向量优化中Gerstewitz非线性标量化函数的拟内部性质

【目的】研究Gerstewitz非线性标量化函数的性质对于刻画向量优化问题的解有重要意义。【方法】在序锥拟内部非空的条件下对Gerstewitz非线性标量化函数的性质进行了研究。【结果】给出了这类非线性标量化函数的一些新性质并建立了向量优化问题有效点的非线性标量化结果。【结论】指出这类非线性标量化函数在序锥的拓扑内部非空条件下的一些结果不能推广到拟内部情形。     

基于选择算子改进的多目标基因算法

【目的】为了提高多目标基因算法的有效性,获得更真实的Pareto前沿面。【方法】利用有效点定义减少计算复杂度,并基于分类Pareto前沿面的动态规划,定义了密度指数描绘前沿面上有效点的密集程度,使得被选点差异性更大且更靠近前沿面。【结果】在减少计算复杂度和增加被选点多样性这两方面改进了多目标基因算法。【结论】数值实验结果表明该方法是有效的。
     

向量优化中Gerstewitz非线性标量化函数的拟内部性质

【目的】研究 Gerstewitz非线性标量化函数的性质对于刻画向量优化问题的解有重要意义。【方法】在序锥拟内部非空的条件下对Gerstewitz非线性标量化函数的性质进行了研究。【结果】给出了这类非线性标量化函数的一些新性质并建立了向量优化问题有效点的非线性标量化结果。【结论】指出这类非线性标量化函数在序锥的拓扑内部非空条件下的一些结果不能推广到拟内部情形。
     

多目标优化近似解的一些非线性标量化性质

【目的】提出多目标优化问题近似解的定义,并对它的性质进行讨论。【方法】利用一类广义切比雪夫范数标量化模型对多目标优化近似解进行研究。【结果】建立了多目标优化问题ε-弱有效解和ε-真有效解的一些非线性标量化结果。【结论】得到的主要结果推广了一些已有工作。
     

基于选择算子改进的多目标基因算法

【目的】为了提高多目标基因算法的有效性,获得更真实的Pareto前沿面。【方法】利用有效点定义减少计算复杂度,并基于分类Pareto前沿面的动态规划,定义了密度指数描绘前沿面上有效点的密集程度,使得被选点差异性更大且更靠近前沿面。【结果】在减少计算复杂度和增加被选点多样性这两方面改进了多目标基因算法。【结论】数值实验结果表明该方法是有效的。