导读:本文包含了多目标优化与决策论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:目标,算法,锦屏,建设项目,属性,梯级,动态。
多目标优化与决策论文文献综述写法
官云飞,郑芙蓉[1]（2019）在《梯级水库多目标优化调度多属性决策研究》一文中研究指出为客观全面评价梯级水库多目标优化调度方案的合理性,需对多目标优化调度非劣方案集进行多属性决策,以便获得最佳均衡方案。文章首先构建了梯级水库多目标优化调度多属性决策指标集,并采用基于权重的投影寻踪模型对非劣方案集进行多属性决策,以此应用于汀江流域棉花滩-青溪梯级水库。实例研究表明该决策模型合理可行,决策结果能够充分发挥流域水资源综合效益,促进流域梯级水资源更合理健康地利用。(本文来源于《水利规划与设计》期刊2019年11期）
刘磊,胡非[2]（2019）在《基于多属性决策的区域大气复合污染多目标优化控制方法研究》一文中研究指出大气复合污染是我国目前面临的主要大气环境问题。科学减排对大气复合污染形成起主要作用的一次污染物和二次污染的前体物,是治理大气复合污染的有效手段。本文提出了一种新的区域大气复合污染多目标优化模型,并结合多目标进化算法和基于决策者偏好的多属性决策技术,寻找治理大气污染的最优控制策略。与传统的单目标优化控制技术相比,本文提出的方法在保证环境达标的前提下,同时兼顾治理成本和行业可持续性发展这两种在一定程度上互斥的目标,并融入了决策者从当地实际情况出发对目标重要性的权衡,更加符合管理实践的需求,可为科学治理区域大气复合污染提供借鉴。(本文来源于《气候与环境研究》期刊2019年04期）
贾晨,杜欣慧,姚宏民[3]（2019）在《计及不确定因素的售电公司动态购电决策多目标优化研究》一文中研究指出随着电力体制改革的进行,售电公司的数量及市场交易的形式不断增加,同时竞争也日益激烈。针对即将开展的电力现货市场交易,提出了包含多市场、多时段的售电公司动态交易策略,全面考虑了用户电量,市场电价等不确定因素,引入用户侧负荷作为平衡资源。利用多目标优化思想,建立了包含售电公司综合售电收益和用户满意度最大化的优化模型。并提出一种结合拉丁超立方抽样,场景缩减法和改进多目标差分进化算法的优化方法对所提模型进行求解。最后通过算例分析,验证了所建模型和方法的有效性,为售电公司参与市场竞争提供了有效的参考。(本文来源于《电力系统保护与控制》期刊2019年21期）
郑金华,董南江,阮干,邹娟,杨圣祥[4]（2019）在《决策空间定向搜索的高维多目标优化策略》一文中研究指出传统的多目标进化算法(MOEA)对于低维连续的多目标优化问题已经具有良好的性能,但是随着优化问题目标维数的增加,优化难度也将剧增,主要原因是算法本身搜索能力不足,维数增加时选择压力变小,收敛性和分布性冲突难以平衡.利用连续多目标优化问题的特性,针对高维多目标优化的难点所在,提出了一种在决策空间的定向搜索策略(decision space,简称DS),该策略可与基于支配关系的MOEA相结合.DS首先对优化问题进行采样分析,对问题特性进行解析,得到收敛性子空间控制向量和分布性子空间控制向量.将算法搜索过程分为收敛性搜索阶段和分布性搜索阶段,分别对应收敛性子空间和分布性子空间,在不同阶段搜索时,利用采样分析结果,对生成子代个体的区域进行宏观的影响.将收敛性和分布性分阶段考虑,避免了收敛性和分布性难以平衡的难点,同时,具体在某一阶段内搜索资源相对集中,一定程度上增加了算法的搜索能力.实验结合了DS策略的NSGA-Ⅱ,SPEA2算法与原NSGA-Ⅱ,SPEA2算法进行实验对比,并以DS-NSGA-Ⅱ为例,与其他高维算法MOEAD-PBI,NSGA-ⅡI,Hype,MSOPS,LMEA进行对比实验.实验结果表明,DS策略的引入,使得NSGA-Ⅱ,SPEA2算法在高维多目标优化问题上的性能有了显着提高,DS-NSGAⅡ与现有的经典高维多目标算法相比有较强的竞争力.(本文来源于《软件学报》期刊2019年09期）
