【摘 要】
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多目标规划(MOP)已经在生产、经济、科学和工程活动中得到广泛的应用,并在其中发挥着重要的作用。然而对于一个拥有多个决策者的分等级组织在制定决策时,却不能单纯制定多个目
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多目标规划(MOP)已经在生产、经济、科学和工程活动中得到广泛的应用,并在其中发挥着重要的作用。然而对于一个拥有多个决策者的分等级组织在制定决策时,却不能单纯制定多个目标来求解。此时,这个系统需要通过多水平数学规划(MLP)分散处理和有效解决各自的计划编制问题。而它的求解却是NP难的。
本文以MLP问题的智能方法为主要研究对象,重点研究它的神经网络算法和应用。其神经网络算法有效地弥补了MLP问题计算困难的缺陷,而将MLP应用于支持向量回归机(SVR)的参数选择问题是对SVR发展到目前的一种新的突破。本文通过分析了MLP问题的结构,给出了不同结构条件下的神经网络,对MLP的计算方法给出了一些有益的结果,并应用于实践。
其主要的研究结果有:
1、通过MLP的结构分析,给出了非线性和0-1型MLP的神经网络模型,证明了所提出的神经网络的稳定性,并给出相应的算法,应用于实例分析。
2、本文在提出神经网络算法之前,还研究了如何将一个凸的、可微的数学规划问题近似替换一个非凸的数学规划问题,对其中所产生的参数提出了选择原则和方法,并对其进行了数值实验和分析。
3、设计了一个有别于传统SVR的新的SVR算法,将MLP方法嵌入SVR模型之中,其方法中参数ε的值是可以被新算法计算出来的,而问题的复杂性没有增加,填补了自选参数ε的缺点。不仅为支持向量机,也为传统数学问题中的参数选择问题提供了新的途径。
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