基于偏好信息的多目标微粒群优化算法研究

被引：18

作者：

余进

何正友

钱清泉

机构：

[1] 西南交通大学电气工程学院

来源：

控制与决策 | 2009年 / 24卷 / 01期

关键词：

偏好信息; 多目标微粒群优化算法; 优化; Pareto前沿;

D O I：

10.13195/j.cd.2009.01.68.yuj.005

中图分类号：

O224 [最优化的数学理论];

学科分类号：

070105 ; 1201 ;

摘要：

在实际决策过程中,决策者可能并不需要完全获悉所有的决策方案,而是只对一些特定方案产生兴趣,对此,提出指定目标间重要关系和给定目标空间参考点情况下的多目标微粒群优化算法.以格栅作为解的多样性保持策略,对于给定目标间重要关系的偏好信息,可以获得特定区域的多个解;对于给定参考点的偏好信息,可以同时获得多个特定区域中的多个解,有利于决策者进行更有效的决策.通过对典型测试问题的仿真实验,验证了本算法的正确性和有效性.

引用

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