基于候选方案排序的进化决策方法

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由于无法得到准确的期望效用函数,在信息不完全和结果不确定的环境下作出决策是困难的.提出基于候选方案排序的进化决策方法.通常通过分析得出一组与候选方案期望效用相关的指标,设计决策规则归结为寻找二者之间的相关关系.如果将所有候选方案按其对效用有影响的指标分为n类,并利用进化算法在n!空间中搜索全部方案的期望效用排序,则根据此排序作出最佳决策.提出针对排序问题的遗传算法.该方法较少依赖专家知识,无须显式地构造期望效用函数,能有效处理非数值或非量化指标以及指标冲突和指标相关等问题,在带随机噪声环境下仍能获得稳健解
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