1.標量目標子問題是什麼意思？
答：暫時理解的就是用分解方法得到的切比雪夫值或權重和值等。
2.什麼是聚集函式？
答：估計就是切比雪夫函式等一些用於分解的函式吧。
3.moead的一種正則化方法（最小化的時候）
答：
4.演算法中的f-value指的是什麼？
答：是適應度值（fitness value）,可以理解為目標值。
5.測試問題有沒有最大化和最小化之分，即這個問題只能最大化和最小化？
答：暫時沒有發現，應該不太可能。最大化和最小化問題應該可以相互轉化。
6.切比雪夫方法中，個體在其權重向量的上部和下部各是什麼意思？
答：就是斜上方和斜下方。
7.指標是否也有最大化和最小化之分？
答：指標應該是固定的，比如igd值越小越好。
8.代數和評價次數的關係？
答：在靜態演算法中，評價次數=個體數量*執行代數
在動態演算法中，評價還要加上檢測環境變化的評價。
9.在切比雪夫方法中，點為什麼成折線運動，折線不是等高線方向麼？
答：當個體在向量上方時，在優化的過程中，個體會向下運動，但是在向量的下方時，個體會向左執行。個體在不同的
位置時，等高線是不一樣的，可以是橫線也可以是縱線。
10.個體跟向量什麼關係，是怎麼關聯在一起的？
答:是按照序號相關聯的。跟位置沒有關係。
11.moea/d個體是怎麼擇優的？
答：是通過聚集函式值在每乙個子問題的範圍內來擇優的，
疑問：1.moead中，problem-specific method指的是什麼？
2.moead中，c-metric應該是小於1的，為什麼會再table6**現大於1的情況？
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