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申请/专利权人：清华大学
申请日：2023-04-26
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN116701830B
主分类号：G06F17/15
分类号：G06F17/15
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.25#授权;2023.09.22#实质审查的生效;2023.09.05#公开
摘要：本申请基于模糊规则与稳定性推理控制的帕累托前沿解优选方法。上述方法包括：通过分别获取第一目标函数的函数值和第二目标函数的函数值，然后根据第一目标函数的函数值和第二目标函数的函数值确定稳态解，最后根据预先获取到的第一目标函数和第二目标函数的可行解解集和稳态解确定目标函数，本申请可实现帕累托最优解的自动选取，且选取出的帕累托最优解准确，可广泛应用于生成帕累托前沿解集的多目标优化问题中，提升推理决策智能化与计算效率。
主权项：1.一种帕累托前沿解优选方法，其特征在于，所述方法包括：终端分别获取第一目标函数的函数值和第二目标函数的函数值；所述第一目标函数包括性能评价函数，所述第二目标函数包括成本评价函数；终端将所述第一目标函数的函数值和所述第二目标函数的函数值输入到预先建立的模糊推理系统中，得到所述模糊推理系统输出的稳态解；终端根据所述稳态解从所述第一目标函数和所述第二目标函数的可行解集中选取出目标帕累托最优解；其中，所述终端将所述第一目标函数的函数值和所述第二目标函数的函数值输入到预先建立的模糊推理系统中，得到所述模糊推理系统输出的所述稳态解，包括：将所述第一目标函数的函数值和第二目标函数的函数值输入到所述模糊推理系统中，由所述模糊推理系统根据预先建立的隶属度函数和模糊规则库确定重心实值和隶属度面积，并根据所述重心实值和所述隶属度面积输出所述稳态解；其中，所述重心实值为决策变量的隶属度函数的重心实值，所述隶属度面积为所述决策变量的隶属度函数对应的隶属度面积。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 基于模糊规则与稳定性推理控制的帕累托前沿解优选方法
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