集成不同类型偏好信息的MOGA方法研究

摘要：

带有不同偏好信息形式的多目标群体决策问题是一个重要的新的研究方向.根据多个决策者给出关于目标的两类偏好信息—参考点和目标优先次序,建立基于集成偏好值的多目标遗传优化算法.该算法首先分别按距离和目标值对解进行排序、赋予偏好值,然后将它们组合得到集成偏好值,并用集成偏好值作为个体的适应值,引导种群向群体偏好的Pareto前沿收敛,最后运用ε-排斥思想实现解在Pareto边界分布的均匀性.仿真结果表明该算法能高效搜索到群体偏好的解.

关键词： 群体决策 集成偏好值 多目标优化 遗传算法

作者: 麦雄发 李玲

作者单位: 广西师范学院,数学科学学院,广西,南宁,530001 广西师范学院,继续教育学院,广西,南宁,530001

会议类型: 国内会议

会议名称: 第四届中国智能计算大会

会议地点: 芜湖

会议语种:中文

页码: 165-169

在线出版日期: 2010-05-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）