企业产品质量多目标评价的几种方法评价

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1、几种多目标优化的方法分析与评价王小磊，刘国肖，（华北电力大学（保定），河北保定，071003）摘要：多目标优化方法自1896年由法国经济学家V.帕累托提出来后，经过多年的发展和完善，已经从传统的几类方法发展到基于进化的多类方法，特别是近几年来国内外众多学者致力于研究基于进化方法，形成了多种改进方案，每种中改进方案都应用了不同的该进方法和解决了不同的原方案的缺陷。本文重点对当下人们新型方法（蚁群算法、粒子算法、模拟退火算法、遗传算法、进化算法等）的改进算法进行介绍，并对其进行了分析并作出、评价。关键词：多目标优化；基于进化方法；改进算法；分析与评价Theeval

2、uationandevaluationofthemulti-objectiveoptimizationWangxiaolei，liuguoxiao（NorthChinaElectricPowerUniversity（baoding），HebeiProvincebaoding，071003）Abstract:TheMulti-objectiveoptimizationmethodshasbeenaevolution-basedmethodssinceputforwardedin1896bytheFrencheconomistV.Pareto,fromthetra

3、ditionalone,Inrecentyearsthescholarsallovertheworlddedicatedtotheresearchbasedonevolutionarymethods,andithasraisedavarietyofimprovedmethods.Thisarticlefocusesontheimprovedalgorithmofthenewmethodswhichpresentpeopleareintroduced.Andthenanalysisandevaluatethem.Keywords:multi-objectiveo

4、ptimization;theimprovedalgorithmbasedonevolutionarymethods;analysisandevaluation0引言多目标优化的目的是找到一个能同时满足多有的优化目标的解，而这个解通常是以一个不确定的点集形式出现。因此多目标优化的任务就是要找出这个解集的分布情况，并根据具体情况找出是何问题的解。多目标最优化思想最早是在1896年由法国经济学家V.帕累托提出来的，经过多年的发展逐渐形成了一门比较完善的学科，自70年代以来，多目标规划的研究越来越受到人们的重视。至今关于多目标最优解尚无一种完全令人满意的定义，所以在

5、理论上多目标规划仍处于发展阶段。经过这些年的发展多目标优化的求解形成了多种理论：传统的方案和基于进化算法方案。这里我们将对这两类方法进行优缺点和适用性的比较评价。1传统经典方案1.1化多为少的方法由于直接解决多目标问题比较困难，于是很多人想办法将它们化为较容易求解的单目标或双目标问题。由于化法不一，就形成了多种方法，下面我介绍几种常用的和较易实现的方法。1.1.1主要目标法此方法的核心是解决主要问题，并适当兼顾其他要求。主要包括优选法和数学规划法，这种方法比较适用于初步的多目标优化，最大的特点是定性讨论，找出最主要的问题并适当兼顾其他次要问题，从而做出最优决策

6、，在寻找最主要问题时可以利用老七种质量管理工具中的层次分析法和帕累托图，确定A、B、C三类问题运用因果图找出A类问题的主因从而制定决策，这类方法的目标优化并不是最优解，只是接近于最优解，因此不适用于比较严格的方案，并且需要多次比较试验。主要有两种解决方法：优选法和数学规划法。优选法：在实际问题中通过分析讨论，抓住其中一两个主要目标，让它们尽可能的好，而其他指标只要满足一定的要求即可，通过若干次试验以达到最佳。数学规划法：设有m个目标法，，…要考察，其中方案变量(约束集合)，若以某目标为主要目标，如要求实现最优，而对其他目标只满足一定规格要求即可如：（i=2，3

7、…，m）其中当=-或就变成单边限制，这样问题便可以化成求下述非线性问题：1.1.2线性加权和法若有m个目标（x），分别给以权系数（i=1，2…，m），然后做新的目标函数。U（x）=。该方法的难点是如何找到合理的权系统，使多个目标用同一尺度统一起来。同时所找到的最优解又是向量极值的好的非劣解。在多个目标最优化问题中不论用何种方法，至少应找到一个非劣解或近似非劣解。其次，因非劣解可能有很多，如何从中挑出最好的解，这个解有时就要用到另一个目标。同时确定权重系数时要保证人为干预不能太多，要保证数据的客观性，这也是此算法本身不可克服的缺点之一。下面介绍几种选择特性权系数

8、的方法。（1）—法设一个目标要求为最小