传统的多目标优化方法往往将其转化为各目标之加权和,然后采用单目标的优化技术。但是,这样做存在几大缺点:
①不同性质的目标之间单位不一致,不易作比较;
②各目标加权值的分配带有较大的主观性;
③优化目标仅为各目标的加权和,优化过程中各目标的优度进展不可操作;
④各目标之间通过决策变量相互制约,往往存在相互矛盾的目标,致使加权目标函数的拓扑结构十分复杂。
传统的多目标优化方法往往将其转化为各目标之加权和,然后采用单目标的优化技术。但是,这样做存在几大缺点:
①不同性质的目标之间单位不一致,不易作比较;
②各目标加权值的分配带有较大的主观性;
③优化目标仅为各目标的加权和,优化过程中各目标的优度进展不可操作;
④各目标之间通过决策变量相互制约,往往存在相互矛盾的目标,致使加权目标函数的拓扑结构十分复杂。
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