遗传算法与 PROMOTHEE 方法混合的优化：多准则区位选择管理
综合金融
2020-02-12 v1 神经与进化计算
摘要
在一个或多个国家布局经济活动的决策需考虑众多参数与准则。该领域已有若干研究，但通常仅在受限语境下使用信息。多数仅基于参数，采用传统方法，往往导致不尽满意的方案。本文工作在于通过遗传算法、经济情报(EI)与多准则分析方法(MCA)相混合，以改进地域区位决策。其目的是引导企业将其活动布局于能带来竞争优势的地点。本工作还在于识别所有可影响经济主体决策的参数，并为其配备利用所有可用国内与国际数据的工具，以形成有利于布局的国家、地区或部门映射。在整个研究中，我们的目标为实现一种基于多准则并结合遗传算法的经济情报混合概念模型，以优化区位决策；为此我们选用 PROMETHEE 方法（Preference Ranking Organization for Method of Enrichment Evaluation， enrichment 评估方法偏好排序组织），其使得在各异视角与观点间获得最佳折中成为可能。
引用
@article{arxiv.2002.04068,
title = {Optimization by Hybridization of a Genetic Algorithm with the PROMOTHEE Method: Management of Multicriteria Localization},
author = {Myriem Alijo and Otman Abdoun and Mostafa Bachran and Amal Bergam},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.04068},
year = {2020}
}
备注
18 pages