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医药学研究领域中存在大量的多目标优化,如诊断试验最优决策界值、公共卫生资源的最优分配、药物有效成分最优提取条件确定等。多目标优化问题是寻找一组既满足约束条件又使总目标函数最优化的决策变量的取值。多目标优化通过对各子目标的折衷处理,寻找一组可选的、非受控的、最佳解决方案集,称为Pareto最优解集。传统方法采用直接法、等高图法、最速下降法、列举法等,存在较大的主观性或者局部最优。实际应用中,决策者往往希望提供不止一种的选择方案。而传统方法常将多目标问题转化为一个或一系列的单目标优化问题来完成,也存在着