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chaojiali木虫 (小有名气)
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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
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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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chaojiali
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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
Mr.Yan123456
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2楼2016-03-23 01:16:11
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3楼2016-03-23 16:08:16
chaojiali
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4楼2016-03-24 09:01:57














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