根据Euclid贴近度进行模糊多目标最优决策

介绍模糊多目标最优决策方法，该方法首先通过对决策数据进行最优隶属度处理，确定理想决策，根据各决策方案与理想方案的贴近度大小，得出最优决策。     

多目标模糊优选法及其在船舶主尺度优选中的应用

介绍了基于相对隶属度和相对隶属度函数的模糊优选模型,首次引入目标对决策的影响度因子的概念,对目标相对优属度公式进行改进,通过该模型在船舶主尺度优选中的应用,证明新模型较诉模糊综合评判方法具有更大的优越性。     

WSN中基于多目标优化的协同任务分配算法

对无线传感器网络目标跟踪中的协同任务分配机制进行了研究,针对一般任务分配算法中优化目标单一的缺陷,提出了一种基于多目标优化的任务分配算法.首先,建立了基于动态联盟的具有跟踪精度、系统能耗、负载均衡等多个目标参数的优化模型,并采用多目标进化算法NSGA-Ⅱ对模型进行求解;然后,提出了一种基于折中度的决策精选策略,从最优解集中决策出最终的任务分配方案.针对跟踪精度、能耗、负载均衡的仿真结果表明:所提算法可以对多个目标并行优化,较快收敛到全局最优解;与一般任务分配算法相比,该算法可获得更佳的调度结果.     

WiMAX网络基于本地路由的切换优化方案

该文介绍一种可实施的WiMAX网络小区切换优化方法。方案运用与IEEE802.16e规范一致的切换触发流程,并基于WiMAX网络本地路由技术设计了路由状态预判断方法和目标基站决策算法。     

遗传算法在网络计划资源优化中的应用

将遗传算法引用到资源优化中，解决了“资源有限-工期最短”和“工期固定-资源均衡”两种优化问题，得到了比应用网络计划技术及数学规划方法更为满意的计算结果，克服了传统的资源优化方法不能保证解的最优性的缺点。在此基础上，还将上述两种情况综合进行多目标优化，获得工期最短资源均衡的优化结果，并通过实例验证了该方法的可行性和高效性，对于工程项目管理中资源工期优化具有实际应用价值。     

考虑网络韧性的三级轴辐式物流网络模型及算法研究

为了实现城市物流运作的集约化，并尽可能降低因突发事件导致的物流供需中断，以物流节点定位和通道布局为落脚点，研究了三级轴辐式物流网络的多目标规划。考虑轴辐式网络的结构约束、多级节点间的连通关系限制，以多级轴辐点选址、轴辐点间的连通关系及强度为决策变量，以网络建设成本最小和网络韧性度最大为目标函数，构建三级轴辐式物流网络模型。结合模型的特点设计了具有双层结构的遗传算法，其中外层为三段编码结构的小生境Pareto遗传算法，用于求解多目标规划，内层为0-1编码的遗传算法，用于求解网络韧性度。以某区域14个节点城市作为案例，验证模型及算法的有效性，并将优化结果与两类传统的单目标物流网络进行了比较。研究结果表明：双层遗传算法能够有效求解三级轴辐式物流网络规划模型；选取案例计算得到的Pareto最优解参与比较分析，优化结果与传统三级轴辐式物流网络相比，网络韧性度提高了6倍，但网络建设成本也随之增加；与单纯以韧性度最大化为优化目标的物流网络相比，网络建设成本降低了7倍，网络韧性度也随之降低。可见提出的双目标三级轴辐式物流网络模型实现了网络建设成本和网络韧性度间的均衡，对于追求具备一定抗毁性能的轴辐式物流网络规划人员，具有参考和应用价值。     

隐性效用函数优化技术在流域规划中的应用

在多目标决策问题中,通过BP网络的非线性映射功能和Hopfield网络的模拟优化方法构造隐性效用函数,从而获得最终决策方案。通过在流域综合治理规则中的应用表明了该方法的有效性和可操作性,并提出了应用该方法的一些注意点。     

多目标模糊优化理论及其在制造系统中的应用

基于单目标最优解模糊化基础上的多目标模糊优化方法能够反映各个单目标最优解与多目标满意解之间的相互关系,较好地解决多目标优化问题。文章根据多目标模糊优化的基本原理,结合目标相对优属度概念,提出了具有相互矛盾目标的系统多目标模糊优化方法,并通过示例说明了该方法在制造系统优化中的应用。     

考虑模糊区间的水库群优化调度决策方法

为有效解决多目标决策中存在的不确定性问题,提出考虑主客观因素模糊区间的综合赋权方法。首先利用模糊层次分析法确定反映决策者主观偏好的主观权重,其次引入区间数的相离度概念提取客观决策信息,最后利用基于博弈论的综合赋权方法确定综合权重,并根据综合权重选出最佳调度方案。该方法在金沙江下游梯级水库群多目标优化调度中的应用结果表明:综合的赋权法在多目标调度方案优选中具有可行性,综合权重选出的调度方案能同时体现决策者偏好和各指标客观特征,所选方案在各指标上表现均衡,为流域水资源多目标综合调度决策提供了新的思路。     

多目标优化量子免疫算法求解基站选址问题

为了解决带容量约束WCDMA网络的基站选址问题,提出了一个基于多目标优化量子免疫算法的基站选址优化方案.设计了基站选址问题的数学模型,给出了多目标优化量子免疫算法框架,并进行了实验验证.实验结果表明：算法方案能以较小的基站建设代价满足覆盖要求,具有较好应用价值.     

