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佐川，Masatoshi;Kosuke加藤;Hideaki Sunada;Shibano、Toshihiro

用改进的遗传算法求解多目标0-1规划问题的模糊规划。 （英语） Zbl 0920.90101号

欧洲药典。物件。 97，第1期，149-158（1997）.
摘要：最近，遗传算法（GA）作为一种模拟自然进化机制的新学习范式，因其作为解决组合优化问题的优化技术的潜力而受到了广泛关注。本文主要研究多目标0-1规划问题，作为传统单目标问题的推广。考虑到人类判断的不精确性，我们假设决策者可能对每个目标函数都有一个模糊目标。在通过与决策者的交互得出线性隶属度函数后，我们采用Bellman和Zadeh的模糊决策或极小算子来组合它们。为了研究传统遗传算法在求解公式化问题中的适用性，通过假设几个遗传算子进行了大量的数值模拟。然后，我们提出了三种只产生可行解的修正遗传算法，而不是使用惩罚函数来处理约束。数值算例表明了所提方法的可行性和有效性。

引用于17文件

MSC公司：

90C09型 布尔编程
90C29型 多目标规划
90摄氏度70 模糊及其他非随机不确定性数学规划
68T05年 人工智能中的学习和自适应系统

关键词：

遗传算法;多目标0-1规划;模糊目标

软件：

基因科普
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.Sakawa}等人，《欧洲药典》。第97号决议，第1号，149--158（1997；Zbl 0920.90101）
全文： 内政部

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