用于生成具体多准则优化问题的解决方案的方法技术

本发明专利技术涉及用于生成具体多准则优化问题的解决方案的方法。发明专利技术的方法在于建立几个决策准则以及基于所述准则在所述问题的解决方案之间的优先关系，并且在于建模要解决的问题。本发明专利技术其特征在于：使用树搜索过程方法依照构造方式获得解决方案；已经为每个准则建立树搜索策略；更改所述策略以便找到提高质量的解决方案；依照最后找到的解决方案来动态选择所述策略；连续更改所述策略直到已经满足了结束条件；并且把在校验结束条件之前所最后找到的解决方案作为所提出问题的解决方案示出。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及一种能够生成具体多准则(multicriteria)优化问题的解决方案的方法。
技术介绍
许多的工业问题都涉及多准则决策和优化。一方面，树搜索技术可以解决单目标情况中组合或连续优化的大量问题。另一方面，多准则决策辅助提供了用于建模决策者优选并且用于比较多准则问题解决方案的工具和过程。然而，许多优化系统往往要求多准则建模解决方案之间的优先关系，这将允许更好地建模所遇到的问题，并且将可以以较好质量的解决方案来响应于此。同样地，在由多准则决策辅助处理的问题环境内，解决方案集有时太大而不可能比较其中的所有元素。本专利技术尤其涉及使用用于解决多准则优化问题的树过程。在单目标情况中，目标函数很大程度上确定构造搜索树的方式以及为探查所采取的策略。构成用于搜索解决方案的策略的这些元素的选择对于有效求解过程具有很大影响。另一方面在多准则情况中，常常很难确定能够在大多数情况下有效解决问题的搜索策略。
技术实现思路
本专利技术目的在于提供一种方法，所述方法可以半自动地或优选自动地生成多准则优化问题的解决方案，所述解决方案在大多数情况下能够有效地适用，即能够加速把搜索过程收敛到最优解决方法。依照本专利技术的方法是这样的方法·建立几个决策准则以及基于这些准则在问题的解决方案之间的优先关系；·建立要解决问题的模型并且其特征在于 ·经由树搜索过程构造性地获得解决方案；·已经为每个准则建立树搜索策略；·更改所述策略以便找到提高质量的解决方案；·作为最后找到的解决方案的函数来动态地选择所述策略；·继续更改策略直到满足停止条件；·把在满足停止条件之前所最后找到的解决方案作为所设置问题的解决方案示出。依照本专利技术的另一的特征，通过集合函数H，其优选为Choquet整数，来建模在问题的解决方案之间的优先关系。依照本专利技术的又一特征，每次搜索后，以最后找到的解决方案的函数来为每个准则确定指示符值，并且此指示符可以确定将在下一搜索期间使用的策略。依照本专利技术的又一特征，用于动态选择策略的指示符是最大效用的指示符。依照本专利技术的又一特征，用于动态选择策略的指示符是平均效用的指示符。依照本专利技术的又一特征，对不同的搜索设置局部约束(localconstraint)。有益地是，为基于准则的搜索设置的局部约束是改进此准则的约束，并且在每次搜索上设置此约束。作为选择，为基于准则的搜索设置的局部约束是改进此准则的约束，并且从根据此准则的第二次搜索开始，只有在接连几次选择准则来引导搜索的时候，才设置此约束。依照本专利技术的又一特征，与各个准则相关联的策略、对搜索的局部约束和搜索过程中的停止条件被用来找到问题的最优解决方法以及用来证明此解决方案的最优性。依照本专利技术的又一特征，在约束解算装置中执行建模问题以及搜索解决方案。具体实施例方式经由非限制性例子根据实现模式的详细说明将使本专利技术能够更好地理解。因此本专利技术的方法是用于解决多准则优化问题的方法，其基于各个单目标策略(每个准则一个)来更改搜索。为了使所述方法有效，在搜索时刻策略的选择必须作为问题数据和搜索状态的函数来自适应地执行。首先，定义了用于理解本专利技术方法的重要的概念，即在随后描述中使用的符号和术语。按照决策变量集定义优化问题，每个决策变量按照逻辑关系集从称作域的集中提取它们的值，这些变量限制允许的值的组合，称作约束。最后，按照目标函数定义了此问题，所述目标函数特征化了解决方案的质量(在最小化问题的情况下常常谈及成本函数而且如果处理最大化问题常常谈及利润函数或效用函数)。这种问题的解决方案是把来自其域的值分配到满足所有约束的每个决策变量。在最小化问题的情况下，最优解决方法集对应于在现有的解决方案集之间具有成本函数的最小值的解决方案。优化问题的处理在于搜索低成本的解决方案，如果可能最优的话，或者根据证明不存在解决方案的情况而定。当变量域是有限值集时，问题是组合的优化问题。当变量域是真集的区间(intervals of the set of reals)时，问题是连续优化问题。对于给定的优化问题，解决方案搜索空间对应于按照变量域的笛卡尔乘积而形成的空间。解决方案空间对应于问题的解决方案集。通常在工业和服务的许多分支中遇到优化问题。例示性的问题是以最小成本向地理位置分散的客户递送一定数目的订单。