一个具有偏好的多目标优化新的进化算法

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实际情况下,一些多目标优化问题常常伴随着多个决策者的偏好,并且决策者对各目标的偏好往往是不能精确定量的,为此,本文提出了一种新的偏好方法:多决策者随机性偏好.该偏好方法基于多个决策者的偏好,并且各目标的权重是在特定区间内随机产生的.结合遗传算法,形成了一种求解多目标优化问题的混合遗传算法.数值实验的结果显示了不同偏好下,多目标优化问题的决策结果也不一样,这与实际情形相吻合.在实际中,该偏好方法具有一定的现实意义,因而,为研究多目标优化问题提供了一种新的偏好模型.有关多目标优化进化算法收敛性理论的研究结果相对较少,本文提出了一种新的多目标优化问题模型,并证明了该模型的全局收敛性.
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