[发明专利]基于决策变量分解的鲁棒多目标优化方法在审
| 申请号： | 201910140019.9 | 申请日： | 2019-02-26 |
| 公开（公告）号： | CN109902380A | 公开（公告）日： | 2019-06-18 |
| 发明（设计）人： | 刘建昌;刘圆超;谭树彬 | 申请（专利权）人： | 东北大学 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50;G06N3/12 |
| 代理公司： | 北京易捷胜知识产权代理事务所(普通合伙) 11613 | 代理人： | 韩国胜 |
| 地址： | 110169 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于决策变量分解的鲁棒多目标优化方法，该方法包括：S1：在初始化种群之后，采用决策变量分解策略将测试函数中的所有决策变量分解为低支配鲁棒相关变量和高支配鲁棒相关变量；S2：对初始化种群Po中的低支配鲁棒相关变量进行优化，得到一组优化种群P1；S3：对优化种群P1中的高支配鲁棒相关变量进行优化，得到最终的支配鲁棒最优解集S。上述方法在多目标优化过程中可以获取具有良好收敛性和鲁棒性的支配鲁棒解。 | ||
| 搜索关键词： | 鲁棒 决策变量 种群 分解 多目标优化 初始化 优化 多目标优化过程 测试函数 鲁棒最优 鲁棒性 收敛性 | ||
【主权项】：
1.一种基于决策变量分解的鲁棒多目标优化方法，其特征在于，包括：S1：在初始化种群之后，采用决策变量分解策略将测试函数中的所有决策变量分解为低支配鲁棒相关变量和高支配鲁棒相关变量；S2：对初始化种群Po中的低支配鲁棒相关变量进行优化，得到一组优化种群P1；S3：对优化种群P1中的高支配鲁棒相关变量进行优化，得到最终的支配鲁棒最优解集S。
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