I- Ket qua cac ham muc tieu HAM MUC TIEU
(được diễn giải như sự đánh giá chủ quan về ni
(5.16) (5.17) Bất đẳng thức (5.16) có nghĩa là bất cứ giá trị có thể nào của mục tiêu thứ j
n jn j
j y c y c y
c~1 1 +~2 2 +...+~ với mức hàm thuộc lớn hơn ε đều không được nhỏ hơn dj – dj
(1 – ε). Hàm thuộc ~f (.)
j
G
μ (được diễn giải như sự đánh giá chủ quan về n ii i
Ljiy jiy c
∑ =1 tương ứng với d~j ) được định nghĩa như sau: tương ứng với d~j ) được định nghĩa như sau:
(5.18)
trong đó, dcj được xác định bởi người ra quyết định và có thể được chỉnh sửa trong quá trình tương tác lặp. Rõ ràng là dcj là một kiểu mức ưu tiên / chốt của
i n i L jiy c
∑=1 tương ứng với độ thoả dụng chốt mong muốn đạt được λ*.
1.4. Sử dụng thông tin pay-off để đoán nhận ek, d~j
Với mục đích trợ giúp quá trình xác định mức ưu tiên / chốt cho độ trượt
k
e từ
ek của mục tiêu ngẫu nhiên thứ k, thông tin dạng pay-off ẩn chứa trong cấu trúc của bài
toán có thể đóng vai trò khá quan trọng. Ký hiệu Xs* (s = 1, 2,…, m+q) các phương án tối ưu của m+q bài toán tối ưu đơn mục tiêu tương ứng với m mục tiêu mờ và q mục tiêu ngẫu nhiên sau đây:
(5.19) (5.20)
Cận dưới của tất cả các giá trị kỳ vọng của mục tiêu ngẫu nhiên thứ k đạt được tại Xs*(s = 1, 2,…, m+q) được tính như sau:
với giá trị nhỏ nhất được chọn trong tập {Ys* = Y(Xs*), s = 1,2,…,m+q}.
Giá trị (ek −ek) có thể coi như là độ trượt lớn nhất của ek, và vì thế người ra quyết định xác định giá trị của
k