PICEA-g是一种新的多目标优化算法，算法性能，特别是在高维多目标问题上，优于NSGA-II等经典算法。 The PICEA-g is a evolutionary multiobjective algorithm. It performs well on both bi- and many-objective problems. In this package the PICEA-g can only handle unconstrained multiobjective problems
为了利用ROC曲线下的面积(AUC),更好地评价多类SVM学习效果,提出了MOSMAUC(multi-objective optimizes multiclass SVM based on AUC)算法。该算法采用AUC作为评价标准,利用多目标优化算法作为SVM参数的优化方法,避免优化对象的AUC值过低问题,因为在多类分类学习中任何一个两类分类的AUC值太低,都会影响整体学习的效果。实验结果表明,提出的优化方法改进了算法的学习能力,取得了较好的学习效果。
