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一种基于Skyline Query的多目标优化方法

作　者: 夏淑媛
导　师: 马志新
学　校: 兰州大学
专　业: 计算机软件与理论
关键词: 多目标决策轮廓线预处理最优化并行非劣解
分类号: TP311.13
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要

决策是从一些可行的方案中挑选出使决策人最为满意的方案的过程。在现实所有的决策过程中,人们经常面临着目标的多样性。由于不能比较的相互冲突的目标的存在,决策问题变得复杂了,但同时也有趣了。在多个相互冲突的目标中做出决策的学科称为多目标优化决策(MODM)。目前求解的方法有很多,但无论是常规解法还是基于智能优化的方法,都不能保证搜索的全局性能。针对传统方法的弊端,本文提出了一种基于Skyline Query的多目标优化决策(SBASM)。此算法是基于后验技术而提出的,即先搜索出所有的非劣解,再从非劣解中做出最后的决策。SBASM可以并行的搜索出MODM的所有非劣解,并且克服了许多方法中一次计算只能得出一个结果的弊端。成功地实现了不同目标间的权衡。为了方便搜索,我们首先对数据进行预处理,然后根据四叉树的结构特点以及划分后各区域间的支配关系,提出了一种新的Skyline Query查询算法——QBSQo该算法作用于预处理后的数据,可成功的获得所有的非劣解并且有效减少决策者的偏好影响。为了帮助决策者尽快选择出最佳调和解,我们将QBSQ算法求出的所有非劣解以轮廓线决策树(Skyline-Decision Tree)的形式交给决策者。由于直接离散成高精度的点并不现实,因此我们还需要采用C.M.(会话模式)来逐步提高数据精度。通过上述这些连续的处理过程,决策人可以更好地做出决策。大量仿真试验结果证明了SBASM的有效性,正确性和可行性。

全文目录

中文摘要  3-4
Abstract  4-7
第一章绪论  7-12
  1.1 多目标优化决策研究背景  7-8
  1.2 多目标优化决策的研究意义  8
  1.3 基本概念和分类  8-11
    1.3.1 多目标优化决策的基本概念  8-10
    1.3.2 多目标优化决策分类  10-11
  1.4 内容综述  11
  1.5 本文组织结构  11-12
第二章 MODM常用解法  12-19
  2.1 直接法  12-14
    2.1.1 凸的线性多目标优化问题  13-14
  2.2 间接法  14-16
    2.2.1 Weighting-sum方法  14-15
    2.2.2 Goal program  15
    2.2.3 ε-约束法  15-16
  2.3 常规法总结  16
  2.4 多目标遗传算法  16-18
    2.4.1 并列选择法  17
    2.4.2 非劣分层遗传算法(NSGA)  17
    2.4.3 基于权重的遗传算法  17
    2.4.4 粒子群算法(多目标优化SO)  17-18
    2.4.5 微遗传算法(Micro-Genetic Algorithm,Micro-GA)  18
  2.5 遗传算法的总结  18-19
第三章 Skyline Query  19-28
  3.1 Skyline Query基本概念  19-20
  3.2 几种典型的Skyline Query算法  20-24
    3.2.1 BNL算法(Block Nested Loops Algorithm)  20-21
    3.2.2 D&C算法(Divide and Conquer Algorithm)  21-22
    3.2.3 最近邻算法(Nearest Neighbor Algorithm)  22-24
  3.3 一种新的Skyline Query方法—QBSQ  24-28
    3.3.1 QBSQ  24-28
第四章基于QBSQ的多目标优化方法SBASM  28-38
  4.1 QBSQ应用于多目标优化问题的前提  29
  4.2 数据预处理  29-33
    4.2.1 决策变量的类型  29-30
    4.2.2 决策变量的预处理方法  30-32
    4.2.3 一个决策变量的预处理的例子  32-33
  4.3 QBSQ应用在多目标优化决策  33-34
  4.4 轮廓线决策树(Skyline Decision Tree)  34-36
  4.5 会话模式  36-38
第五章基于QBSQ多目标优化方法实验与分析  38-41
  5.1 实验环境  38
  5.2 实验结果与分析  38-41
第六章结论与进一步工作  41-42
参考文献  42-45
在学期间的研究成果  45-46
致谢  46

一种基于Skyline Query的多目标优化方法

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