付朝[5]（2019）在《基于决策偏好的多目标优化算法》一文中研究指出多目标优化算法作为一种可以求解复杂问题的方法,已经广泛应用在工业、商业等许多实际领域中。传统的多目标优化算法,比如NSGA-II、MOEA/D在解集的分布性和收敛性上已经有了非常好的结果。但是,在现实生活和具体的生产经营活动中,决策者会根据自己的专业知识以及企业经营状况,对于不同的优化目标表达出不同的偏好程度。因此,在最优解集当中,只有一部分解是决策者感兴趣的。同时,随着市场环境的变化,决策者的偏好也会动态变化。所以,人们更愿意得到决策者感兴趣的偏好解而不是获得全部的最优解。并且,随着决策者偏好的改变,快速收敛到新的偏好最优解集上,不但可以提高算法的收敛性能,还可以减少算法的时间开销。因此,论文对基于决策偏好的多目标优化算法进行了深入的研究。针对如何将优化目标之间的重要度关系融入到多目标优化算法中的问题,论文提出了一种偏好叁支分解模型。该模型将决策者给出的目标间重要度关系即权重值融合到适应度函数中以计算种群中个体的适应度值,最后根据这个适应度值挑选进入下个迭代过程中的个体。同时以每个目标的权重值为标准,可以将这些目标分为叁个不同的部分,然后分别优化这叁部分,最后得到整体的最优集,这样做的好处可以降低优化问题的规模以及难度。实验结果说明,当决策者给出不同的偏好信息时,所提算法可以根据偏好信息调整种群的搜索范围。另外将所提算法和传统NSGA-II算法在6个目标的DTLZ1测试问题上进行了对比,实验结果表明,所提算法有着更好的收敛性。针对决策偏好动态变化的情况,论文提出了一个基于动态偏好的多目标优化模型。该模型发现无论决策者的偏好如何变化,新旧偏好区域的位置关系只有四种:新旧偏好区域没有重迭部分、新旧偏好区域有重迭部分但互不包含、新偏好区域包含旧偏好区域和新偏好区域包含于旧偏好区域。针对这四种情况,所提模型提供了不同的优化策略。主要解决了传统模型不能快速响应决策者偏好变化的缺点,在二维测试问题和叁维测试问题上,实验结果证明,所提模型在收敛性上相比传统的MOEA/D-PRE模型更优。(本文来源于《重庆邮电大学》期刊2019-04-02）
吉瑞博,王志红,周中健,王琦,李斌[6]（2019）在《基于多决策变量协同设计的供水管网多目标优化模型研究》一文中研究指出在城镇供水管网设计中,管线布置和管径搭配是影响工程经济性和可靠性的重要因素。为提升管网设计的整体优化水平,以管线布置和管径搭配共同作为决策变量,选用"管网建造费用"作为经济性目标函数,选用"管网管段压力均值"、"管网恢复力"和"枝状管流量和"作为管网可靠性目标函数,建立供水管网多目标优化设计模型。使用MATLAB平台搭载EPANET2动态链接库,采用改进的非支配排序多目标遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解模型得到帕累托(Pareto)前沿解集,并使用多标准优化和妥协解决方案(VIKOR)法选出最优折衷设计方案。最后以广东省某城镇供水管网设计为例进行验证,得到的前沿解集在多维目标空间中分布均匀,且选出的最优折衷方案综合效益良好,证明了供水管网管线布置和管道尺寸协同设计的科学性和有效性。(本文来源于《给水排水》期刊2019年03期）
董长青,陈辰,程旭,杨开欣,郭谨玮[7]（2018）在《基于MOPSO算法与改进熵权TOPSIS法的混合动力汽车多目标优化决策》一文中研究指出针对混合动力汽车油耗和排放优化问题,应用多目标粒子群算法(MOPSO)和改进熵权TOPSIS方法,对混合动力汽车的关键参数进行优化决策。首先以一款并联混合动力汽车为参考标准,在MATLAB/Simulink环境下搭建了整车仿真模型,并通过整车转鼓试验台对仿真模型的合理性和有效性进行验证;然后应用多目标粒子群算法对混合动力汽车关键参数进行优化,得到关于燃油经济性和污染物排放性能指标的Pareto最优解集;最后基于改进熵权TOPSIS方法,从Pareto最优解集中决策出一组最佳参考解。与优化前相比,混合动力汽车的油耗降低了4.28%,HC、NOx、CO叁种污染物排放量分别降低了17.8%、12.47%和5.93%。(本文来源于《制造业自动化》期刊2018年11期）
杜海文,崔明朗,韩统,魏政磊,唐传林[8]（2018）在《基于多目标优化与强化学习的空战机动决策》一文中研究指出为了解决无人机自主空战中的机动决策问题,提出了一种将优化思想与机器学习相结合的机动决策模型。采用多目标优化方法作为决策模型核心,既解决了传统优化方法需要为多个优化目标设置权重的困难,又提高了决策模型的可拓展性;同时在多目标优化的基础上通过强化学习方法训练评价网络进行辅助决策,解决了决策模型在对抗时博弈性不足的缺点。为了测试决策模型的性能,以近距空战为背景,设计了3组仿真实验分别验证多目标优化方法的可行性、辅助决策网络的有效性以及决策模型的总体性能,仿真结果表明,决策模型可以对有机动的敌机进行有效的实时机动对抗。(本文来源于《北京航空航天大学学报》期刊2018年11期）
