The transformation of lexicographic nonlinear multi-objective programs into single objective programs
محل انتشار: دومین کنفرانس بین المللی تحقیق در عملیات ایران
سال انتشار: 1388
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,358
متن کامل این مقاله منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل مقاله (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICIORS02_229
تاریخ نمایه سازی: 11 اسفند 1387
چکیده مقاله:
This paper deals with multi-objective optimization problems in which the objective functions are ordered by their degree of priority, and which have many applications in optimization and control theory. A number of approaches have been proposed (and several implemented) for the solution of lexicographic (preemptive priority) multi-objective programming problems. These approaches may be divided into two classes. The first encompasses the development of algorithms specifically designed to deal directly with the initial model. Considered only for linear multi-objective programs and multi-objective programs with a finite discrete feasible region, the second one attempts to transform, efficiently, the lexicographic multi-objective model into an equivalent model, i.e. a single objective programming problem. In this paper, we deal with the second approach for lexicographic nonlinear multi-objective programs.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
M Zarepisheh
Faculty of Mathematics and Computer Science, Amirkabir University of Technology, .۴۲۴, Hafez Avenue, ۱۵۹۱۴ Tehran, Iran
E Khorram
Faculty of Mathematics and Computer Science, Amirkabir University of Technology, .۴۲۴, Hafez Avenue, ۱۵۹۱۴ Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :