33、智能评估与决策支持：航空与海洋领域的创新应用

智能评估与决策支持：航空与海洋领域的创新应用

在科技飞速发展的今天，智能算法和决策支持系统在众多领域发挥着关键作用。本文将深入探讨进化计算在算法性能评估中的新应用，以及为海洋安全与安保行动设计的智能决策支持系统。

进化计算助力算法性能评估

长期以来，进化计算（EC）在优化问题上取得了巨大成功，主要用于为这类问题进化出解决方案。而现在，EC技术有了新的应用方向——协助评估算法性能。

Multiobjective Evolutionary Based Risk Assessment（MEBRA）概念被用于进化问题实例，让启发式算法在这些实例中表现出特别差或特别好的性能。MEBRA可作为一种比较分析技术，通过对进化出的问题实例或场景的群体应用聚类方法、模式分析等，能检测出场景空间中算法比参考算法表现更好或更差的特征，即“热点”。这为我们在何时选择使用哪种算法提供了有价值的信息。

以机场飞机着陆排序为例，研究人员应用了MEBRA框架的单目标版本——SEBRA，对两种常见的启发式算法进行比较：First Come First Served（FCFS）和Constrained Position Shifting（CPS）算法。结果发现，SEBRA能够识别出问题空间中FCFS比CPS表现明显更差的热点，还发现了在估计到达时间（ETA）序列中的一些模式，在这些模式下，FCFS的表现与计算更复杂的CPS相当。这些模式可以通过最小间隔时间矩阵轻松解释。

此外，SEBRA的收敛性和方差取决于其问题实例的染色体表示。固定长度染色体和随机表示法相对稳定，收敛速度也比较合理；而可变长度染色体表示法收敛最快，并且能找到所有感兴趣的模式。

下面我们可以