1、該文主要將物理規(guī)劃等先進的多目標優(yōu)化方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(ANN)、模糊技術、交互式技術相結合,提出了新的更有效的多目標優(yōu)化方法:提出了模糊物理規(guī)劃方法,能夠更有效地處理工程多目標設計問題中的模糊不確定性;提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡的交互式物理規(guī)劃方法,適用于大規(guī)模復雜工程多目標設計問題;以模型參數(shù)向量概念和設計者偏好結構的ANN模型為基礎,提出了智能交互式多目標設計方法(IIMOM),為中小型多目標優(yōu)化問題給出了一個完善、有效的解決方案.在國內率先

2、開展物理規(guī)劃研究.作者研究了物理規(guī)劃的基本理論并檢驗了其有效性,跟蹤該領域權威學者的工作并與之進行了大量交流.作者認為,物理規(guī)劃在理論上和實際應用中都非常有價值,應該開展深入研究并大力推廣應用.以物理規(guī)劃為基礎,提出了模糊物理規(guī)劃方法,以處理工程多目標設計問題中的模糊不確定性.模糊物理規(guī)劃將一個設計目標的目標函數(shù)及其容差綜合考慮并計算其偏好函數(shù)值,優(yōu)于將目標值及其容差分開考慮的魯棒設計.提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡的交互式物理規(guī)劃方法.在已獲得的

3、Pareto解附近,用神經(jīng)網(wǎng)絡建立Pareto曲面的近似模型,并借助它來探索新的Pareto解.建立Pareto解到其評分值的映射的神經(jīng)網(wǎng)絡模型,以表達設計者的偏好.該神經(jīng)網(wǎng)絡模型和優(yōu)化過程的結合,實現(xiàn)了精確尋優(yōu),并借助于折衷規(guī)劃得到最后的設計方案.基于神經(jīng)網(wǎng)絡的交互式物理規(guī)劃在處理大規(guī)模問題的計算復雜性和有效性之間尋求了一種折衷,是處理大規(guī)模復雜工程優(yōu)化設計問題的有效、實用的方法.在標準交互式物理規(guī)劃中,利用物理規(guī)劃可以均勻達到有效域

4、中任何一點的特性,通過修改各設計目標偏好函數(shù)的邊界值來體現(xiàn)設計過程的交互性.該方法確認了以物理規(guī)劃為基礎,通過修改各設計目標偏好函數(shù)的邊界值,建立一種真正的交互式方法的可行性和有效性.提出了智能交互式多目標設計方法,為中小型多目標優(yōu)化問題給出了完善、有效的解決方案.在IIMOM中,給出了模型參數(shù)向量的一般概念,表示多目標優(yōu)化模型中需要由設計者設定的參數(shù)向量(如加權系數(shù)法中的權重向量).將IIMOM應用于雙梁橋式起重機箱型主梁的多目標優(yōu)化