基于深度元特征的大规模多目标优化算法选择方法及系统

本发明公开了基于深度元特征的大规模多目标优化算法选择方法及系统，包括：获取问题数据库；其中，问题数据库包括：若干个多目标优化问题；基于大规模多目标优化算法选择模型提取得到降维后的特征；构建算法库，并衡量算法库中各个算法在各个大规模多目标优化问题上的求解结果，得到各个算法对应的算法性能次序；根据降维后的特征与算法性能次序，确定问题与算法性能之间的映射关系；将测试数据的深度元特征输入训练后的基学习器，并根据映射关系对深度元特征到对应的性能测度进行映射，输出待预测算法的性能次序。本发明利用神经网络的方式提取大规模多目标优化问题的深度元特征，提高了算法选择准确性，降低了手工元特征的计算成本。