Stochastic multi objektiva programmeringsproblem uppstår ofta i komplexa system som portföljanalys, kapacitetsplanering på medellång till lång sikt och designapplikationer under osäkerhet. Identifieringen av kandidatlösningen är ett viktigt steg i många tillämpningar som beror på osäkerhetens natur. Denna studie presenterar en metod för att generera Pareto yta för multi-objektive heltal program med stokastiska koefficienter i de objektiva funktionerna baserat på minsta förväntan och varians kriterier. De objektiva funktionskoefficienterna representeras genom slumpmässiga diskreta fördelningar. Metoden följer en tvåfasmetod där de stokastiska flera målen i den första fasen omvandlas till deterministiska motsvarigheter som bygger på minimiförväntningar och varianseffektivitetsbegrepp. Den andra fasen löser det deterministiska multi objektiva problemet, med hjälp av en Pareto generation metodologi som syftar till att generera hela Pareto ytan av flera objektiva heltal programmeringsproblem. Vi presenterar resultat från experimentella studier av att tillämpa den föreslagna metoden på ett uppdragsproblem med tre objektiva funktioner. Publicerad av Elsevier B.V.
Turgut m.fl. Ref presenterade en metod för att generera
Generating Pareto Surface for Multi Objective Integer Programming Problems with Stochastic Objective Coefficients
{'venue': 'Complex Adaptive Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}