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Multi-objective optimization problems with fuzzy relation equation constraints

机译：具有模糊关系方程约束的多目标优化问题

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摘要

This paper studies a new class of optimization which have multiple objective functions subject to a set of fuzzy relation equations. Since the feasible domain of such a problem is in general non-convex and the objective functions are not necessarily linear, traditional optimization methods may become ineffective and inefficient. Taking advantage of the special structure of the solution set, a reduction procedure is developed to simplify a given problem. Moreover, a genetic-based algorithm is proposed to find the "Pareto optimal solutions". The major components of the proposed algorithms together with some encouraging test results are reported.
机译：本文研究了一类新的优化方法，它具有受一组模糊关系方程约束的多个目标函数。由于该问题的可行域通常是非凸的，并且目标函数不一定是线性的，因此传统的优化方法可能变得无效和低效。利用解决方案集的特殊结构，开发了简化程序来简化给定的问题。此外，提出了一种基于遗传的算法来找到“帕累托最优解”。报告了所提出算法的主要组成部分以及一些令人鼓舞的测试结果。

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