帕累托导航器 swMATH ID: 31872 软件作者： 佩特里·埃斯克林恩（Petri Eskelinen）；凯萨·米埃蒂宁；克拉姆罗斯（Klamroth）、凯瑟琳（Kathrin）；尤西·哈卡宁 描述： 交互式非线性多目标优化的Pareto导航器。我们描述了一种新的交互式面向学习的方法，称为Pareto导航器，用于非线性多目标优化。在该方法中，首先使用代表Pareto最优集的相对较小的Pareto最佳解集，在目标函数空间中形成Pareto优化集的多面体近似。然后，决策者可以围绕多面体近似导航，并指导搜索最有希望的区域，其中可以找到最优选的解决方案。通过这种方式，决策者可以了解冲突目标之间的相互依赖性，并可能调整自己的偏好。一旦确定了感兴趣的区域，就可以在该区域中使多面体近似更加精确，或者决策者可以要求在实际的帕累托最优集中找到最接近的对应项。如果需要，他可以从获得的解决方案中继续使用另一种交互方法。帕累托导航器可以看作是线性帕累托竞赛方法的非线性推广。生成代表性的Pareto最优解集后，Pareto导航器的计算效率很高，因为计算是在多面体近似下进行的，因此不需要对实际目标函数进行函数求值。因此，该方法特别适用于具有计算成本高的函数的问题。此外，由于使用了可视化技术，该方法也适用于具有三个或更多目标函数的问题，实际上它最适合于此类问题。在更详细地介绍了该方法之后，我们用一个例子来说明它及其基本思想。 主页： https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs00291-008-0151-6 关键词： 多准则优化;MCDM公司;交互式方法;决策支持;帕累托最优 相关软件： 尼姆布斯;油漆;GAMS游戏;非凸Pareto导航器;GAMS-NIMBUS公司;IND-NIMBUS公司;NBI公司;CPLEX公司;鹦鹉螺;马德里;AIMMS公司;AMPL公司;Qhull公司;倍频程;沃罗诺伊;Pareto曲面导航器 引用于： 8文件 标准条款 1出版物描述软件，包括1出版物以zbMATH为单位 年份 交互式非线性多目标优化的Pareto导航器。 兹比尔1181.90237佩特里·埃斯克利宁;凯萨·米埃蒂宁;克拉姆罗斯、凯瑟琳;尤西·哈卡宁 2010 全部的 前5名被18位作者引用 6 Miettinen，Kaisa M。 三 Hartikainen，Markus E。 2 克拉姆罗斯、凯瑟琳 2 维萨·奥贾利托 2 Margaret M.威塞克。 1 安德烈·巴多 1 Kalyan Shankar巴塔查吉 1 劳拉·德尔加多·安特奎拉 1 佩特里·埃斯克利宁 1 马克·戈里克 1 尤西·哈卡宁 1 梅克·亨宁 1 霍夫罗格，德瑟·弗兰齐斯卡 1 黛娜·埃琳娜·霍勒曼 1 Timo Laukkanen 1 雷，塔布拉塔 1 安娜·贝伦·鲁伊斯 1 赫曼特·库马尔·辛格 全部的 前5名6篇连载文章中引用 2 全球优化杂志 2 计算优化与应用 1 欧洲运筹学杂志 1 运筹学的数学方法 1 优化与工程 1 OR光谱 在2个字段中引用 8 运筹学、数学规划（90-XX） 1 变分法与最优控制；最优化（49至XX） 按年份列出的引文