[发明专利]一种分层多目标优化方法、终端设备及存储介质

说明书

本发明涉及一种分层多目标优化方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：S1：获取需要针对多个目标进行优化的多目标优化模型和待优化的所有目标；S2：根据模糊简化层次分析法将待优化的所有目标划分为主导目标和从属目标；S3：基于帕累托最优解集，计算多目标优化模型的满足所有主导目标的非支配解；S4：针对步骤S3得到的所有非支配解，以从属目标为基准对其进行筛选和/或排序，根据筛选和/或排序后的结果得到多目标优化模型的最优解。本发明在保证重点目标非支配最优性的同时，还可以兼顾更多从属目标的优化性能，从而获得有侧重点兼顾多目标的综合优化方案。

技术领域

本发明涉及目标优化领域，尤其涉及一种分层多目标优化方法、终端设备及存储介质。

背景技术

在工程、经济等学科领域中设计与优化中，常需要在两个或多个相互冲突的目标之间进行权衡，需要用到多目标优化解决上述问题。

传统的多目标优化方法有化多为少的方法、分层序列法、帕累托优化法等。在没有目标优先级排序和主观赋值的情况下，帕累托优化法是解决多目标有化问题的有效途径，可求解得到帕累托前沿优化解集。多目标权衡通常基于不同的主观依据或客观信息，或二者的结合。常规的客观决策准则主要基于非支配解集的特征，常见的方法有基于欧氏距离的决策方法、基于香农熵的决策方法和基于模糊理论的隶属函数决策方法等。主观决策准则更多依赖决策者的主观判断，常用的方法有层次分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP)、隶属函数等。然而，多目标优化方法在实际的应用过程中，仍然存在以下需要解决的问题：

(1)如何兼顾不同子目标的主观重要性与客观权衡特征差异，以提高多目标优化方法的主客观灵活性；

(2)如何降低主观决策方法多子目标对比量化标准的复杂度，以减少量化评价过程的主观经验依赖性；

(3)如何提升主观决策方法多决策者综合评价的群体一致性，以降低主观决策不确定性对结果的影响。

因此，亟待提出一种灵活兼顾真实案例主客观因素的多目标优化方法，以满足决策者应对多场景实际案例差异化需求。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提出了一种分层多目标优化方法、终端设备及存储介质。

具体方案如下：

一种分层多目标优化方法，包括以下步骤：

S1：获取需要针对多个目标进行优化的多目标优化模型和待优化的所有目标；

S2：根据模糊简化层次分析法将待优化的所有目标划分为主导目标和从属目标；

S3：基于帕累托最优解集，计算多目标优化模型的满足所有主导目标的非支配解；

S4：针对步骤S3得到的所有非支配解，以从属目标为基准对其进行筛选和/或排序，根据筛选和/或排序后的结果得到多目标优化模型的最优解。

进一步的，步骤S2的具体实现过程包括以下步骤：

S201：构建描述m个目标之间两两重要性程度优劣关系的模糊简化判断矩阵FSAM：

式中，m表示目标的总数，a_i,1表示第i个目标与第1个目标之间的重要性程度，a_1,表示第1个目标与第i个目标之间的重要性程度，…，a_i,i表示第i个目标与第i个目标之间的两两重要性程度，i表示目标的序号，m表示目标的总数；

S202：根据模糊简化判断矩阵FSAM中的各元素对应的两个目标之间的重要性程度的大小关系确定各元素的取值；

S203：计算模糊简化判断矩阵FSAM中各行元素的几何均值，将第i行元素的几何均值作为第i个目标的特征值；