I detta arbete föreslås en ny metod för att approximera Pareto framför ett multiobjektivt simuleringsoptimeringsproblem (MOP) där de explicita formerna av de objektiva funktionerna inte är tillgängliga. Metoden iterativt approximerar varje objektiv funktion med hjälp av ett metamodeling system och använder en viktad summa metod för att omvandla MOP till en uppsättning enstaka objektiva optimeringsproblem. Vikten på varje enskild objektiv funktion bestäms på ett anpassningsbart sätt genom att man får tillgång till nyinförda punkter vid den aktuella iterationen och de icke-dominerade punkterna hittills. En trust region algoritm tillämpas på den enda objektiva problem för att söka efter punkterna på Pareto front. De numeriska resultaten visar att den föreslagna algoritmen effektivt genererar jämnt fördelade punkter för olika typer av Pareto fronter.
Där i REF-forskare föreslog en ny teknik för att likna Pareto fronten av ett multi-måloptimering (MOP) problem, där explicita former av de objektiva funktionerna inte är tillgängliga.
Pareto front approximation with adaptive weighted sum method in multiobjective simulation optimization
{'venue': 'Proceedings of the 2009 Winter Simulation Conference (WSC)', 'journal': 'Proceedings of the 2009 Winter Simulation Conference (WSC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}