Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Multi-criteria comparative analysis of GIS class systems

Miłek Marzenna, Stanik Jerzy, Kiedrowicz Maciej, Napiórkowski Jarosław

GIS Odyssey Journal

|

2023

|

Vol. 3, no. 1

97--122

EN

The article discusses a multi-criteria comparative analysis of GIS class computer systems using the Pareto method . Referring to this problem, to find a GIS system (a compromise solution) that would be acceptable for each decision criterion, to make a Pareto optimal decision, multi-criteria optimization was obligatory. To find the mentioned optimum (the Pareto optimum), it is necessary for the decision maker to make a choice concerning the set of admissible decision solutions. Here, a matrix of criteria constructed by the authors is available, filled in with appropriate weights by field experts. This structure is very useful when evaluating the admissible solutions of the resulting algorithm. The space of acceptable solutions in the considered problem task is a set of systems, limited to their eighteen instances, which meet the criterion of completeness of all data required in the conducted research. The selected criteria are the most widely used and most accepted in the environments that systems of this class use daily.

2

A hybrid evolutionary algorithm of optimized controller placement in sdn environment

Hemagowri J., Tamil Selvan P.

Computer Assisted Methods in Engineering and Science

|

2023

|

Vol. 30, no. 4

539--556

EN

Controller placement problem (CPP) is a significant technological challenge in software defined network (SDN). Deployment of a properly designed SDN-based network is required to detect optimal number of controllers for enhancing the network’s performance. However, the best possible controller placement for enhancing the network’s performance faces many issues. To solve the CPP, a novel technique called the hybrid evolutionary algorithm of optimized controller placement (HEA-OCP) in SDN environment is introduced to increase network’s performance by different network topologies. In the proposed model, optimized controller placement using improved multi-objective artificial fish optimization is employed to improve data transmission and reduce latency. Controller placement can be determined using an undirected graph based on a variety of factors, including propagation delay, load balancing capabilities and bandwidth, fault tolerance and data transfer rate, and a variety of other factors. For each controller, the fitness value is calculated over multi-criteria functions. The optimizer’s performance can be improved with the use of Gaussian chaotic maps. In large-scale SDN networks using HEC-OCP, the algorithm dynamically analyzes the optimal number of controllers and the best connections between switches and controllers. As a result, the overall network performance is improved and the delay minimization-based controller placement strategy is obtained. The simulation of HEA-OCP with existing methods is conducted by a network topology dataset of various metrics, namely packet delivery ratio, packet drop rate, throughput, average latency, and jitter. The proposed HEA-OCP improves the packet delivery and throughput with reduced average latency, and packet drop ensures more instantaneous communications in real-time applications of SDN for better decision-making.

3

Multi-criteria optimization of the turning parameters of Ti-6Al-4V titanium alloy using the Response Surface Methodology

Kluz Rafał, Habrat Witold, Bucior Magdalena, Krupa Krzysztof, Sęp Jarosław

Eksploatacja i Niezawodność

|

2022

|

Vol. 24, no. 4

668--676

EN

The paper depicts an application of Response Surface Methodology (RSM) for predicting selected parameters in turning of Ti-6Al-4V titanium alloy using polycrystalline diamond tool. Response surface plots that are generated by the model helps in determining the optimum combination of input factors (cutting speed vc and feed rate f) for best possible surface roughness (Sa), cutting force (Fc)and temperature (T) for dry and cooling turning. The methodology of multi-criteria optimization was used to establish the interaction between input parameters and given responses.

