文档介绍：基于IEC与RBF的隐性目标决策方法研究
摘要
在现实决策中存在着一类重要而又难以求解的决策问题:隐性目标决策问题。其决策目标函数不能或者难以显性定义,而且此类问题中决策者的偏好也难以在一开始就完全定义清楚,而需要决策者在交互的问题求解过程中逐渐加以确认。而交互式遗传算法将传统的进化机制与人的智能评价相结合,可以有效地解决隐性目标决策问题。但是,人的疲劳问题是交互式遗传算法的核心问题,它严重制约了交互式遗传算法在复杂优化问题中的应用。为解决该问题,研究求解该类问题的新算法,并研究处理隐性目标决策问题的求解实例。
本文从隐性目标决策问题的角度出发,主要的研究内容包括: (1)阐述了本文的研究对象~“隐性目标决策问题”,并分析了该类问题的
特征和研究难点,研究讨论了隐性目标决策问题求解方法的要求,指出交互式进化计算(IEC)与径向基网络函数(RBF)是适合处理隐性目标决策问题的技术方法,基于交互式进化计算与径向基网络,建立处理隐性目标决策问题的求解过程框架。
(2)交互式遗传算法(IGA)是IEC中研究最多的一个分支,阐述了交互式进化计算的概念,分析了交互式进化计算的核心问题;阐述了径向基网络函数(RBF) 的结构,分析了径向基网络函数的逼近能力、学****以及泛化能力,研究了径向基网络函数的学****算法。.
(3)给出了一种基于交互式进化计算(IEC)与径向基函数网络(RBF)的求解隐性目标决策问题的算法,该算法依据用户少数次对进化个体的评价,采用径向基函数运算提取评价过的个体偏好特征,以机器代替人对个体适应值评价。该算法克服了交互式遗传算法种群规模小,全局搜索能力低,用户容易疲劳的缺点。
(4)研究了隐性目标决策问题的一个具体实例一服装设计问题的原型设计。给出了服装设计的系统设计及其实现,分析了要素部分设计即服装设计编码及其求解思路,研究了基于IEC与RBF的服装设计系统的实现流程及更能模块,讨论了基于IEC与R B F方法的服装设计系统的功能实现。
关键词:隐性目标决策问题;交互式进化计算;交互式遗传算法;径向基函数网
络;服装设计
Decision-making method with tacit objective
based on IEC and RBF Abstract
In the real ,there exit such decision·making problem in the reality management domain that is important but hard to solve:decision-making problem with tacit objective function(DMPTOF).Its decision making objective functions can not or iS di衢cult to be defined how to define the preference of decision maker in advance in the problem iS alSO iS suitable for human to affirm his preference progressively during the decision making process. Interactive ic bining traditional evolutionary mechanism with
human’S subjective evaluation call solve them human’S fatigue is a
key problem of interactive ic algorithms which restricts their abroad applications plicated decision—making order to solve the above problem,this dissertation researched the theories and key technologies of interactive ie algorithms and solving case of such decision-making problem.
From the perspective of the decision—making problem with tacit objective
function,this dissertation mairdy cont