基于神经网络的多目标优化模型的模糊解法

摘要：

概述了多目标优化的常规解法,研究了多目标优化的模糊求解原理,提出基于函数联接神经网络的多目标优化模型的模糊解法.计算结果表明,函数联接神经网络不仅算法简单,而且具有很强的非线性插值能力,能较好地表达模糊集的隶属函数,解决了应用模糊集理论处理多目标优化问题时很难合理确定隶属函数表达式这一关键问题.

关键词：多目标优化、模糊集、隶属函数、神经网络

所属期刊栏目：12

分类号：TH122;TP202

资助基金：中国科学院资助项目59685003;中国博士后科学基金

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：131-133