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The weighted sum method for multi-objective optimization: new insights
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AI
DOI：10.1007/s00158-009-0460-7.png)
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摘要
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作为多目标优化中的常见概念，最小化加权和是一种独立的方法，也是其他方法的组成部分。因此，深入了解加权求和方法的特征具有深远的意义。然而，尽管该方法的许多已发表的应用程序和文献在描述帕累托最优集方面解决了其陷阱，但很少有关于权重和技术的概念意义的全面讨论，以最大限度地提高该方法相对于先验的有效性偏好。因此，在本文中，我们根据偏好，帕累托最优集和目标函数值来研究权重的基本意义。我们确定决定哪个解决方案点由一组特定的权重产生的因素。根据偏好的先验表达确定了基本缺陷，并提供了指导方针以帮助避免盲目使用该方法。
Keyword:
Multi-objective optimization
Weighted sum
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IF:
4
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1.7W
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