Exact and representative algorithms for multi objective optimization
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 403433
- Danışmanlar: Dr. ALPER E. MURAT
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Wayne State University
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 146
Özet
Özet yok.
Özet (Çeviri)
In most real-life problems, decision alternatives are evaluated with multiple conflicting criteria. The entire set of non-dominated solutions for practical problems is impossible to obtain with reasonable computational effort. The decision makers (DM) generally needs only a representative set of solutions from the actual Pareto front. The first algorithm we present aims to efficiently generate a well-dispersed, non-dominated solution set that is representative of the Pareto front and that can be used for general multi-objective optimization problem. The algorithm first partitions the criteria space into grids to generate reference points, and then searches for non-dominated solutions in each grid. This grid-based search utilizes an achievement scalarization function and guarantees Pareto optimality. The results of our experimental results demonstrate that the proposed method is very competitive with other algorithms in the literature when representativeness quality is considered. The algorithm is advantageous from the computational efficiency point of view. Although generating the whole Pareto front does not seem practical for many real-life cases, it is sometimes required for verification purposes or in cases where the DM wants to run his or her decision-making structures on the full set of Pareto solutions. For this purpose, we present another novel algorithm. This algorithm attempts to adapt the standard branch and bound approach to the multi-objective context by proposing to branch on solution points in objective space. This algorithm is proposed for multi-objective integer optimization problems. The various properties of branch and bound concept have been investigated and are explained within the multi-objective optimization context. These include fathoming, node selection, heuristics, and some multi-objective optimization specific concepts such as filtering, non-domination probability and parallel running. This approach has the potential to be used both for full Pareto generation or as an approximation approach, as has been shown with experimental studies.
Benzer Tezler
- Eliminating objective functions and warm starting algorithms using projections in multi-objective optimization
Çok amaçlı optimizasyon problemlerinde yansımalar kullanılarak amaç fonksiyonlarının eksiltilmesi ve çözüm algoritmalarının hızlı başlatılması
GÖKHAN KOF
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKoç ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET FİKRİ KARAESMEN
PROF. DR. SERPİL SAYIN KARABATI
- Bulanık çok modlu kaynak kısıtlı proje çizelgeleme problemlerinin çözümü için matematiksel bir model
A mathematical model for the solution of the fuzzy multi mode resource-constrained project scheduling problems
ÖMER ATLI
Doktora
Türkçe
2012
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiHava Harp Okulu KomutanlığıEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENGİZ KAHRAMAN
- Deep reinforcement learning approach in control of Stewart platform- simulation and control
Stewart platformunun kontrolünde derin pekistirmeli öğrenme yaklaşımıc- simülasyon ve kontrol
HADI YADAVARI
Doktora
İngilizce
2023
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERHAT İKİZOĞLU
DR. ÖĞR. ÜYESİ VAHİT BARIŞ TAVAKOL
- Relaying opportunities for wireless networks by applying network coding
Kablosuz ağlar için ağ kodlamalı aktarma fırsatları
SEMİHA TEDİK BAŞARAN
Doktora
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜNEŞ ZEYNEP KARABULUT KURT
- Exact and representation methods for multiobjective optimization problems
Çok amaçlı eniyileme problemleri için kesin ve temslili çözüm yöntemleri
GÖKHAN KİRLİK
Doktora
İngilizce
2014
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKoç ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERPİL SAYIN