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《合肥工业大学》 2009年
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基于IEC的隐性目标智能决策方法研究

陆青  
【摘要】:在管理决策领域中,存在着这样一类特殊的决策问题——隐性目标决策问题,如服装设计问题、汽车造型设计问题、旅游行程规划问题等,由于其具有“决策目标难以显式结构化、数量化表示”、“决策者偏好随着决策过程的进行可以调整改变”、“问题的方案可行解空间大,可行方案数目多”的特征,使得求解这类决策问题异常复杂。对于隐性目标决策问题不能直接进行决策方案的穷举比较,也不能通过某种优化搜索机制直接搜索出最优解或满意解方案,需要利用具有交互机制的智能决策方法来解决。由于隐性目标决策问题是一类求解复杂且在实际生活中普遍存在的决策问题,研究支持求解这类决策问题的决策方法具有重要的理论意义与应用价值。 近年来,随着智能优化算法与人工智能技术的发展,具有人机交互机制的交互式进化计算(IEC)方法在解决含有不确定目标的优化问题方面具有较强的优势,尤其是交互式进化计算领域中的交互式遗传算法(IGA),是一类可以借鉴的适合处理隐性目标决策问题的方法,可以作为其决策方法基础。本文从隐性目标决策问题的角度出发,分析了这类问题的求解难点,针对其存在的求解效率低、决策者疲劳及方案个体多样性缺失等问题,以IEC/IGA技术为基础,并结合其他智能计算与人工智能技术,研究了基于IEC的隐性目标智能决策方法,并且以汽车造型概念草图设计和旅游行程规划问题作为问题应用背景,验证了这些方法的有效性。 主要研究内容包括: (1)针对隐性目标决策问题的求解效率低以及交互决策过程中的决策者疲劳问题,研究了结合多智能体技术的求解方法,提出了一种交互式多智能体遗传算法。通过定义智能体、智能体生存环境及智能体在环境中的行为,如进化、竞争、自学习等行为操作,将基于智能体计算的思想应用于IEC领域。另外在交互式多智能体遗传算法中设计了有效的适应度给定策略,使决策者在交互过程中无需对每个方案个体都评价适应度,只需在每代中选择1个当代最满意方案个体,且不需给出具体的适应度值,有效减轻了决策者疲劳问题。旅游行程规划仿真实验验证了该方法的有效性。 (2)针对隐性目标决策存在的方案个体多样性缺失问题,研究了基于改进共享机制的多样性保持方法。由于共享机制的小生境半径预先准确取值困难,首先设计了一种可根据种群个体间距离自动计算小生境半径的方法,接着将熵的概念引入,提出了度量种群多样性的小生境熵,然后借助于小生境熵和进化世代数计算交叉、变异概率等进化参数,有效控制迭代过程中的遗传进化操作。算例实验和汽车造型概念草图设计仿真实验验证了多样性保持方法和算法的有效性,能够避免过早陷入局部最优,同时也有利于决策者在交互决策过程中逐步确定自己的决策偏好,不增加评价疲劳。 (3)对多样性保持与快速收敛的冲突问题进行研究,提出了基于小生境识别的自适应策略。首先针对小生境方法中的小生境范围识别不准确问题,设计了改进的小生境识别方法,接着在识别的小生境范围基础二,进一步改进小生境熵的计算,使之能够更好地度量种群多样性。然后利用小生境熵的计算值自适应调整进化参数的取值,建立了“种群多样性→进化参数→种群多样性”的自适应调整机制。算例实验和汽车造型概念草图设计仿真实验验证了该方法策略的有效性,能够有效解决多样性保持和快速收敛的冲突问题。 (4)研究了隐性目标决策问题的一个具体实例——汽车造型概念草图设计问题,介绍了基于造型件的汽车造型概念设计和汽车造型编码,构建并实现了基于IGA的汽车造型概念草图辅助设计系统原型。
【学位授予单位】:合肥工业大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:TP18

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【引证文献】
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