创建计算字段,命名为年龄=if [Age]='85+' THEN 85 ELSE INT([Age])

数据特征分析：3.统计分析 & 帕累托分析

1.统计分析统计指标对定量数据进行统计描述,常从集中趋势和离中趋势两个方面进行分析集中趋势度量 / 离中趋势度量 One.集中趋势度量指一组数据向某一中心靠拢的倾向,核心在于寻找数据的代表值或中心值 —— 统计平均数算数平均数.位置平均数(加权平均值) (1)算术平均数 .加权算术平均数 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt % matplotlib inline # 1.集中趋势度量

帕累托分布（Pareto distributions）、马太效应

什么是帕累托分布帕累托分布是以意大利经济学家维弗雷多·帕雷托命名的. 是从大量真实世界的现象中发现的幂次定律分布.这个分布在经济学以外,也被称为布拉德福分布. 帕累托因对意大利20%的人口拥有80%的财产的观察而著名,后来被约瑟夫·朱兰和其他人概括为帕累托法则(80/20法则),后来进一步概括为帕累托分布的概念. 帕累托分布的概述 19世纪末期,意大利经济学家维弗雷多·帕累托认为,贫与富的存在,既是经济问题,也有政治原因. 帕累托在研究英国人的收入分配问题时发现,绝大部分社会财富最终总会流

tableau-创建帕累托图

参考文献:https://onlinehelp.tableau.com/current/pro/desktop/zh-cn/pareto.html 帕累托图是一种按发生频率排序的特殊直方图.在质量管理中,可以通过帕累托图显示每种已识别的原因分别导致了多少缺陷.排序的目的是为了有重点地采取纠正措施.项目团队首先要处理那些导致最多缺陷的原因. 帕累托图在概念上与帕累托法则有关.帕累托法则认为,相对少量的原因通常造成大多数的问题或缺陷.该法则通常称为80/20原则,即80%的问题是由20%的原因导致的

帕累托分析法(Pareto Analysis)(柏拉图分析)

帕累托分析法(Pareto Analysis)(柏拉图分析) ABC分类法是由意大利经济学家帕雷托首创的.1879年,帕累托研究个人收入的分布状态图是地,发现少数人收入占全部人口收入的大部分,而多数人的收入却只占一小部分,他将这一关系用图表示出来,就是著名的帕累托图.该分析方法的核心思想是在决定一事物的众多因素中分清主次,识别出少数但对事物起决定作用的关键因素和多数的但对事物影响较小的次要因素.后来,帕累托法被不断应用于管理的各个方面.1951年,管理学家戴克(H.F.Dickie)将其应用于库

FusionCharts 2D帕累托图

1.了解帕累托图的特性以及和其他图的共性 2.设计帕累托图页面中引入图的类型以及怎么引入到页面 Pareto2D.html: <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN"> <html> <head> <title>FusionCharts Pareto2D</title> <meta http-equiv="keywords&qu

FusionCharts 3D帕累托图

1.设计3D帕累托图的页面 Pareto3D.html: <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN"> <html> <head> <title>FusionCharts Pareto3D</title> <meta http-equiv="keywords" content="keyword1,keyword

FusionCharts 3D帕累托图报错

今天我在设计3D帕累托图时,是由原来的2D帕累托图页面重命名而来,但是当我重命名后发现HTML文件打不开,而且还报错,真不知道是什么原因引起的.因此,我就将这个错误截图,保存下来,希望以后能够解决,或有人能够看到,帮助我解决啊! 具体的错误如下图:

数据可视化之powerBI技巧（四）使用Power BI制作帕累托图

各种复杂现象的背后,其实都是受关键的少数因素和普通的大多数因素所影响,把主要精力放在关键的少数因素上,就能达到事半功倍的效果. 这就是大家常说的二八原则,也称为帕累托原则,最早是由意大利经济学家 V.Pareto 提出的,他在研究个人收入的分布状态时,发现少数人的收入占全部人收入的大部分,而多数人的收入却只占一小部分,他将这一关系用图表展示出来,就是著名的帕累托图. 帕累托图可以轻松体现并分析出一个现象的关键影响因素,现在广泛应用于各类商业和社会活动中.用帕累托图进行分析也成为帕累托分析,或者A

数据可视化之分析篇（一）使用Power BI进行动态帕累托分析

https://zhuanlan.zhihu.com/p/57763423 通过简单的点击交互,就能进行动态分析发现见解,才是我们需要的,恰好这也是 PowerBI 所擅长的. 就帕累托分析来说,能从不同的角度快速发现关键因素.以及可以动态设定关键因素的阈值,就是我们需要的.本文通过一个示例来看看如何生成一个动态的帕累托图,先看看最终效果, 这样分析是不是很简单,下面就来看看是如何制作的. 数据为虚拟的某连锁店的电子产品销售明细,以及与之关联的产品和销售地点维度,和一个对应的日期表,建立关系图如

