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chaojiali木蟲 (小有名氣)
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線性加權求和法求解多目標優(yōu)化問題，各目標函數(shù)量綱歸一化時如何設置最大值和最小值 已有2人參與
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投稿的小論文寫的是生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化問題，有兩個優(yōu)化目標：時間和成本，我用的方法比較low,采用線性加權求和法將其轉化為單目標優(yōu)化問題，再用遺傳算法求解。 由于時間和成本是兩個不同量綱的目標函數(shù)，那么其在加權前需要先進行量綱歸一化處理。 我看很多文獻中提到了“min-max標準化”，我便也用了這種歸一化方法，即x*=(X-Xmin)/(Xmax-Xmin) 現(xiàn)在論文審稿專家提出了一個問題：目標函數(shù)歸一化時如何設置最大值和最小值？ 文獻中往往會說Xmax和Xmin是給定的，例如訂單的完工時間不能超過多少，成本不能超過多少之類的，但很少涉及這個值怎么獲得或合理的給出。 現(xiàn)在冷不丁被專家冷不丁的把這個問題揪出來了，我確實有點蒙，覺得不至于先按單目標優(yōu)化算吧：算個差不多的就相當于得到各最小值吧？（比如自己先求最短時間或最小成本，然后再算加權求和的問題，但是這樣很難保證自己算的就一定是最小值��？） 希望高人指點一二。 |
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2樓2016-03-23 01:16:11
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3樓2016-03-23 16:08:16
chaojiali
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6樓2016-03-24 12:27:22
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7樓2016-03-24 14:11:39
chaojiali
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遺傳算法主要是生成各種調(diào)度方案并進行評價，每種調(diào)度方案都對應有相應的總完工時間和總成本�，F(xiàn)在歸一化處理，單個目標的上下限如何合理設置確實是個問題。比如一個訂單，交付期可能規(guī)定3到5天，而某一個調(diào)度方案可以得到4天，那么4天是其中一個合理正常的調(diào)度方案，但還可能有更優(yōu)的能達到3天的調(diào)度方案。這里的3天和5天就是上下限，我現(xiàn)在實際上不明白的是這個3天和5天制定時的依據(jù)是什么，或者用什么方法得到的。 發(fā)自小木蟲Android客戶端 |
8樓2016-03-24 18:41:54
chaojiali
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