Definición básica de programación multiobjetivo
Programación multiobjetivo
Programación multiobjetivo
Una rama de la programación matemática. Estudiar el problema de optimizar más de una función objetivo dentro de una región determinada. También llamada optimización multiobjetivo. A menudo llamado VMP. En muchos problemas prácticos, como los de economía, gestión, diseño militar, científico y de ingeniería, a menudo es difícil utilizar un indicador para juzgar la calidad de un plan. En lugar de ello, es necesario compararlo con múltiples objetivos. incluso contradictorios entre sí. Por lo tanto, muchos académicos están comprometidos con la investigación en esta área. En 1896, el economista francés V. Pareto estudió por primera vez el problema de optimización de objetivos incomparables. Desde entonces, J. von Neumann, H.W. Kuhn y A.W. Tackle, A.M. Živrion y otros matemáticos han discutido en profundidad sobre este tema. Todavía no hay una definición completamente satisfactoria. Generalmente existen varios métodos para resolver la programación multiobjetivo: uno es el método de convertir más en menos, es decir, convertir múltiples objetivos en objetivos simples o duales que son más fáciles de resolver, como el método del objetivo principal, el método de ponderación lineal, y método del punto ideal, etc.; el otro se llama método de secuencia jerárquica, es decir, los objetivos se dan en una secuencia según su importancia, y cada vez se busca la solución óptima del siguiente objetivo en el conjunto de soluciones óptimas. el objetivo anterior hasta encontrar la solución óptima desatar****. Además del método de programación lineal anterior, los objetivos múltiples también se pueden modificar apropiadamente al método simplex para resolver; también existe un método llamado proceso de jerarquía analítica, que fue propuesto por el investigador de operaciones estadounidense Sha Dan en la década de 1970. Es un método cualitativo. Los métodos de análisis y toma de decisiones multiobjetivo combinados con la cuantificación son más prácticos para objetivos con estructuras complejas y situaciones en las que faltan los datos necesarios.