多目標(biāo)優(yōu)化模型的優(yōu)缺點(diǎn)（多目標(biāo)優(yōu)化模型的優(yōu)缺點(diǎn)是什么）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于多目標(biāo)優(yōu)化模型的優(yōu)缺點(diǎn)的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、多目標(biāo)決策、多目標(biāo)優(yōu)化、多目標(biāo)規(guī)劃的區(qū)別是是么？

• 2、線性規(guī)劃模型的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)有哪些

• 3、全模型和選模型優(yōu)缺點(diǎn)

• 4、學(xué)習(xí)多目標(biāo)優(yōu)化需要掌握哪些python知識(shí)

一、多目標(biāo)決策、多目標(biāo)優(yōu)化、多目標(biāo)規(guī)劃的區(qū)別是是么？

此問題 說難 確實(shí)難 你要是非要咬文嚼字的話 那這幾個(gè)概念是怎么也分不清楚的。

首先多目標(biāo)決策是指某些問題有多個(gè)目標(biāo)決定。我個(gè)人感覺它不應(yīng)該是個(gè)概念，而是一個(gè)“問題”。需要我們?nèi)ソ獯稹?/p>

如何解答?

這就用到了多目標(biāo)優(yōu)化即研究多個(gè)目標(biāo)在區(qū)域內(nèi)的最優(yōu)化，同時(shí)又叫多目標(biāo)最優(yōu)化。

最后多目標(biāo)規(guī)劃，這個(gè)簡單，是數(shù)學(xué)上的一個(gè)分支，說白了它就是多目標(biāo)優(yōu)化。你要規(guī)劃出一個(gè)目標(biāo)即規(guī)劃出一個(gè)優(yōu)化方案。就是這樣。

當(dāng)然兩者不可等同，其實(shí)不難理解，規(guī)劃這個(gè)問題好理解，例如什么十一五規(guī)劃十二五規(guī)劃，水資源規(guī)劃等等，是一個(gè)很空泛的東西。就是對一個(gè)問題做出一個(gè)合理的規(guī)劃?？梢岳斫鉃閷@個(gè)問題一個(gè)優(yōu)化方案。

呵呵 個(gè)人理解 有錯(cuò)誤請指出。 本人學(xué)水利的 想共同探討可以加我 799251711

二、線性規(guī)劃模型的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)有哪些

優(yōu)點(diǎn)：有統(tǒng)一算法，任何線性規(guī)劃問題都能求解，解決多變量最優(yōu)決策的方法。

缺點(diǎn)：對于數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性要求高，只能對線性的問題進(jìn)行規(guī)劃約束，而且計(jì)算量大，有由線性規(guī)劃演變的非線性規(guī)劃法等等后續(xù)的方法彌補(bǔ)，但是計(jì)算量增加許多。

線性規(guī)劃是決策系統(tǒng)的靜態(tài)最優(yōu)化數(shù)學(xué)規(guī)劃方法之一.它作為經(jīng)營管理決策中的數(shù)學(xué)手段,在現(xiàn)代決策中的應(yīng)用是非常廣泛的,它可以用來解決科學(xué)研究、工程設(shè)計(jì)、生產(chǎn)安排、軍事指揮、經(jīng)濟(jì)規(guī)劃。

擴(kuò)展資料：

1、每個(gè)模型都有若干個(gè)決策變量（x1，x2，x3……，xn），其中n為決策變量個(gè)數(shù)。決策變量的一組值表示一種方案，同時(shí)決策變量一般是非負(fù)的。

2、目標(biāo)函數(shù)是決策變量的線性函數(shù)，根據(jù)具體問題可以是最大化（max）或最小化（min），二者統(tǒng)稱為最優(yōu)化（opt）。

3、約束條件也是決策變量的線性函數(shù)。當(dāng)?shù)玫降臄?shù)學(xué)模型的目標(biāo)函數(shù)為線性函數(shù)，約束條件為線性等式或不等式時(shí)稱此數(shù)學(xué)模型為線性規(guī)劃模型。

參考資料來源：百度百科-線性規(guī)劃

三、全模型和選模型優(yōu)缺點(diǎn)

全模型和選模型優(yōu)缺點(diǎn)如下：

1、優(yōu)點(diǎn)：全模型和選模型組織的優(yōu)點(diǎn)是把職能分工與組織合作結(jié)合起來，從專項(xiàng)任務(wù)的全局出發(fā)，促進(jìn)組織職能和專業(yè)協(xié)作，有利于任務(wù)的完成。把常設(shè)機(jī)構(gòu)和非常設(shè)機(jī)構(gòu)結(jié)合起來，既發(fā)揮了職能機(jī)構(gòu)的作用，保持常設(shè)機(jī)構(gòu)的穩(wěn)定性，設(shè)機(jī)構(gòu)在特定任務(wù)完成后立即撤銷，可避免臨時(shí)機(jī)構(gòu)長期化。

