对满意度函数变异性的评估——一种蒙特卡罗方法

摘要：

在传统满意度函数法的基础上进一步考虑响应曲面模型的预测误差,根据各个预测响应的均值和标准误得到其概率分布,然后引入蒙特卡罗方法模拟出关于预测响应的大量样本,计算出相应的总体满意度值.在此基础上观察满意度的分布形状并分析其统计规律,从而对给定解的概率风险进行评估.随着各个响应的规格界的给定,多响应问题的可行操作域通常被划分成相互分离的子区域,每个子区域分别对应一个(或多个)最优解,对最优解的选取不能简单的根据它所对应满意度值的高低,还应该考虑满意度波动性的大小.算例结果表明,传统的全局最优解虽然满意度最高,但若考虑到预测响应的变异性,它很可能使满意度波动过大从而带来较高的概率风险；而位于稳健可行域中的局部最优解对预测响应的变异相对不敏感,从而更具有应用价值.

关键词：满意度函数、蒙特卡罗仿真、多响应优化、响应曲面法

所属期刊栏目：24

分类号：F406.3(工业经济理论)

资助基金：国家自然科学基金70931004,70871087

在线出版日期：2012-01-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：14-21