基于改进粒子群算法的海洋钻机系统布局优化

为提高海洋钻机的工作效率和平台的空间利用率,应用改进的粒子群算法对海洋钻机系统进行布局优化研究。针对多目标、多约束的钻机系统布局优化问题,建立钻机系统布局优化数学模型,应用多目标粒子群算法直接求解,得出相应的最优解集。利用线性加权法将多目标转变为单目标进行求解分析,针对单目标粒子群算法的缺点,基于约束条件、惯性权重以及遗传算法的选择和杂交对粒子群算法进行改进,完成不同改进算法的测试实验。结果表明,在应用粒子群算法求解布局问题时将约束条件作为目标函数、单独引入遗传算法的杂交思想求解速度和精度更好。提出的基于杂交的动态惯性权重粒子群算法的布局优化问题求解性能更优,得到的优化方案符合海洋钻井作业要求且占用甲板面积较小。     

基于区间数的多级模糊优选模型

以区间数表示模糊集的相对隶属度,引入相对优势度对区间数的大小进行比较,建立一个多级模糊优选模型,解决了由于相对隶属度求解方法不同而导致方案优选中评价结果不一致的问题．     

模糊多目标可靠性优化设计的遗传算法

给出模糊多目标可靠性优化设计的一个遗传算法.该方法利用模糊集隶属函数的特性将各子目标函数模糊化处理为能够反映各子目标相对重要程度,具有加权指数的协调满意度函数形式;通过加权函数将各子目标的协调满意度函数综合成统一的单目标优化模型,用遗传算法求解模型.通过实例验证该方法的有效性.     

施工导流方案的优选方法

根据导流过程划分阶段的特点建立了一个串联的导流系统,利用两级模糊优选理论把不可公度的多目标转化为方案的相对优属度的单目标,再利用模糊优选动态规划理论建立了施工导流决策序列相对优属度总和最大法决策模型．算例验证了该方法的可行性．     

基于多目标粒子群优化的服务选择算法

基于多目标粒子群优化算法提出一种高效的服务选择算法(MOPSOSS).首先将服务选择问题建模为带QoS约束的多目标组合优化问题;其次,根据支配的概念构造远小于原子服务集的新子服务集;最后基于多目标粒子群优化算法求解由新子服务集构成的服务选择问题,从而获得一组满足约束的pareto最优解.理论分析表明,MOPSOSS能正确、高效地求出原问题的全局最优解.与遗传算法(GA)的对比结果表明当问题规模大于150时,MOPSOSS的平均运行时间仅为GA的7%,求出的解的个数是GA的1.15倍,75%的解能支配GA求出的解,分布广度是GA的1.5倍.随着约束强度的增加,MOPSOSS的平均运行时间减少,而解的质量并无显著下降.与GA相比,MOPSOSS能用更短的时间求出更多高质量的解.     

基于膝点驱动进化算法的工程施工多目标优化

在传统的工期-成本施工优化体系上引入安全水平和环境影响两大目标,构建施工工期-成本-安全-环境多目标优化模型,采用膝点驱动进化算法KnEA进行多目标寻优。首先,构建工期-成本-安全-环境目标函数,其中安全目标函数的构建采用网络系统理论,构建工期-安全、成本-安全函数,环境目标函数考虑项目对环境的直接影响和间接影响; 然后,以工期天数、直接成本为输入,进行KnEA模型的参数设置,选取典型工程项目施工工序组合构建施工多目标优化模型。最后,利用KnEA算法求解,得到使工期-成本-安全-环境综合最优的工序执行模式组合的帕累托最优解集,与典型优化算法对比,验证了knEA算法在工程施工多目标优化中的有效性,从而证明了本文能有效指导施工过程的优化管理。     

基于网络响应面的多目标优化方法

为提高多目标优化算法的收敛性以及Pareto解的分布均匀性,构建了基于网络响应面的多目标优化方法.将前馈（BP）网络以及自适应共振（ART）网络的优点相结合,充分利用各子目标每1次独立优化时获得的最优解,并将其作非占优判断后作为初始样本自适应地构建网络响应面,从而提高了Pareto解的收敛性以及多样性指标.对网络获得的每个新类进行各子目标值计算,同时对该子目标值做相似度计算,进一步剔除相似度高的样本,从而提高了Pareto解的分布性指标.通过常用的多目标优化测试函数验证该方法,并与改进的非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）以及随机权和算法作对比,结果表明该方法能明显改善多目标优化方法的各性能指标.     

住宅建设项目多目标模糊动态规划决策

运用模糊数学建立了住宅建设项目多目标模糊动态规划决策方法,运用这一方法可对住宅小区各组团的容积率进行优选,也可对建设项目选址以及多种建设方案进行优选决策．通过对一具体住宅小区内各组团容积率进行筛选。证明这一数学方法具有实用性和有效性．     

不加热埋地集油管网参数优化设计

不加热集输是油田高含水开发期经常采用的一种能耗较低的工艺流程。为了提高油田开发建设的经济效益,以管线管径、保温层厚度和管顶埋深为设计变量,管网建设投资、动力能耗和热力能耗最小为目标研究建立了不加热埋地集输油管道多目标参数优化设计的数学模型。该模型属于混合变量的非线性优化设计问题。根据模型的结构特点,采用线性加权法将多目标优化问题转化为单目标优化问题,然后采用序列二次规划法进行求解。对某区块集输管网进行了优化设计。与优化前相比,管网投资降低5.64%,热力能耗降低39.55%,动力能耗增加37.01%。