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DOI: 10.5445/IR/1000082700
Veröffentlicht am 14.05.2018

Scalarized Preferences in Multi-objective Optimization

Braun, Marlon Alexander

Abstract:
Multikriterielle Optimierungsprobleme verfügen über keine Lösung, die optimal in jeder Zielfunktion ist. Die Schwierigkeit solcher Probleme liegt darin eine Kompromisslösung zu finden, die den Präferenzen des Entscheiders genügen, der den Kompromiss implementiert. Skalarisierung – die Abbildung des Vektors der Zielfunktionswerte auf eine reelle Zahl – identifiziert eine einzige Lösung als globales Präferenzenoptimum um diese Probleme zu lösen. Allerdings generieren Skalarisierungsmethoden keine zusätzlichen Informationen über andere Kompromisslösungen, die die Präferen ... mehr

Abstract (englisch):
Multi-objective optimization problems are characterized by possessing no single solution that attains the best feasible value in each objective. The intricacy of these problems lies in finding a compromise solution such that the preferences of the decision maker, who implements the compromise, are satisfied. Scalarization – mapping the vector of objectives to a real value – identifies a single solution as global preference optimum to solve this predicament, however, scalarization generates no information about other compromise solutions that might change the decision m ... mehr


Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB)
Publikationstyp Hochschulschrift
Jahr 2018
Sprache Englisch
Identifikator URN: urn:nbn:de:swb:90-827005
KITopen ID: 1000082700
Verlag Karlsruhe
Umfang XXXI, 357 S.
Abschlussart Dissertation
Fakultät Fakultät für Wirtschaftswissenschaften (WIWI)
Institut Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB)
Prüfungsdatum 19.03.2018
Referent/Betreuer PD Dr. P. Shukla
Schlagworte multi-objective optimization, scalarization, evolutionary algorithm, preferences, multimodal optimization, combined heat and power plant, building energy management system
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