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一种基于GA的多目标模糊决策方法研究 被引量:7

Research on Multi-Objective Fuzzy Decision-Making Method Based on GA
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摘要 针对多目标决策中目标非标准化对决策的影响,提出一种基于相对隶属度的改进遗传算法。在求解过程中,首先计算出群体中所有个体的目标特征值,然后计算目标非标准化对决策的影响度和影响度因子;通过影响度因子将目标非标准化对决策的影响计算到相对隶属度中,将目标特征值矩阵转化为相对隶属度矩阵,构造基于相对隶属度的相对适应度函数,以减小目标非标准化对决策的影响;最后给出了应用该算法处理复杂零件协同制造中制造资源优化配置的一个实例,证明算法的可行性与有效性。 To decrease the influence degree of objective's non-standardization in multi-objectives decision- making, an improved algorithm based on GA was proposed. During seeking the answer to multi-objectives decision- making, the objective eigenvalue of each chromosome was computed. Then, the influence degree and the influence degree coefficient caused by the objective's non-standardization were obtained in each generation. The relative membership degree of each chromosome to the optimized value was calculated based on the influence degree coefficient, and it included the influence caused by the objective's non-standardization. By changing the objective eigenvalue matrix into the relative membership degree matrix in each generation, the relative fitness function was set up and its value was calculated based on the relative membership degree to reduce the influence degree of objective's non-standardization to decision-making. At last, an example about resources ootimizing, deplovment was given to prove the algorithm's feasibilitv and validity.
出处 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第10期2341-2344,2348,共5页 Journal of System Simulation
基金 国家863/CIMS高科技计划重大专项(2001AA412020) 西北工业大学博士论文创新基金(CX200412) 航空科学基金(04H53064)
关键词 遗传算法 影响度因子 相对隶属度 相对适应度 制造资源优化配置 Genetic algorithm Influence degree coefficient Relative membership degree to the optimized value Relative fitness value Manufacturing resources optimization deployment
  • 相关文献

参考文献8

二级参考文献17

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共引文献379

同被引文献50

引证文献7

二级引证文献36

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