r - 超过四个变量的帕累托最优

Question

我有一个包含多个结果的数据框，每个结果都有五个变量，我想在 R 中进行优化。我使用过rPref，但这最多有 4 个变量需要优化。有谁知道如何用四个以上做到这一点？

Answer 1

我是rPref包的作者。rPref 只能为四个变量计算帕累托最优的信息是完全错误的。优化目标的数量没有限制。

考虑以下小例子：让我们创建一个(a_1, ..., a_5)包含a_i in {1, 2}和(1, 1, 1, 1, 1)排除的数据集：

library(listcompr)
df <- gen.data.frame(c(a_1, ..., a_5), a_ = 1:2, sum(a_1, ..., a_5) > 5)

该数据集df有以下 31 个条目：

> df
   a_1 a_2 a_3 a_4 a_5
1    2   1   1   1   1
2    1   2   1   1   1
3    2   2   1   1   1
[...]
30   1   2   2   2   2
31   2   2   2   2   2

现在让我们用 rPref 同时最小化所有 5 个变量：

> library(rPref)
> psel(df, low(a_1) * low(a_2) * low(a_3) * low(a_4) * low(a_5))
   a_1 a_2 a_3 a_4 a_5
1    2   1   1   1   1
2    1   2   1   1   1
4    1   1   2   1   1
8    1   1   1   2   1
16   1   1   1   1   2

帕累托最优完全是所有只有一个“2”的元组，因为(2, 1, 1, 1, 1)它是帕累托主导的，例如(2, 2, 1, 1, 1)。