Two-stage Algorithm Based on PCA for Reduction Objectives in Multi-objective Problems

سال انتشار: 1388
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 243

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.

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

ICIORS03_090

تاریخ نمایه سازی: 17 آبان 1396

چکیده مقاله:

Most of the problems in real world are modeling like a multiple objective problems (MOP). The MOPs are usually difficult for solving. Therefore, we must be designed new algorithms and approaches or extend exciting algorithms for solving them. This paper discusses simple and useful integrated approach for reducing the number of objectives in multiple objective problems. For this purpose, principal component analysis (PCA) can be used. The method consists of a two-stage algorithm. In first stage, using PCA for reducing objects. This reducing obtains from two different ways. In second stage, we use results of previous stage for solving problem like a single objective problem. The new objective function covers maximum variances of primitive functions. We show that the proposed method is able to generate efficient solution without extra constraints and variables than the general linear program found in the literature. An example is presented to illustrate the steps of the procedure.

نویسندگان

Mustafa Jahangoshai Rezaee

Department ofIndustrialEngineering.Iran UniversityofScienceand Technology, Tehran, Iran.

Ehram Safari

Department of Industrial Engineering, Iran University of Science and Technology, Tehran, Iran,