4

Planning and management of aircraft maintenance using a genetic algorithm

Kowalski Mirosław, Izdebski Mariusz, Żak Jolanta, Gołda Paweł, Manerowski Jerzy

Eksploatacja i Niezawodność

|

2021

|

Vol. 23, no. 1

143--153

EN

The aim of the article was to develop a tool to support the process of planning and managing aircraft (ac) maintenance. Aircraft maintenance management has been presented for scheduled technical inspections resulting from manufacturers’ technical documentation for ac. The authors defined the problem under investigation in the form of a four-phase decisionmaking process taking into account assignment of aircraft to airports and maintenance stations, assignment of crew to maintenance points, setting the schedules, i.e. working days on which aircraft are directed to maintenance facilities. This approach to the planning and management of aircraft maintenance is a new approach, unprecedented in the literature. The authors have developed a mathematical model for aircraft maintenance planning and management in a multi-criteria approach and an optimisation tool based on the operation of a genetic algorithm. To solve the problem, a genetic algorithm was proposed. The individual steps of the algorithm construction were discussed and its effectiveness was verified using real data.

5

The optmization tool supporting supply chain management in the multi-criteria approach

Izdebski M., Jacyna-Gołda I., Gołębiowski P., Plandor J.

Archives of Civil Engineering

|

2020

|

Vol. 66, nr 3

505--524

PL

W artykule przedstawiono nowe narzędzie optymalizacyjne wspierające zarządzanie łańcuchem dostaw w aspekcie wielokryterialnym. To narzędzie zostało wdrożone w systemie EPLOS (Europejski Portal Usług Logistycznych). System EPLOS to zintegrowany system informatyczny wspierający proces tworzenia sieci dostaw i dystrybucji w łańcuchach dostaw. Ten system składa się z wielu modułów, np. moduł optymalizacji odpowiedzialny za przetwarzanie danych, generowanie wyników, moduł danych wejściowych, moduł kalibracji parametrów algorytmu optymalizacyjnego. Głównym celem badań było opracowanie systemu do określania parametrów łańcucha dostaw, które wpływają na jego efektywność w procesie zarządzania przepływem towarów między poszczególnymi ogniwami łańcucha. Parametry te zostały uwzględnione w modelu matematycznym jako zmienne decyzyjne w celu ustalenia ich w procesie optymalizacji. W modelu matematycznym zdefiniowano dane wejściowe adekwatne do analizowanego problemu, przedstawiono główne ograniczenia związane z wyznaczaniem efektywnego sposobu zarządzania łańcuchem dostaw oraz opisano funkcje kryterium. Problem zarządzania przepływem towarów w łańcuchu dostaw został przedstawiony w ujęciu wielokryterialnym. Ocenę efektywności zarządzania łańcuchem dostaw przeprowadzono na podstawie globalnej funkcji kryterium składającej się z częściowych funkcji kryteriów opisanych w modelu matematycznym. Główne funkcje kryteriów na podstawie których wyznaczane jest końcowe rozwiązane to współczynnik wykorzystania wewnętrznych środków transportu, współczynnik wykorzystania zewnętrznych środków transportu, koszty pracy środków transportu wewnętrznego i personelu, całkowity koszt realizacji zadań transportowych, współczynnik wykorzystania czasu zaangażowania pojazdów, całkowity czas poświęcony na wykonanie zadań, czy liczba pojazdów. Punktem wyjścia do badania było założenie, że o skuteczności zarządzania łańcuchem decydują dwa problemy decyzyjne ważne dla menedżerów w procesie zarządzania łańcuchem dostaw, tj. problem przydziału pojazdów do zadań i problem lokalizacji obiektów logistycznych w łańcuchu dostaw. Aby rozwiązać badany problem, zaproponowano innowacyjne podejście w postaci opracowania algorytmu genetycznego, który został dostosowane do przedstawionego modelu matematycznego. W pracy szczegółowo opisano poszczególne kroki konstruowania algorytmu. Zaproponowana struktura przetwarzana przez algorytm jest strukturą macierzową, dzięki której wyznaczane są optymalne parametry łańcucha dostaw. Procesy krzyżowania i mutacji zostały opracowane adekwatnie do przyjętej struktury macierzowej. W procesie kalibracji algorytmu wyznaczono takie wartości parametrów algorytmu tj. prawdopodobieństwo krzyżowania czy mutacji, które generują optymalne rozwiązanie. Poprawność algorytmu genetycznego oraz efektywność zaproponowanego narzędzia wspomagającego proces zarządzania łańcuchem dostaw została potwierdzona w procesie jego weryfikacji.

