【摘 要】
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为了高效、灵活地处理质量功能展开中各阶段的各种不精确信息及多目标优化问题,将每个质量功能展开开发人员所提供的信息作为多属性证据推理的证据源,并将相关的推理算法拓展
【机 构】
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浙江大学流体传动及控制网家重点实验室
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为了高效、灵活地处理质量功能展开中各阶段的各种不精确信息及多目标优化问题,将每个质量功能展开开发人员所提供的信息作为多属性证据推理的证据源,并将相关的推理算法拓展到群体证据源的合成中,获得一致性决策结果。建立了以客户满意度最大化、质量特性实现成本和质量特性实现难度最小化的多约束多目标优化模型,进而通过改进的非支配排序遗传算法获得质量特性实现水平Pareto的解集,并利用模糊优选法确定最佳解。以大型深冷式空气分离设备的研发为例,对所提方法进行了验证与说明。
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