[发明专利]一种改进型最优化方法

说明书

本发明公开了一种改进型最优化方法，包括以下步骤：通过多属性效用分析方法进行前端处理，得出满足最速下降法的基本条件，经过前端处理后，对于不同影响因素权重组合的情况，每一种最高总效用值u_i，都对应着相应的备选方案P_i；建立最速下降法优化模型，用于在多个备选方案P_i中选出最优方案；通过优化模型进行多属性效用分析方法的末端数据处理，从而得出最优结果(P优，u优)。该方法采用最速下降法处理不同影响因素下最大效用数值，同时考虑了不同影响因素的权重，从而得出最优结果，使得决策更加科学化。

技术领域

本发明涉及最优化分析技术领域，具体涉及一种改进型最优化方法。所述最优化方法尤指最优化决策分析方法中的多属性效用分析方法。

背景技术

在最优化决策分析(亦称为最优化分析)方法中，多属性效用分析方法是由工程学、管理学和心理学等几个学科发展而成的，是一种用途十分广泛的决策方法，它的突出特点是可以把那些难以用货币定量的因素定量化，从而可以对那些通常只能做定性分析的问题作出定量的判断，使得决策更加科学化。

在多属性效用分析方法中，首先针对所要考虑的各个影响因素确定效用函数，然后计算各备选方案相应的效用值，最后比较各备选方案的总效用值(总效用的数值)，总效用值高的方案为优。

多属性效用分析方法一般会考察各影响因素权重值的灵敏度，从而计算出在不同影响因素假设条件下各备选方案的效用值。然后将不同影响因素假设条件下计算出的各种方案的效用值的分离值用最小二乘法拟合为连续曲线，从而可以得出不同影响因素下的最大效用数值。最后采用几何平均法得出最优值(此最优值为综合考虑各影响因素权重值的灵敏度的情况下得出，而非单纯效用值最高的最优值)。采用几何平均的方法处理不同影响因素下最大效用数值，从而得出最优结果是不适宜的，不能体现不同影响因素的权重，需要对现有多属性效用分析方法进行改进。

发明内容

针对现有技术中存在的缺陷，本发明的目的在于提供一种改进型最优化方法，采用最速下降法处理不同影响因素下最大效用数值，同时考虑了不同影响因素的权重，从而得出最优结果，使得决策更加科学化。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种改进型最优化方法，包括以下步骤：

通过多属性效用分析方法进行前端处理，得出满足最速下降法的基本条件，

经过前端处理后，对于不同影响因素权重组合的情况，每一种最高总效用值u_i，都对应着相应的备选方案P_i；

建立最速下降法优化模型，用于在多个备选方案P_i中选出最优方案；

通过优化模型进行多属性效用分析方法的末端数据处理，从而得出最优结果(P优，u优)。

进一步，如上所述的一种改进型最优化方法，所述前端处理具体包括：

首先，针对所要考虑的各个影响因素确定效用函数，

然后，计算各备选方案相应的效用值，即部分效用值，

最后，对于各不同影响因素权重组合的情况，分别比较各备选方案的总效用值u_i，总效用值u_i高的方案为优。

进一步，如上所述的一种改进型最优化方法，优化模型为：

进一步，如上所述的一种改进型最优化方法，末端数据处理具体包括：

在计算工具中构建优化模型实现最速下降法，输入待处理数据，从而得出最优结果(P优，u优)；