问题的决策变量是投递这些货物的日期和次数。所述约束描述了运输网络、接收货物的客户可用性的时间表、递送的交通工具的容量和进行递送的雇员的时间表。作为满足订单所经过距离的函数来计算将要最小化的成本函数。在极度变化的域中遇到运输问题，所述域是无线电通信、航空和防御。其中其它大的优化问题类是调度问题(调度生产线、排序由处理器处理的任务)、配置问题、使用时间和计划问题、划分问题。多准则决策辅助技术目的在于可以以尽可能可靠的方式建模专家级的优先选择(preference)。这种建模允许构造适当的工具，所述工具能够帮助或代替决策者来解决复杂的问题。解决多准则决策问题在于建模一种方式，专家或决策者依照此方式来排列由属性或观点集所描述的可能的解决方案集(每一个都称作“候选”)。为了执行所述排列(甚至只是选择候选)，依照被视为问题相关的每个观点来计算各个可能候选的“性能”(满足等级)。借助于总计各个候选性能的函数来执行建模专家的优先选择。使用两种方法“比较然后总计”(CA)方法在于首先逐个准则地成对比较候选的性能，然后总计这些比较以便建立优先关系；“总计然后比较”(AC)方法对于各个准则通过根据候选性能计算的整个分数来汇总候选值。在专家的优选选择意义上最好的候选称作优选的解决方案。例如，我们考虑上述递送货物问题的各个解决方案。可以递送货物的解决方案的成本可能不是唯一选择的准则。我们还可能想要最小化递送的持续时间(最低廉的解决方案不必是最快的)，给出更重要订单的优先级，最小化递送的数目，所述递送为当不可能保持给定时序表时为晚的或全局延期。然后决策者可能更喜欢在最小成本解决方案的各个准则之间提供折中的解决方案。多准则决策辅助技术可以排列一定数目的已知候选(例如为选择安装核电站的位置)。通常，可以评价个体的情况或适应性(评价响应于支付出价的相关性，学生的评价，等等)。本专利技术必须建模并解决的问题是多准则优化问题，其特征在于如在传统的优化问题中按照决策变量和约束集建模解决方案空间，以及按照多准则函数来建模所述解决方案之间的优先关系。因此解决多准则优化问题等于找到所述问题的优选的解决方案，或至少良好质量的解决方案。在多准则优化问题的环境内，因此最优解决方案是优选的解决方案。通常不可能比较优化问题的所有解决方案，并且注意到多准则的引入常常提供搜索一种甚至更为复杂的最优解决方法。因此本专利技术提出一种方法，其可以考虑多准则优化问题的细节并且在合理的次数内得到它们的解决方案。此方法基于使用树过程来搜索问题的解决方案。可以采用各种方式来搜索优化问题的解决方案。大部分普遍求解过程之一是分隔评价(分支定界)过程，所述过程可以借助于搜索树来执行隐式遍历解决方案空间。构造搜索树的原理如下在树的每个节点，把父的子问题分成简单的下一代的子问题直到要解决的子问题是普通的。通过下一代子问题的解决方案是父的子问题的解决方案，而且下一代子问题的合并等价于父的子问题的方式，来执行子问题(称本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于生成多准则优化的具体问题的解决方案的方法，依照所述方法建立几个决策准则以及基于这些准则在所述问题的解决方案之间的优先关系；其特征在于：建立要解决问题的建模；.经由树搜索过程构造性地获得解决方案；.已经 为每个准则建立树搜索策略；.更改所述策略以便找到提高质量的解决方案；.作为最后找到的解决方案的函数来动态地选择所述策略；.继续更改策略直到满足停止条件；.把在满足停止条件之前所最后找到的解决方案作为所设置问题 的解决方案示出。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】FR 2003-1-28 03/008981.一种用于生成多准则优化的具体问题的解决方案的方法，依照所述方法建立几个决策准则以及基于这些准则在所述问题的解决方案之间的优先关系；其特征在于建立要解决问题的建模；·经由树搜索过程构造性地获得解决方案；·已经为每个准则建立树搜索策略；；·更改所述策略以便找到提高质量的解决方案；·作为最后找到的解决方案的函数来动态地选择所述策略；·继续更改策略直到满足停止条件；·把在满足停止条件之前所最后找到的解决方案作为所设置问题的解决方案示出。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过总计集合函数(H)来建模在问题的解决方案之间的优先关系。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于准则H的总计集合函数是Choquet整数(Cμ)。4.如权利要求1到3中之一所述的方法，其特征在于，按照每次搜索，作为最后找到的解决方案的函数来为每个准则确定指示符值，而且此指示符可以确定将在下一...

【专利技术属性】
技术研发人员：F勒韦德，M格拉比施，C拉布尔兹，P赛韦安特，
申请(专利权)人：泰勒斯公司，
类型：发明
国别省市：FR[法国]