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双目标极小化问题的广义Nash公平解。 (英语) Zbl 07791153号

摘要:在本文中,我们考虑一个特殊的双目标优化(BOO)案例,称为双目标极小化问题(BOM),其中要最小化的两个目标函数仅取正值。与BOO一样,文献中提出的求解BOM的大多数方法都侧重于计算代表两个目标之间不同权衡的帕累托最优解。然而,由于帕累托集合中有大量的解决方案,中央决策者可能很难确定首选解决方案。通过引入\(\rho \)的概念,我们提出了一种新的选择首选帕累托最优解的准则-纳什公平(\(\rho\)-法国试验标准)受比例公平定义启发的解决方案。\(\rho\)-法国试验标准解是在两个目标之间实现一定比例纳什均衡的可行解。引入正参数\(\rho\)来反映第一个目标对第二个目标的相对重要性。在这项工作中,我们将讨论关于\(\rho \)的存在性和算法问题-法国试验标准解决方案,首先显示BOM的存在性。此外-法国试验标准解集可以是Pareto集的严格子集。因为可能有许多\(\rho\)-法国试验标准解决方案,我们关注极限-法国试验标准为其中一个目标实现最小值的解决方案。然后,我们提出了两种基于牛顿的迭代算法来寻找极值-法国试验标准解决。最后,我们给出了双目标旅行商问题(BOTSP)和双目标最短路径问题的一些实例的计算结果。
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