第10章多目标规划简介.doc

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1、第10章多目标规划简介§10.1基本概念与术语10.1.1模型举例例1(物资调运优化):假设物资调度部门计划将某种物资从若干个储存仓库,调运到若干个销售网点。考虑到物资的时效性和销售效益,调度部门希望物资在运输过程中尽可能快地到达目的地;考虑到运输的成本,调度部门还希望物资的总运输费用最小。假设个仓库的物资库存量为,…,(单位:t);个销售网点预计销售量为,…,(单位:t)。仓库i与销售网点j之间的路程为(单位:km),单位物资的运费为(元)。用物资吨公里总数来衡量物资的运输品质,吨公里总数最小意味着有适量的物资尽可能快地到达目的地。记从仓库i到销售网点j运送的物资量为。目标

2、函数:(1)物资在运输过程中的吨公里总数为(2)物资运输费用总和为约束条件为产销平衡条件:优化问题模型:多目标规划(MOP)问题描述:称为向量值目标函数。变量可行域记为S的像集称为目标可行域,Z中的元素称为目标向量。如果不指明约束函数的具体形式,多目标规划问题可以简记为若每个目标函数都是凸函数,并且可行域S是凸集,则(MOP)称为多目标凸规划问题。10.1.2向量集的有效点与弱有效解在讨论向量集的有效点之前,约定如下记号:对于任意两个向量令(1)(2)(3)(4)(5)定义1:给定一个向量集,对于点,若,有,则称是X的绝对最小点(即绝对最小向量)。若不存在,使得(),则称是X

3、的有效点(弱有效点)。集合X的所有绝对最小点、有效点和弱有效点的集合分别记为,和。例2:考虑椭圆。从几何上看,表示椭圆的左下部(包括端点)。约定:非负锥:正锥:定理1:给定,考虑下面条件:(1)对某,函数()在处取到最小值;(2)对某个,,函数()在处取到严格最小值;(3)对某个,,函数()在处取到最小值。若条件(1)或(2)成立,则是X的有效点。若条件(3)成立,则是X的弱有效点。10.1.3多目标规划的解及其性质考虑形如式(1)-(3)的多目标规划问题,变量可行域,目标可行域。定义2:给定一可行点,若,有,则称为问题(MOP)的绝对最优解(绝对最小解)。若不存在,使得()

4、,则称为问题(MOP)的有效解(弱有效解)。问题(MOP)有效解也称Pareto最优解。将问题(MOP)绝对最优解、有效解、弱有效解集合分别记为,和。多目标规划的(弱)有效解与其目标可行域的(弱)有效点之间有紧密的联系,概括为如下定理:定理2:对于问题(MOP),令表示目标函数在定义域S上的值域(目标可行域),Z的有效点集和弱有效点集分别记为和,则(MOP)的有效解集和弱有效解集,由下面式子给出:(1)(2)解集合,和之间的关系,有如下定理:定理3:对多目标规划问题(MOP),必有(1)(2)当时,(3)若可行域S为凸集,f是S上严格凸的向量值函数,则。如果记单目标优化问题的

5、最小点的集合为,那么多目标规划问题的绝对最优解的集合此外,容易证明成立。根据定理3,有如下结论:例3:求解两目标优化问题其中。记目标,。单目标优化问题的最优解集,,故绝对最优解集。该问题的目标可行域为根据Z的(弱)有效点定义以及定理2,该问题的有效解集与弱有效解集相等。特别地,。例4:求解两目标优化问题其中。记目标,.单目标优化问题最优解集,,故绝对最优解集。根据定理3中结论(3),该问题的有效解集与弱有效解集相等.另外,该问题的目标可行域Z为根据Z的(弱)有效点定义,可以知道利用定理2,有。§10.2多目标规划的解法10.2.1多目标规划的直接解法多目标规划问题(MOP)的

6、本质在于:各个子目标有可能是相互矛盾的,一个子目标的改善有可能引起另一个子目标的恶化,同时使所有子目标都达到最优值一般是不可能的,只能是在这多个子目标之间进行协调和权衡,使各个子目标尽可能地达到理想值。多目标规划问题的直接解法,就是寻找它的整个最优解集(Pareto有效解集)。除了特殊的情形,计算所有的最优解是比较困难的,因为确定整个有效解集的问题是NP-hard的。目前对直接解法的研究结果还比较少,主要采用间接解法。直接解法的最新进展——多目标遗传算法(MOGA)。多目标规划Pareto最优解一般是一个集合。由于GA是对整个群体所进行的进化运算操作,它处理的是个体的集合,这

7、种相似性使得GA可以作为求解多目标规划问题的Pareto最优解集的一个有效手段。注1:间接解法的共同特点:将多目标规划问题转化为一个或多个单目标优化问题。通过求解单目标优化问题得到(MOP)的一个或多个最优解。一般并不要求间接解法给出问题的所有最优解。10.2.2基于一个单目标问题的方法基本思想:首先将原来的多目标规划问题(MOP)转化成一个单目标优化问题;然后利用非线性优化算法求解该单目标问题,把所求得的最优解作为问题(MOP)的最优解.—线性加权和法—主要目标法—理想点法—极小化极大法这类方法的核心

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