一种面向云实例选择的多目标优化求解方法
摘要:
本发明公开了一种面向云实例选择的多目标优化求解方法,包括以下步骤:A.背景问题定义:定义该求解器的问题背景;B.初始完全Pareto集合生成:得到需求个数为1下的初始Pareto集合;C.广义笛卡尔积生成:将完全Pareto集合和初始Pareto集合进行广义笛卡尔积;D.中间完全Pareto集合生成:对广义笛卡尔积进行遍历操作得到新的完全Pareto集合;E.最终完全Pareto集合生成:通过递归C、D操作得到最终的完全Pareto集合。本发明能够解决类似云实例类型选择问题的多目标优化问题,可以得到完整的Pareto集合,帮助用户更加准确的作出决策。另外,本发明能够解决类似的多目标优化问题,得到完全Pareto集合。
公开/授权文献
0/0