权重系数法与神经网络结合的多目标动态规划

"基于人工神经网络的多目标动态规划 (1999年)" 这篇论文探讨了如何运用人工神经网络和专家系统解决多目标动态规划问题。多目标动态规划（Multiple Objective Dynamic Programming，MODP）是一种处理具有多个相互冲突的目标的决策问题的方法。在传统的权重系数法中，每个目标被分配一个权重，以合成一个单一的目标函数，从而简化成一个单目标问题。然而，确定这些权重系数往往是一个挑战，因为它们需要反映决策者的偏好。 论文引入人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）和专家系统（Expert System, ES）来改善权重系数的确定过程。人工神经网络以其强大的学习和泛化能力，能够处理非线性和复杂的关系，而专家系统则能储存和应用专业知识。通过结合这两者，论文提出了一种方法，使系统能够学习和推广模糊的产生式规则库，这有助于动态调整权重系数，以适应决策者的变化意愿。 模糊规则库是处理不确定性信息的重要工具，尤其是在面对模糊或不精确的决策因素时。在文中，这个库被用来存储和操作与决策相关的模糊规则，通过神经网络学习和专家系统推理，可以更灵活地处理权重系数的确定。 论文进一步阐述了多目标动态规划的数学模型，其中包含多个决策阶段，每个阶段都有自己的决策变量和目标函数。约束条件和允许的决策集合确保了决策的合法性。通过神经网络和专家系统，论文旨在克服传统方法在确定权重和处理不确定性方面的局限性，提供一个交互式的决策过程，使得决策者可以根据实时情况和偏好调整目标的优先级。 这篇论文提出了一个创新的、集成的框架，将人工神经网络和专家系统应用于多目标动态规划，旨在改进多目标决策问题的求解效率和决策质量。这种方法不仅增强了权重系数的合理性，还提高了系统对模糊规则的处理能力，为解决大规模和复杂的决策问题提供了新的思路。