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Global maximization of UTA functions in multi-objective optimization

EUROPEAN JOURNAL OF OPERATIONAL RESEARCH 2013年第2期228卷 397-404页

作者： Duy Van Nguyen Univ Trier Dept Math D-54286 Trier Germany

The UTAs (UTilite Additives) type methods for constructing nondecreasing additive utility functions were first proposed by Jacquet-Lagreze and Siskos in 1982 for handling decision problems of multicriteria ranking. In this article, by UTA functions, we mean functions which are constructed by the UTA type methods. Our purpose is to propose an algorithm for globally maximizing UTA functions of a class of linear/convex multiple objective programming problems. The algorithm is established based on a branch and bound scheme, in which the branching procedure is performed by a so-called I-rectangular bisection in the objective (outcome) space, and the bounding procedure by some convex or linear programs. Preliminary computational experiments show that this algorithm can work well for the case where the number of objective functions in the multiple objective optimization problem under consideration is much smaller than the number of variables. (C) 2012 Elsevier B.V. All rights reserved.

关键词： Multiple objective optimization utility function program UTA type methods UTA functions Global optimization Branch-and-bound algorithm

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