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chaojiali

木虫 (小有名气)

[求助] 线性加权求和法求解多目标优化问题,各目标函数量纲归一化时如何设置最大值和最小值 已有2人参与

投稿的小论文写的是生产调度优化问题,有两个优化目标:时间和成本,我用的方法比较low,采用线性加权求和法将其转化为单目标优化问题,再用遗传算法求解。
由于时间和成本是两个不同量纲的目标函数,那么其在加权前需要先进行量纲归一化处理。
我看很多文献中提到了“min-max标准化”,我便也用了这种归一化方法,即x*=(X-Xmin)/(Xmax-Xmin)
现在论文审稿专家提出了一个问题:目标函数归一化时如何设置最大值和最小值?
文献中往往会说Xmax和Xmin是给定的,例如订单的完工时间不能超过多少,成本不能超过多少之类的,但很少涉及这个值怎么获得或合理的给出。
现在冷不丁被专家冷不丁的把这个问题揪出来了,我确实有点蒙,觉得不至于先按单目标优化算吧:算个差不多的就相当于得到各最小值吧?(比如自己先求最短时间或最小成本,然后再算加权求和的问题,但是这样很难保证自己算的就一定是最小值啊?)
希望高人指点一二。
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Mr.Yan123456

新虫 (初入文坛)

【答案】应助回帖

不知道你所说的时间是总完工时间还是c max,其实生产调度里的时间也是可以看做是成本的,我是这样理解的。

[ 发自手机版 http://muchong.com/3g ]
2楼2016-03-23 01:16:11
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xkshangx

禁虫 (著名写手)

本帖内容被屏蔽

3楼2016-03-23 16:08:16
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chaojiali

木虫 (小有名气)

引用回帖:
2楼: Originally posted by Mr.Yan123456 at 2016-03-23 01:16:11
不知道你所说的时间是总完工时间还是c max,其实生产调度里的时间也是可以看做是成本的,我是这样理解的。

总完工时间是一个优化目标,该目标的最大值和最小值。

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4楼2016-03-24 09:01:57
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chaojiali

木虫 (小有名气)

引用回帖:
3楼: Originally posted by xkshangx at 2016-03-23 16:08:16
建议查阅相关文献,中国机械工程上有相关文献

可否详细说明一些。

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5楼2016-03-24 09:02:29
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Mr.Yan123456

新虫 (初入文坛)

【答案】应助回帖

引用回帖:
4楼: Originally posted by chaojiali at 2016-03-24 09:01:57
总完工时间是一个优化目标,该目标的最大值和最小值。
...

我只是一菜鸟,对遗传算法不是很了解,可不可以通过找上下界做为max和min?

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6楼2016-03-24 12:27:22
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xkshangx

禁虫 (著名写手)

本帖内容被屏蔽

7楼2016-03-24 14:11:39
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chaojiali

木虫 (小有名气)

引用回帖:
6楼: Originally posted by Mr.Yan123456 at 2016-03-24 12:27:22
我只是一菜鸟,对遗传算法不是很了解,可不可以通过找上下界做为max和min?
...

遗传算法主要是生成各种调度方案并进行评价,每种调度方案都对应有相应的总完工时间和总成本。现在归一化处理,单个目标的上下限如何合理设置确实是个问题。比如一个订单,交付期可能规定3到5天,而某一个调度方案可以得到4天,那么4天是其中一个合理正常的调度方案,但还可能有更优的能达到3天的调度方案。这里的3天和5天就是上下限,我现在实际上不明白的是这个3天和5天制定时的依据是什么,或者用什么方法得到的。

发自小木虫Android客户端
8楼2016-03-24 18:41:54
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chaojiali

木虫 (小有名气)

引用回帖:
7楼: Originally posted by xkshangx at 2016-03-24 14:11:39
可以用上下限,主要是要完成无量纲化

上下限是怎么获得的?或者说用什么方法预测,分析得到呢?可否解释详细一些。

发自小木虫Android客户端
9楼2016-03-24 18:43:31
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Mr.Yan123456

新虫 (初入文坛)

引用回帖:
8楼: Originally posted by chaojiali at 2016-03-24 18:41:54
遗传算法主要是生成各种调度方案并进行评价,每种调度方案都对应有相应的总完工时间和总成本。现在归一化处理,单个目标的上下限如何合理设置确实是个问题。比如一个订单,交付期可能规定3到5天,而某一个调度方案 ...

怎么感觉你这个是带承诺交期的生产调度问题啊?总成本的目标是惩罚成本吗?

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10楼2016-03-24 18:54:12
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