多目標(biāo)規(guī)劃培訓(xùn)教材-文庫吧
2025-01-29 21:15 本頁面
【正文】 ? 目標(biāo)規(guī)范化 多目標(biāo)規(guī)劃的解集 ? 直觀理解 1A2A 3A4A5A6A7AO2f1f多目標(biāo)規(guī)劃的解集 ? 絕對最優(yōu)解 多目標(biāo)規(guī)劃的解集 ? 有效解與弱有效解 多目標(biāo)規(guī)劃的解集 ? 解集之間的關(guān)系 多目標(biāo)規(guī)劃的象集 多目標(biāo)規(guī)劃的象集 ? 有效點和弱有效點。 多目標(biāo)規(guī)劃的象集 處理多目標(biāo)規(guī)劃的方法 ? 約束法 ? 評價函數(shù)法 ? 功效系數(shù)法 約束法 ? 原理 評價函數(shù)法 理想點法 理想點法 基于加權(quán)的方法 平方和加權(quán)法 線性加權(quán)和法 線性加權(quán)和法 乘除法 最大最小法 評價函數(shù)法的有關(guān)結(jié)論 功效系數(shù)法 線性功效系數(shù)法 線性功效系數(shù)法 線性功效系數(shù)法 線性功效系數(shù)法 指數(shù)功效系數(shù)法 指數(shù)功效系數(shù)法 指數(shù)功效系數(shù)法 指數(shù)功效系數(shù)法 多目標(biāo)規(guī)劃的 MATLAB求解 ? 由于多目標(biāo)規(guī)劃中的求解涉及到的方法非常多，故在 MATLAB中可以利用不同的函數(shù)進(jìn)行求解，例如在評價函數(shù)法中我們所得最后的評價函數(shù)為一線性函數(shù)，且約束條件也為線性函數(shù)，則我們可以利用 MATLAB優(yōu)化工具箱中提供的 linprog函數(shù)進(jìn)行求解，如果我們得到的評價函數(shù)為非線性函數(shù)，則可以利用 MATLAB優(yōu)化工具箱中提供的 fmincon函數(shù)進(jìn)行求解，如果我們采用最大最小法進(jìn)行求解，則可以利用 MATLAB優(yōu)化工具箱中提供的 fminimax函數(shù)進(jìn)行求解。下面我們就結(jié)合前面各小節(jié)中所分析的幾種方法，講解一下典型多目標(biāo)規(guī)劃問題的 MATLAB求解方法。 多目標(biāo)規(guī)劃的 MATLAB求解 多目標(biāo)規(guī)劃的 MATLAB求解 多目標(biāo)規(guī)劃的 MATLAB求解 多目標(biāo)規(guī)劃的 MATLAB求解 多目標(biāo)規(guī)劃的 MATLAB求解 多目標(biāo)規(guī)劃的 MATLAB求解 多目標(biāo)規(guī)劃的 MATLAB求解 多目標(biāo)規(guī)劃的 MATLAB求解 多目標(biāo)規(guī)劃的 MATLAB求解 多目標(biāo)規(guī)劃的 MATLAB求解 多目標(biāo)規(guī)劃的 MATLAB求解 線性目標(biāo)規(guī)劃 ? 線性目標(biāo)規(guī)劃也是解決多目標(biāo)數(shù)學(xué)規(guī)劃的一種方法，它是在線性規(guī)劃基礎(chǔ)上發(fā)展起來的．這種方法的基本思想是：對每一個目標(biāo)函數(shù)，預(yù)先給定一個期望值，在現(xiàn)有的約束條件下，這組期望值也許能夠達(dá)到，也許達(dá)不到。決策者的任務(wù)是求出盡可能接近這組預(yù)定期望值的解。 ? 為了討論目標(biāo)規(guī)劃的概念，必需對線性規(guī)劃比較熟悉，故先復(fù)習(xí)一下線性規(guī)劃。下面看一個例子 線性目標(biāo)規(guī)劃 線性目標(biāo)規(guī)劃 線性目標(biāo)規(guī)劃 ? 線性規(guī)劃的不足之處 ? 上述使用的線性規(guī)劃方法雖然是最優(yōu)化理論與方法中發(fā)展得最完善、應(yīng)用面最廣的方法，但存在著一些不足，例如線性規(guī)劃難以妥善處理多目標(biāo)問題。線性規(guī)劃在處理多目標(biāo)問題時通常采用給各個目標(biāo)賦予不同權(quán)重的辦法，但如何將決策者定性的判斷轉(zhuǎn)化為定量的權(quán)重則是一個十分困難的問題，即便是可以求出各個目標(biāo)的權(quán)重，但當(dāng)各個目標(biāo)的量綱不同時 (例如不同
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