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高维多目标优化问题融入决策者偏好的集合进化优化方法
当前，多目标优化问题一直是重要的研究方向之一。而随着科学技术的不断发展，我们面临许多高维的多目标优化问题。这些问题包括但不限于环境保护、物流管理、工业制造和金融投资等各个领域。集合进化优化方法是一种常用的求解多目标优化问题的方法。然而，现有的集合进化优化方法有时忽略了决策者的偏好，这可能导致解决方案不适合实际应用。
因此，本文提出了一种集合进化优化方法，以解决高维多目标优化问题并考虑决策者的偏好。该方法从三个方面来实现最优解的搜索：遗传算法、粒子群算法和模拟退火算法。同时，本文还使用了均匀设计和Star蓝图技术进行优化解集生成和筛选。最后，本文根据决策者的偏好选择了最终的解决方案。
具体而言，本文的研究思路如下:首先，我们将多目标优化问题转化为单目标问题，通过适应度函数来描述目标函数和约束条件，并利用遗传算法、粒子群算法和模拟退火算法进行求解。然后，本文运用均匀设计约束和Star蓝图技术来生成一系列解的候选集合，通过评估函数从中筛选出最佳解。最后，本文通过决策者偏好选择最终的解决方案，以满足决策者的实际需求和实际情况。
本文使用了一个高维的多目标优化问题作为案例研究，验证了本文提出的集合进化优化方法的有效性。结果表明，本文提出的方法能够有效地生成高质量的优化解，并且在考虑决策者偏好的情况下，可以为决策者提供可接受的解决方案。此外，本文还通过敏感性分析，分析了优化参数的影响，并提出了一些可行的改进方案。
总之，本文提出了一种集合进化优化方法，旨在解决高维多目标优化问题并考虑决策者的偏好。该方法综合使用了遗传算法、粒子群算法和模拟退火算法，利用均匀设计和Star蓝图技术生成高质量的解的候选集合，并通过决策者偏好选择最终的解决方案。实验结果表明，本文的方法可以有效地解决多目标优化问题，并为决策者提供可接受的解决方案。