数据可视化之PowerQuery篇（十一）使用Power BI进行动态帕累托分析

https://zhuanlan.zhihu.com/p/57763423 上篇文章介绍了帕累托图的用处以及如何制作一个简单的帕累托图,在 PowerBI 中可以很方便的生成,但若仅止于此,并不足以体现 PowerBI 的强大.现实中的分析很多数据维度交织在一起,若要一个一个的生成帕累托图进行分析,就显得太繁臃和低级. 通过简单的点击交互,就能进行动态分析发现见解,才是我们需要的,恰好这也是 PowerBI 所擅长的. 就帕累托分析来说,能从不同的角度快速发现关键因素.以及可以动态设定关键因素的

多目标遗传算法 ------ NSGA-II （部分源码解析）非支配排序、分层 rank.c

/* Rank assignment routine */ # include <stdio.h> # include <stdlib.h> # include <math.h> # include "global.h" # include "rand.h" /* Function to assign rank and crowding distance to a population of size pop_size*/ voi

109_Power Pivot客户ABC（帕累托）分析度量值写法(非计算列)

博客:www.jiaopengzi.com 焦棚子的文章目录请点击下载附件 1.背景客户ABC分析,一般的套路是在计算列中把客户ABC分类,便于后续维度使用.今天用度量值的方式写一个ABC的分类.先上效果图(作图是笔者弱项,将就看吧.) 效果图 2.数据源及关系数据源维度表:DIM:事实表:FACT如下数据源关系 ABC设置 A:[0,0.7] B:(0.7,0.9] C:(0.9,1] 3.上DAX total total:=SUM('FACT'[value]) R:排名 R:=I

c++(非递归排序)

在上面一篇博客当中,我们发现普通查找和排序查找的性能差别很大.作为一个100万的数据,如果使用普通的查找方法,那么每一个数据查找平均下来就要几十万次,那么二分法的查找呢,20多次就可以搞定.这中间的差别是非常明显的.既然排序有这么好的效果,那么这篇博客中,我们就对排序算做一个总结. 按照我个人的理解,排序可以分为两种:一种是非递归排序,它主要按照非递归的方法对数据进行排序,也就是说主要数据的移位和循环来完成:另外一种就是递归方法,我们在排列当前数据的时候首先把子数据排列有序,然后才会排列当前的数

易普优APS混流排序算法助力汽车整车厂的均衡生产

一.汽车整车厂生产排序的难点 “ 冲压-焊接-涂装-总装”是汽车整车生产的四大工艺类型,它们存在上下游关联关系,每个车间都有自己的优化排序目标,汽车混流生产模式使得生产过程更加复杂,从而生产管控的难度大大增加. 汽车混流生产过程跨越了多个生产车间.经历了多个生产工艺,因而在实际生产中,汽车混流生产车间的主生产计划的调度过程极其复杂,针对汽车混流生产计划的调度方法研究显得尤为重要.主生产计划是生产管控的基础,通过它拉式方式产生零部件生产计划和物料配送计划. 而在装配流水车间的生产计划调度过程中,计

数据结构与算法之非比较排序【Java】

比较排序与非比较排序的对比常见的快速排序.归并排序.堆排序.冒泡排序等属于比较排序.在排序的最终结果里,元素之间的次序依赖于它们之间的比较.每个数都必须和其他数进行比较,才能确定自己的位置.在冒泡排序之类的排序中,问题规模为n,又因为需要比较n次,所以平均时间复杂度为O(n²).在归并排序.快速排序之类的排序中,问题规模通过分治法消减为logN次,所以时间复杂度平均O(nlogn).比较排序的优势是,适用于各种规模的数据,也不在乎数据的分布,都能进行排序.可以说,比较排序适用于一切需要排序的情

[改善Java代码]非稳定排序推荐使用List

我们知道Set与List的最大区别就是Set中的元素不可以重复(这个重复指的equals方法的返回值相等),其他方面则没有太大的区别了,在Set的实现类中有一个比较常用的类需要了解一下:TreeSet,该类实现了类默认排序为升序的Set集合,如果插入一个元素,默认会按照升序排列(当然是根据Comparable接口的compareTo的返回值确定排序位置了),不过,这样的排序是不是在元素经常变化的场景中也适用呢?我们来看例子: import java.util.SortedSet; import

【贪心】【POJ3154】墓地雕塑（Graveyard, NEERC 2006, LA 3708）需要稍稍加工的（先贪心，再确保能这样贪（可行性&&如果可行必定最优&&非证明最优性）的题）（K）

例题4 墓地雕塑(Graveyard, NEERC 2006, LA 3708) 在一个周长为10000的圆上等距分布着n个雕塑.现在又有m个新雕塑加入(位置可以随意放),希望所有n+m个雕塑在圆周上均匀分布.这就需要移动其中一些原有的雕塑.要求n个雕塑移动的总距离尽量小. [输入格式] 输入包含若干组数据.每组数据仅一行,包含两个整数n和m(2≤n≤1 000,1≤m ≤1 000),即原始的雕塑数量和新加的雕塑数量.输入结束标志为文件结束符(EOF). [输出格式] 输入仅一行,为最小总距

PHP自然排序，非自然排序(未完成)

还要研究一下,暂时先添加个链接参考:PHP数组的“自然”排序

帕累托最优 非支配排序

热门专题

帕累托最优非支配排序