管理学院李岸达副教授（第一作者）在Computers & Industrial Engineering（管理科学领域知名期刊，SCI二区，影响因子7.9）发表题目为“Robust multi-response optimization considering location effect, dispersion effect, and model uncertainty using hybridization of NSGA-II and direct multi-search”。

 

                                                         

                                                         论文观点

本文提出了一种考虑位置效应、离散效应和模型不确定性的鲁棒多元响应优化(MRO)方法。我们提出了一种多目标优化模型，该模型同时最大化局部和离散效应的满意度。具体来说，我们使用鲁棒期望函数来模拟多个响应相对于这两个效应的整体满意度。该期望函数考虑了位置和离散效应回归模型预测的置信区间，从而可以解决模型不确定性问题。所提出的多目标模型产生了一组非支配解，这些解逼近帕累托前沿，而不是单个解，这为决策者提供了更多灵活性，可以根据他们的偏好选择最终的最佳妥协解。为了解决该模型，我们提出了一种混合多目标优化算法NSGAII-DMS，该算法结合了非支配排序遗传算法II(NSGA-II)和直接多搜索(DMS)。NSGAII-DMS在早期进化阶段使用NSGA-II的搜索机制来快速找到一组非支配解，然后使用DMS的搜索机制进一步调整找到的非支配解。两个测试示例表明，所提出的多目标MRO模型可以通过考虑位置效应、离散效应和模型不确定性来产生一组鲁棒解。进一步的分析表明，NSGAII-DMS的搜索性能显著优于NSGA-II、SPEA2、MOEA/D和DMS等多目标优化算法。

                                                        作者介绍

 

李岸达，天津商业大学管理学院副教授，人力资源管理系主任，新西兰惠灵顿维多利亚大学（Victoria University of Wellington, VUW）工程与计算机学院访问学者（2018年7月至12月），天津市工业工程学会理事，IEEE会员，中国优选法统筹法与经济数学研究会会员。2018年天津市“131”创新型人才培养工程第三层次人选，入选天津市高校“青年后备人才支持计划”。主持国家自然科学基金青年科学基金项目1项，主持教育部人文社会科学研究青年基金项目1项。主要研究领域为：质量工程与质量管理、进化计算和特征选择算法等。在 “系统工程理论与实践”, European Journal of Operational Research, Information Sciences, Applied Soft Computing, Computers & Industrial Engineering, Quality and Reliability Engineering International等国内外期刊发表十余篇论文。担任多个国际期刊审稿人。