2、缺點(diǎn)：全模型和選模型組織的缺點(diǎn)是組織結(jié)構(gòu)復(fù)雜，各專項(xiàng)任務(wù)組織與各職能機(jī)構(gòu)關(guān)系多頭，協(xié)調(diào)困難。專項(xiàng)任務(wù)組織負(fù)責(zé)人的權(quán)力與責(zé)任不相稱，若缺乏有力的支持與合作，工作難以順利開展。專項(xiàng)任務(wù)組織是非常設(shè)機(jī)構(gòu)，該組織的成員工作不穩(wěn)定，其利益易被忽視，故缺乏歸屬感和安全感。

四、學(xué)習(xí)多目標(biāo)優(yōu)化需要掌握哪些python知識(shí)

多目標(biāo)優(yōu)化

目標(biāo)優(yōu)化問題一般地就是指通過一定的優(yōu)化算法獲得目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)化解。當(dāng)優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)為一個(gè)時(shí)稱之為單目標(biāo)優(yōu)化(Single-

objective Optimization Problem,

SOP)。當(dāng)優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)有兩個(gè)或兩個(gè)以上時(shí)稱為多目標(biāo)優(yōu)化(Multi-objective Optimization Problem,

MOP)。不同于單目標(biāo)優(yōu)化的解為有限解，多目標(biāo)優(yōu)化的解通常是一組均衡解。

多目標(biāo)優(yōu)化算法歸結(jié)起來有傳統(tǒng)優(yōu)化算法和智能優(yōu)化算法兩大類。

1. 傳統(tǒng)優(yōu)化算法包括加權(quán)法、約束法和線性規(guī)劃法等，實(shí)質(zhì)上就是將多目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)函數(shù)，通過采用單目標(biāo)優(yōu)化的方法達(dá)到對多目標(biāo)函數(shù)的求解。

2. 智能優(yōu)化算法包括進(jìn)化算法（Evolutionary Algorithm, 簡稱EA）、粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）等。

Pareto最優(yōu)解：

若x*∈C*,且在C中不存在比x更優(yōu)越的解x，則稱x*是多目標(biāo)最優(yōu)化模型式的Pareto最優(yōu)解，又稱為有效解。

一般來說，多目標(biāo)優(yōu)化問題并不存在一個(gè)最優(yōu)解，所有可能的解都稱為非劣解，也稱為Pareto解。傳統(tǒng)優(yōu)化技術(shù)一般每次能得到Pareo解集中的一個(gè)，而

用智能算法來求解，可以得到更多的Pareto解，這些解構(gòu)成了一個(gè)最優(yōu)解集，稱為Pareto最優(yōu)解。它是由那些任一個(gè)目標(biāo)函數(shù)值的提高都必須以犧牲其

他目標(biāo)函數(shù)值為代價(jià)的解組成的集合,稱為Pareto最優(yōu)域，簡稱Pareto集。

Pareto有效(最優(yōu))解非劣解集是指由這樣一些解組成的集合：與集合之外的任何解相比它們至少有一個(gè)目標(biāo)函數(shù)比集合之外的解好。

求解多目標(biāo)優(yōu)化問題最有名的就是NSGA-II了，是多目標(biāo)遺傳算法，但其對解的選擇過程可以用在其他優(yōu)化算法上，例如粒子群，蜂群等等。這里簡單介紹一下NSGA-II的選擇算法。主要包含三個(gè)部分：

1. 快速非支配排序

要先講一下支配的概念，對于解X1和X2，如果X1對應(yīng)的所有目標(biāo)函數(shù)都不比X2大（最小問題），且存在一個(gè)目標(biāo)值比X2小，則X2被X1支配。

快速非支配排序是一個(gè)循環(huán)分級(jí)過程：首先找出群體中的非支配解集，記為第一非支配層，irank=1（irank是個(gè)體i的非支配值），將其從群體中除去，繼續(xù)尋找群體中的非支配解集，然后irank=2。

2. 個(gè)體擁擠距離

為了使計(jì)算結(jié)果在目標(biāo)空間比較均勻的分布，維持種群多樣性，對每個(gè)個(gè)體計(jì)算擁擠距離，選擇擁擠距離大的個(gè)體，擁擠距離的定義為：

L[i]d=L[i]d+(L[i+1]m−L[i−1]m)/(fmaxm−fminm)

L[i+1]m是第i+1個(gè)個(gè)體的第m目標(biāo)函數(shù)值，fmaxm 和 fminm是集合中第m個(gè)目標(biāo)函數(shù)的最大和最小值。

3. 精英策略選擇

精英策略就是保留父代中的優(yōu)良個(gè)體直接進(jìn)入子代，防止獲得的Pareto最優(yōu)解丟失。將第t次產(chǎn)生的子代種群和父代種群合并，然后對合并后的新種群進(jìn)行非支配排序，然后按照非支配順序添加到規(guī)模為N的種群中作為新的父代。

以上就是關(guān)于多目標(biāo)優(yōu)化模型的優(yōu)缺點(diǎn)相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。

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