郑欢,白海龙[9]（2018）在《考虑生态环境影响的大型建设项目多目标优化决策》一文中研究指出大型建设项目是我国社会和经济发展的重要驱动因素,而决策是其关键环节,在很大程度上决定着其能否持久和充分的发挥作用。学界对于项目的工期、成本和质量这叁个非常重要的方面展开了大量研究,而随着社会文明的进步,可持续发展战略进一步实践和落实,生态环境日益受到重视,逐渐成为与经济发展同等重要的关键要素,大型建设项目在决策阶段需基于生态环境的角度考虑项目价值。本文研究考虑生态环境影响的大型建设项目多目标优化决策,建立了离散时间-成本-质量-环境平衡问题(discrete time-cost-qualityenvironment trade-off problem,DTCQETP)的多目标优化模型及其算法,将最小化工期、最小化成本、最小化质量缺陷和最小化环境影响作为目标函数,然后,基于该模型的特征提出了模糊自适应混合遗传算法用以来求DTCQETP的最优解,最后,锦屏二级水电站大型深埋隧道群建设项目作为一个真实的案例来证明该优化方法的经济有效性、技术有效性以及社会生态有效性。与现有模型相比,该模型更加接近实际,不仅将叁维的时间-成本-质量、时间-成本-环境平衡模型拓展为四维的时间-成本-质量-环境平衡优化模型,而且还考虑了环境影响的模糊不确定性。特别是,本文假设环境影响特征是模糊数,用一定的置信水平和假设水平来描述,因此用模糊逻辑来处理一定执行模式下的项目环境影响。(本文来源于《系统工程》期刊2018年02期）
李燕青,仝年[10]（2018）在《基于多属性决策的微电网多目标优化运行》一文中研究指出微电网的优化运行能够有效的减少微电网的运行成本,提高能源的利用效率。对微电网多目标能量优化模型的求解大多采用将多目标优化问题转化成单目标优化问题的方法。文中针对并网运行的微电网,考虑了需求侧响应,建立了微电网多目标动态优化模型。对于模型的求解,首先运用层次分析法确定各个目标的权重,然后利用非占主元排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对重要的两个目标函数进行优化,多次优化并取每次优化得到的最优的解作为候选方案,然后对候选方案的目标函数值进行评价,再利用基于证据推理的多属性决策方法确定最终方案。仿真结果验证了文中所提方法的有效性,为微电网多目标优化运行问题的求解提供了一种新的思路。(本文来源于《电测与仪表》期刊2018年04期）
多目标优化与决策论文开题报告范文
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
大气复合污染是我国目前面临的主要大气环境问题。科学减排对大气复合污染形成起主要作用的一次污染物和二次污染的前体物,是治理大气复合污染的有效手段。本文提出了一种新的区域大气复合污染多目标优化模型,并结合多目标进化算法和基于决策者偏好的多属性决策技术,寻找治理大气污染的最优控制策略。与传统的单目标优化控制技术相比,本文提出的方法在保证环境达标的前提下,同时兼顾治理成本和行业可持续性发展这两种在一定程度上互斥的目标,并融入了决策者从当地实际情况出发对目标重要性的权衡,更加符合管理实践的需求,可为科学治理区域大气复合污染提供借鉴。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
多目标优化与决策论文参考文献
[1].官云飞,郑芙蓉.梯级水库多目标优化调度多属性决策研究[J].水利规划与设计.2019
[2].刘磊,胡非.基于多属性决策的区域大气复合污染多目标优化控制方法研究[J].气候与环境研究.2019
[3].贾晨,杜欣慧,姚宏民.计及不确定因素的售电公司动态购电决策多目标优化研究[J].电力系统保护与控制.2019
[4].郑金华,董南江,阮干,邹娟,杨圣祥.决策空间定向搜索的高维多目标优化策略[J].软件学报.2019
[5].付朝.基于决策偏好的多目标优化算法[D].重庆邮电大学.2019
[6].吉瑞博,王志红,周中健,王琦,李斌.基于多决策变量协同设计的供水管网多目标优化模型研究[J].给水排水.2019
[7].董长青,陈辰,程旭,杨开欣,郭谨玮.基于MOPSO算法与改进熵权TOPSIS法的混合动力汽车多目标优化决策[J].制造业自动化.2018
[8].杜海文,崔明朗,韩统,魏政磊,唐传林.基于多目标优化与强化学习的空战机动决策[J].北京航空航天大学学报.2018
[9].郑欢,白海龙.考虑生态环境影响的大型建设项目多目标优化决策[J].系统工程.2018
[10].李燕青,仝年.基于多属性决策的微电网多目标优化运行[J].电测与仪表.2018