多目标优化问题的模糊交叉算法与收敛性

本文研究了目标权重未事先确知的多目标优化问题，建立可以同时确定目标权重与方案相对优属度的模糊交叉迭代算法，严格证明了该算法的局部收敛性．

产品属性值和目标值不确定情况下的新产品方案评价

产品属性的目标值表示一项产品属性被期望达到的水平。基于目标值的评价方法对于新产品方案评价是自然且具有吸引力的。在新产品方案评价中,面临产品属性值以及目标值不确定的情况。提出一种基于模糊目标偏好分析的新产品方案评价方法。首先,选取用于方案评价的产品属性。其次,利用模糊统计方法引入模糊数对属性值及目标值的不确定性进行描述。接着,利用基于α-cut的模糊数比较算法和基于可能性-概率转化的模糊数比较算法,计算属性值达到目标值的概率。最后,利用具有监督因子的模糊决策交叉算法达成基于对优等方案的相对隶属度的新产品方案评价。应用表明,方法对新产品方案评价是有效的。