不确定多属性决策的单目标优化方法研究

发布时间：2018-04-17 10:20

  本文选题：多属性决策 + 神经网络　； 参考：《海军工程大学学报》2008年02期

【摘要】：运用神经网络的非线性映射和遗传算法的寻优特性,建立了不确定多属性决策的单目标优化模型。把属性值区间作为遗传算法染色体的搜索范围,用训练好的神经网络计算适应度。用不同的适应度函数来计算综合属性值区间数的下界和上界,然后对方案进行排序。算例结果表明,该方法是可行的。
[Abstract]:Based on the nonlinear mapping of neural networks and the optimization characteristics of genetic algorithms, a single objective optimization model for uncertain multi-attribute decision making is established.The interval of attribute value is regarded as the search range of chromosome in genetic algorithm, and the fitness is calculated by the trained neural network.The lower bound and upper bound of the interval number of the synthetic attribute value are calculated by different fitness functions, and then the scheme is sorted.The numerical results show that the method is feasible.
【作者单位】： 海军工程大学理学院 海军工程大学理学院
【分类号】：C934

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本文编号：1763186