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Pruning and ranking the Pareto optimal set,application for the dynamic multi‐objective network design problem 下载免费PDF全文
Solving the multi‐objective network design problem (MONDP) resorts to a Pareto optimal set. This set can provide additional information like trade‐offs between objectives for the decision making process, which is not available if the compensation principle would be chosen in advance. However, the Pareto optimal set of solutions can become large, especially if the objectives are mainly opposed. As a consequence, the Pareto optimal set may become difficult to analyze and to comprehend. In this case, pruning and ranking becomes attractive to reduce the Pareto optimal set and to rank the solutions to assist the decision maker. Because the method used, may influence the eventual decisions taken, it is important to choose a method that corresponds best with the underlying decision process and is in accordance with the qualities of the data used. We provided a review of some methods to prune and rank the Pareto optimal set to illustrate the advantages and disadvantages of these methods. The methods are applied using the outcome of solving the dynamic MONDP in which minimizing externalities of traffic are the objectives, and dynamic traffic management measures are the decision variables. For this, we solved the dynamic MONDP for a realistic network of the city Almelo in the Netherlands using the non‐dominated sorting genetic algorithm II. For ranking, we propose to use a fuzzy outranking method that can take uncertainties regarding the data quality and the perception of decision makers into account; and for pruning, a method that explicitly reckons with significant trade‐offs has been identified as the more suitable method to assist the decision making process. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献
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以某顶推施工独塔斜拉桥钢箱梁为背景,在斜拉桥各种设计理论的基础上,提出了一种更适合于钢箱梁斜拉桥的索力优化方法。采用最小弯曲能量法初定成桥状态,力平衡法确定主梁的弯矩可行域,作为进一步约束优化的约束条件,从而得到斜拉桥各部件受力合理的成桥状态。 相似文献
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旅客乘坐铁路列车出行时,需选择列车车次,这与各次列车的情况和旅客的出行要求均相关. 分析旅客选择列车时的不确定因素和追求的多重目标,引入随机决策优化理论,在旅客对列车实际到达时刻、出行费用、购票成功概率、旅行舒适度等要求的约束下构建了选择列车的随机机会约束目标规划模型. 列车到站时的晚点时间与购票时的剩余票额是影响旅客选择列车的两个重要的不确定因素,且是随机变量. 根据其分布函数和旅客出行的相关要求将含有不确定约束的模型转化为确定模型,并用隐枚举法进行了算例求解. 结果表明,模型能够明确地给出旅客选择列车的合理建议. 相似文献
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