HV指标——多目标进化算法性能评价指标
2.能够以单个数字得到解与最优集合的接近程度，并在某种程度上得到目标空间上解的分布。2.参考点的选择在一定程度上决定超体积指标值的准确性。1.同时评价收敛性和多样性；1.计算复杂度高，尤其是高维。
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超体积指标（HV，Hypervolume）：算法获得的非支配解集与参照点围成的目标空间中区域的体积。HV值越大，说明算法的综合性能越好。
优点：
1.同时评价收敛性和多样性；
2.能够以单个数字得到解与最优集合的接近程度，并在某种程度上得到目标空间上解的分布。
缺点：
1.计算复杂度高，尤其是高维多目标优化问题；
2.参考点的选择在一定程度上决定超体积指标值的准确性。
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