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谢涛,陈火旺
《中国工程科学》 2002年 第4卷 第2期 页码 59-68
近年来，多目标优化与决策问题求解已成为演化计算的一个重要研究方向。为使演化算法的种群解 能尽快收敛并均匀分布于多目标问题的非劣最优域，多目标演化算法的研究热点集中在基于Pareto最优概念的 种群个体的比较与排序、适应值賦值与小生境技术等方面。介绍了多目标优化与决策技术的发展历史与分类方 法，分析了基于Pareto最优概念与不基于Pareto最优概念两大类的多目标演化算法，并详细比较与分析了几种 典型多目标演化算法。其次，论述了与多目标演化算法研究紧密相关的一些问题，如多目标问题解的性质，测 试函数集设计，算法性能评估技术，算法收敛性，并行实现以及实际多目标优化问题的处理等。
陈守煜
《中国工程科学》 2000年 第2卷 第2期 页码 47-52
根据我国防洪调度决策的特点，首先指出防洪调度决策是复杂的多目标决策问题。然后、建立防洪调度系统多目标决策的理论、模型与方法。其中包括多级模糊优选理论与模型、目标权重的确定等新颖内容。
王先甲,万仲平
《中国工程科学》 2005年 第7卷 第2期 页码 35-40
时间—资源权衡协调是以追求资源消耗费用极小和项目完工时间最短为目标，在满足项目工期要求下，根据项目活动时间的先后次序与可更新资源约束有效确定项目时间表。提出了一个具有资源约束问题的时间—资源权衡协调问题的多目标优化决策数学模型。在模型中，对相互冲突的项目工期与整个被消耗的资源费用是可权衡调节的。通过权衡协调和调节项目工期与整个资源消耗费用，得到了满足权衡协调关系的满意可行解，并给出了一个数值算例。此外，在对应于资源约束的Lagrangian松弛表示式中，给出了该二人对策问题的有关特性。
范锡峨,胡志根,刘全
《中国工程科学》 2008年 第10卷 第7期 页码 137-140
根据水电工程导流方案的选择与导流建筑物的投资费用、工期、系统风险率及其风险损失之间的关 系，提出确定决策者效用函数的方法；运用多目标决策理论建立基于效用的施工导流方案决策模型，对考虑 决策者的风险偏好拟定的导流方案集进行优选。实例分析表明，基于效用的施工导流方案多目标决策模型 能够反映决策者的风险偏好，按照正隶属度极大原则优选导流方案，使决策者获得最大的满意度。
张连营,徐畅,吴琼
《中国工程科学》 2012年 第14卷 第11期 页码 107-112
寻求工程项目各目标之间的均衡最优是工程项目管理的重要方面，近年来相关研究发展迅速，已取得了较为丰硕的研究成果。分别从确定条件下的工程项目多目标均衡优化模型和不确定条件下的工程项目多目标均衡优化模型两个方面，对该领域的研究现状进行了分析，并展望了该领域的研究趋势和发展方向。旨在总结当前工程项目多目标均衡优化领域中的研究成果并揭示当前的热点研究问题，为今后研究提供一定的参考和建议。
基于多目标社会学习鸽群优化的多无人机避障控制 Research
阮婉莹1,段海滨1,2
《信息与电子工程前沿（英文）》 2020年 第21卷 第5期 页码 649-808 doi: 10.1631/FITEE.2000066
基于竞争的二进制多目标灰狼算法的快速紧凑天线拓扑优化 Research Article
董健,袁霞,王蒙
《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年 第23卷 第9期 页码 1390-1406 doi: 10.1631/FITEE.2100420
胡志根,刘全,贺昌海,肖焕雄,周宜红,傅峥,李定葵
《中国工程科学》 2001年 第3卷 第8期 页码 58-63
水电工程施工导流的成败直接影响到主体工程的建设，与导流标准选择密切相关，而导流标准的择优必须综合协调导流建筑物的建设投资、工期、系统风险率及其风险损失。文章系统全面地分析了水电工程施工初期导流标准选择涉及的控制性因素，提出了因素定量化方法，运用多目标决策理论，建立了初期导流标准风险决策模型。通过实例分析，说明导流标准风险因素定量化刻划方法及决策模型是有效的，很好地解决了导流工程工期、投资与风险之间的关系。
