.png){kind=icon}
返回
A Multi-objective Optimization Approach for Generalized Linear Multiplicative Programming
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.1007/978-3-032-08381-4_8.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
乘性规划是一种基本数学优化问题，其中目标函数包含多个实值函数的乘积。本文研究一类乘性规划，称为广义线性乘性规划（GLMP），其目标是在线性约束下最小化两个正线性函数的乘积，且这两个函数具有一般的正幂次。由于目标函数是典型的非凸函数，GLMP可能存在多个局部极小值，导致计算上具有挑战性。为解决此问题，我们提出了一种基于多目标优化的方法。通过将每个函数视为待最小化的目标，我们证明GLMP的解必然是一个非支配极点，位于帕累托前沿凸包的顶点上。然后，我们使用递归算法确定所有非支配极点的集合。值得注意的是，GLMP的解可以直接从此集合中提取。此外，基于加权求和方法，该方法仅需在每次迭代中求解一个线性规划。最后，我们针对具有0-1背包约束的GLMP实例提供了计算结果，表明该方法具有良好的前景。
Keyword:
Linear multiplicative programming
Multi-objective optimization
Pareto front
WeightedSumMethod
期刊
机构
引用论文
Multi-objective optimization based algorithms for solving mixed integer linear minimum multiplicative programs基于多目标优化的混合整数线性最小乘性规划求解算法
PREAI
分享收藏Primal and dual multi-objective linear programming algorithms for linear multiplicative programmes.png)
Optimization
OAAI
OptimizationIF0
OAAI分享收藏分享收藏分享收藏分享收藏Graphical exploration of the weight space in three-objective mixed integer linear programs三目标混合整数线性规划中权重空间的图形探索OAAI
OAAI分享收藏分享收藏
查看更多内容