شناسایی ترکیب غیرمسلط عوامل کنترلی در مسئله ی چندپاسخه با استفاده از شبکه ی عصبی مصنوعی و الگوریتم ژنتیک

یافتن بهترین ترکیب عوامل کنترلی برای بهینه سازی توامان چندین متغیر پاسخ که اکثرا با یکدیگر در تضادند، یکی از مهم ترین نیازهای مسائل صنعتی است. روش معمول برای حل این گونه مسائل استفاده از رگرسیون چندجمله یی برای شناسایی روابط بین عوامل کنترلی و متغیرهای پاسخ است، در حالی که شبکه ی عصبی مصنوعی در حالاتی که این روابط پیچیده باشد قابلیت مناسب تری از خود نشان می دهند. در این نوشتار، برخلاف حالت های به کار برده شده، متغیرهای پاسخ به عنوان ورودی و عوامل کنترلی به عنوان خروجی شبکه ی عصبی مصنوعی در نظر گرفته شده اند تا با ترکیب شبکه ی عصبی مصنوعی، تکنیک محدودیت جزئیپانویس (varepsilon-constraint) و الگوریتم ژنتیک بتوان ترکیبات غیرمسلط کارایی در مسئله ی چندپاسخه ارائه داد. قابلیت روش ارائه شده در قالب مثال عددی بیان شده است که نشان دهنده ی کارایی روش پیشنهادی نسبت به سایر رویکردهای موجود است.