丁雷,吴敏,佘锦华,段平
《中国工程科学》 2010年 第12卷 第2期 页码 101-107
针对铅锌烧结过程综合透气性、烧结终点的优化具有强非线性、计算复杂等特点，提出了一种有效的多目标粒子群协同优化算法。首先，建立了有综合透气性、烧结终点两个目标的优化模型。接着，通过改进的约束比较方法、粒子极值选取方法，以及利用不同的粒子群来分别优化相应的变量，提出了一种改进的多目标粒子群协同优化算法。最后，利用提出的多目标优化算法进行综合透气性、烧结终点的优化。仿真结果表明，所提出的多目标优化算法能较好地解决综合透气性、烧结终点的优化问题。
关键词： 铅锌烧结过程 综合透气性 烧结终点 多目标粒子群协同优化算法
刘晓峰,陈通,吴绍艳
《中国工程科学》 2010年 第12卷 第3期 页码 90-94
将微粒群算法(particle swarm optimization，PSO)引入工程项目多目标协同优化领域，研究工程项目的质量、费用、资源和工期的协同优化问题文章首先系统介绍微粒群算法原理、流程以及算法的改进发展，然后研究了工程项目质量、费用、工期和资源的协调功效系数，并建立了质量、费用、工期和资源的多目标协同优化模型，接下来介绍了应用微粒群算法编码解决工程项目多目标优化的方法步骤最后，通过一个应用实例，计算表明微粒群算法可以准确快速地解决工程项目多目标协同优化问题。
提高在线模型识别平台效率的多目标最优实验设计框架 Article
Arun Pankajakshan, Conor Waldron, Marco Quaglio, Asterios Gavriilidis, Federico Galvanin
《工程（英文）》 2019年 第5卷 第6期 页码 1049-1059 doi: 10.1016/j.eng.2019.10.003
自动化和数字化方面的最新进展使得物理设备与其对应的虚拟设备紧密集成，从而促进了实时建模与多个过程的自动优化。此类系统提供了丰富且不断更新的数据环境，使得系统随着时间的推移做出决策，并将过程推向最优目标成为可能。在许多制造过程中，为了实现整体最优过程，必须同时评估与过程性能和成本有关的多个目标函数。本文提出了一个多目标最优实验设计框架，用于提高在线模型识别平台的效率。所提出的框架能够灵活权衡实验设计解决方案，这些解决方案可以在线计算（即在执行实验期间）。
新型管式安全气囊设计与防护效果分析 Article
周华健, 钟志华, 胡满江
《工程（英文）》 2018年 第4卷 第2期 页码 291-297 doi: 10.1016/j.eng.2018.03.015
DIP-MOEA：一种形式化表达决策者偏好的双重网格交互偏好多目标进化算法 Research Article
赵禄达1,2,王斌1,2,姜晓平1,2,卢义成3,胡以华1,2
《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年 第23卷 第11期 页码 1714-1732 doi: 10.1631/FITEE.2100508
几乎所有现有的基于偏好的多目标进化算法(MOEA)给出的最终解集都与决策者偏好信息的表示存在一定距离。因此，提出一种多目标优化算法，称为双重网格交互式基于偏好的多目标进化算法(DIP-MOEA)，该算法明确考虑了决策者偏好。首先根据实际多目标优化问题(MOPs)的优化目标和决策者偏好映射隶属度函数，生成决策偏好度网格和偏好误差网格。其次，提出偏好度支配和偏好误差支配两种种群支配方式，并利用该方案更新两个网格中的种群。最后综合两个网格中的种群并结合决策者偏好交互信息可进行偏好多目标优化交互。为验证DIP-MOEA性能，我们在基本DTLZ系列函数和多目标背包问题上对DIP-MOEA进行测试，并将其与几种流行的基于偏好的多目标进化算法进行比较。
标题 作者 时间 类型 操作
提高在线模型识别平台效率的多目标最优实验设计框架
Arun Pankajakshan, Conor Waldron, Marco Quaglio, Asterios Gavriilidis, Federico Galvanin
期刊论文
京公网安备 11010502051620号
