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尤里·尼库林；凯萨·米埃蒂宁；梅克尔，马尔科·M。

多目标优化中一种新的基于参数化的尺度化函数。 （英语） Zbl 1238.90119号

OR光谱 34，第1期，69-87（2012）.
摘要：本文讨论了一个一般的多目标优化问题。处理多个冲突目标最常用的方法之一是构造和优化一个所谓的成就标度函数（ASF），该函数能够产生任何Pareto最优或弱/适当Pareto最佳解。如果无法到达参考点，则ASF将参考点到可行区域的距离最小化，否则将距离最大化。距离是通过在目标空间中引入的某种特定度量来定义的。参考点通常由决策者指定，并包含他/她对理想目标值的期望。构造ASF的经典方法是基于使用Chebyshev度量（L{infty}）。另一种可能性是使用基于修改的线性度量（L{1}）的加性ASF。在本文中，我们提出了ASF的参数化版本。我们引入了一个整数参数，以控制度量灵活性从（L{1}）到（L{infty}）的变化程度。我们证明了参数化ASF支持所有的Pareto最优解。此外，我们指定了保证每个解的Pareto最优性的条件。给出了三个目标情况下的一个示例，并对不同参数值的参数化ASF进行了比较分析。我们表明，参数化ASF为决策者提供了灵活和先进的工具来检测Pareto最优点，特别是那些用其他ASF检测不简单的点，因为它可能需要改变参考点或权重系数以及其他一些额外的计算工作。

引用于三文件

MSC公司：

90C29型 多目标规划

关键词：

多目标优化；成就函数；参数化；Pareto最优解决方案；多准则决策

软件：

阿尔法ECP；尼姆布斯
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Y.Nikulin}等人，OR Spectrum 34，No.1，69--87（2012；Zbl 1238.90119）
全文： 内政部 链接

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