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Weighted sum model with partial preference information: application to Multi-Objective Optimization

Kaddani, Sami; Vanderpooten, Daniel; Vanpeperstraete, Jean-Michel; Aissi, Hassene (2017), Weighted sum model with partial preference information: application to Multi-Objective Optimization, European Journal of Operational Research, 260, 2, p. 665-679. 10.1016/j.ejor.2017.01.003

Type
Article accepté pour publication ou publié
Date
2017
Nom de la revue
European Journal of Operational Research
Volume
260
Numéro
2
Pages
665-679
Identifiant publication
10.1016/j.ejor.2017.01.003
Métadonnées
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Auteur(s)
Kaddani, Sami
DCNS Research
Laboratoire d'analyse et modélisation de systèmes pour l'aide à la décision [LAMSADE]
Vanderpooten, Daniel
Laboratoire d'analyse et modélisation de systèmes pour l'aide à la décision [LAMSADE]
Vanpeperstraete, Jean-Michel
DCNS Research
Aissi, Hassene
Laboratoire d'analyse et modélisation de systèmes pour l'aide à la décision [LAMSADE]
Résumé (EN)
Multi-objective optimization problems often lead to large nondominated sets, as the size of the problem or the number of objectives increases. Generating the whole nondominated set requires significant computation time, while most of the corresponding solutions are irrelevant to the decision maker (DM). Optimizing an aggregation function reduces the computation time and produces one or a very limited number of more focused solutions. This requires, however, the elicitation of precise preference parameters, which is often difficult and partly arbitrary, and might discard solutions of interest. An intermediate approach consists in using partial preference information with an aggregation function. In this work, we present a preference relation based on the weighted sum aggregation, where weights are not precisely defined. We give some properties of this preference relation and define the set of preferred points as the set of nondominated points with respect to this relation. We provide an efficient and generic way of generating this preferred set using any standard multi-objective optimization algorithm. This approach shows competitive performances both on computation time and quality of the generated preferred set.
Mots-clés
Multiple objective programming; Weighted sum; Partial preference information

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