基于灰色综合关联分析的多目标优化方法

针对属性权重完全未知, 属性值以直觉梯形模糊数形式给出的多属性决策问题, 提出一种灰关联投影寻踪动态聚类法. 该方法综合考虑灰色关联和优隶属度, 改进灰关联投影法(GRPM), 并将改进的灰关联投影法与投影寻踪动态聚类(PPDC) 方法结合, 构建投影目标函数. 引入萤火虫算法(FA) 优化投影目标函数, 寻求灰关联投影值的最佳投影方向, 从而求得灰关联投影值. 根据灰关联投影值的大小对备选方案进行分类、排序和择优. 实例分析结果验证了所提出方法的有效性和可行性.

针对指标值为区间灰数且权重属性部分已知、部分未知的决策问题, 提出一种基于核与灰度的灰色关联综合贴近度的决策方法.首先, 通过定义区间灰数的离散度和接近度, 构造一个确定指标权重的多目标优化模型; 然后, 利用区间灰数的简化形式, 求出方案与正、负理想方案核的关联度和灰度的关联度, 进而计算出方案的综合关联度; 最后, 构建灰色综合关联贴近度模型并依综合关联贴近度大小对方案排序.算例分析验证了所提出方法的合理性和可行性.

针对现有多目标优化方法存在的搜索性能弱、效率低等问题,提出一种基于灰色综合关联分析的多目标优化方法.该多目标优化方法采用单目标优化算法构建高质量的参考序列,计算参考序列与优化解的目标函数值序列之间的灰色综合关联度,定义基于灰色综合关联度的解支配关系准则,将灰色综合关联度作为多目标优化算法的适应度值.以带顺序相关调整时间的多目标流水车间调度问题作为应用对象,建立总生产成本、最大完工时间、平均流程时间及机器平均闲置时间的多目标函数优化模型.提出基于灰色关联分析的多目标烟花算法,对所建立的多目标优化模