最好的多目标 3D 路径优化算法？
Best multi-objective 3D path optimization algorithm?
我想一次为大量的人计算通往建筑物出口的 3D 平衡路径 (2000)。由于问题与疏散有关，因此可以预先计算 3D 路径（最快和其他）的解决方案，我将在数据库中存储 3D 路径以加速该过程。据我所知，目前有两种解决方案：
- 计算经过节点数，图环境表示，但估计时间计算会受不了
- 使用 Google Analytics（分析）。但是，我找不到一个很好描述的优化示例，其中使用了遗传算法。
你能告诉我一种使用 GA 进行多目标优化的方法吗，因为我发现 GA 只实现了寻找最短路径？以及哪种算法最适合多目标优化？
遗传算法不能直接用于多重objective优化。如果你想使用最纯粹的 GA，你必须将 objective 组合成一个 objective，例如通过对每个 objective 的加权值求和。但这通常效果不佳，尤其是当 objective 之间存在强烈权衡时。
然而，有专门为多objective优化设计的遗传（进化）算法。可能最著名和最好的之一是 NSGA-II，它代表 Nondominated Sorting G enetic Algorithm II。它也相对容易实现（我做过一次）。但是还有其他的 MOEAs (Multi-Objective Evolutionary Algorithm)也一样，只是google而已。他们中的一些人也使用非支配思想，其他人则没有。
我想一次为大量的人计算通往建筑物出口的 3D 平衡路径 (2000)。由于问题与疏散有关，因此可以预先计算 3D 路径（最快和其他）的解决方案，我将在数据库中存储 3D 路径以加速该过程。据我所知，目前有两种解决方案：
- 计算经过节点数，图环境表示，但估计时间计算会受不了
- 使用 Google Analytics（分析）。但是，我找不到一个很好描述的优化示例，其中使用了遗传算法。
你能告诉我一种使用 GA 进行多目标优化的方法吗，因为我发现 GA 只实现了寻找最短路径？以及哪种算法最适合多目标优化？
遗传算法不能直接用于多重objective优化。如果你想使用最纯粹的 GA，你必须将 objective 组合成一个 objective，例如通过对每个 objective 的加权值求和。但这通常效果不佳，尤其是当 objective 之间存在强烈权衡时。
然而，有专门为多objective优化设计的遗传（进化）算法。可能最著名和最好的之一是 NSGA-II，它代表 Nondominated Sorting G enetic Algorithm II。它也相对容易实现（我做过一次）。但是还有其他的 MOEAs (Multi-Objective Evolutionary Algorithm)也一样，只是google而已。他们中的一些人也使用非支配思想，其他人则没有。