HV指标为0？算法在多个测试函数上的

Question

想问下在进行算法对比的时候，有些算法在多个测试函数上的HV指标为0.这个可以放进论文里面写吗

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

当然可以。在算法对比的过程中，某些算法在某些测试函数上的Hypervolume (HV) 指标为 0 是一个完全合理的结果，并且可以在论文中进行讨论和分析。但在此之前，我们需要确保对 HV 指标有清晰的认识和理解。

Hypervolume 指标是一种用于评估多目标优化算法性能的工具。当 HV 值为 0 时，通常意味着算法的解在多维目标空间中表现不佳，或者说，没有取得有效的进展或得到的解无法覆盖所有的目标函数的前沿。这种情况可能是由于多种原因造成的，包括但不限于算法本身的局限性、参数设置不当或测试函数的特性等。

在论文中讨论这种情况时，可以这样做：

1. 描述实验设置和测试函数的选择。
2. 介绍使用的算法以及可能的参数配置。
3. 展示算法在多个测试函数上的 HV 指标为 0 的结果。
4. 分析造成这种情况的可能原因，如算法本身的特性、测试函数的复杂性等。
5. 提出进一步改进或调整算法的策略或方向。
6. 与其他算法进行对比，讨论这种结果的相对表现。

重要的是要确保你的分析是合理和严谨的，并能够为读者提供一个清晰全面的视角。这样，即使某些算法的 HV 指标在某些测试函数上表现不佳，也能为读者提供有价值的信息和见解。