EN

The article presents a new optimization tool supporting supply chain management in the multi-criteria aspect. This tool was implemented in the EPLOS system (European Logistics Services Portal system). The EPLOS system is an integrated IT system supporting the process of creating a supply and distribution network in supply chains. This system consists of many modules e.g. optimization module which are responsible for data processing, generating results. The main objective of the research was to develop a system to determine the parameters of the supply chain, which affect its efficiency in the process of managing the goods flow between individual links in the chain. These parameters were taken into account in the mathematical model as decision variables in order to determine them in the optimization process. The assessment of supply chain management effectiveness was carried out on the basis of the global function of the criterion consisting of partial functions of the criteria described in the mathematical model. The starting point for the study was the assumption that the effectiveness of chain management is determined by two important decision-making problems that are important for managers in the supply chain management process, i.e. the problem of assigning vehicles to tasks and the problem of locating logistics facilities in the supply chain. In order to solve the problem, an innovative approach to the genetic algorithm was proposed, which was adapted to the developed mathematical model. The correctness of the genetic algorithm has been confirmed in the process of its verification.

6

Support of Decision-Making under Risk by a Risk-Averse Decision-Maker

Łodziński Andrzej

Decision Making in Manufacturing and Services

|

2019

|

Vol. 13, no. 1-2

73--83

EN

The paper presents a method of supporting decision-making under risk by a risk- -averse decision-maker. Decision-making under risk occurs when the outcome of the system is ambiguous and depends on the state of the environment. The problem is considered as a multi-criteria optimization. The decision support method consists of interactive conduct of the process of decision-making. The decision is made by means of solving a problem with controlling parameters, which determine the aspirations of the decision-maker and evaluating the obtained solutions. The decision-maker sets parameters for which a solution is determined. Subsequently, he or she assesses the obtained solution, accepting or rejecting it. In the latter case, the decision-maker sets new values for the parameters and the problem is solved again. The present paper presents a discrete example of support for decision making under risk.

7

Multi-Criteria Phase Sequence Optimization in Selected the Highest-Voltage Power Lines Using the Evolutionary Algorithm

Wasilewski Jacek, Kubek Paweł

Acta Energetica

|

2019

|

nr 2

73--79

EN

The article presents a model and results of multi-criteria phase sequence optimization for selected LV line strings in the Polish National Power System, in the context of minimizing the voltage and current asymmetry coefficients. The objective function, decision variables, task parameters, and state variables are characterized in detail. Criteria such as the capital expenditure necessary for line symmetrisation interlacing and voltage asymmetry coefficients were considered. The evolutionary algorithm was used to solve the optimization model presented above. To prioritize the criteria under consideration, the multi-criteria quasi-lexicographic approach was applied. The results are analysed in detail, as well as the input data uncertainty impact on the results.

PL

W artykule przedstawiono model i wyniki wielokryterialnej optymalizacji kolejności faz dla wybranych układów ciągów liniowych NN w KSP, w kontekście minimalizacji wartości współczynników asymetrii napięć i prądów. Scharakteryzowano szczegółowo funkcję celu, zmienne decyzyjne, parametry zadania oraz zmienne stanu. Rozważono kryteria, takie jak: nakład inwestycyjny konieczny do wykonania przeplotu symetryzacji linii (przeplotu) i współczynniki asymetrii napięć. Do rozwiązania przedstawio- nego wyżej modelu optymalizacyjnego wykorzystano algorytm ewolucyjny. W celu priorytetyzacji rozważanych kryteriów zastoso- wano wielokryterialne podejście quasi-leksykograficzne. Przedstawiono szczegółową analizę otrzymanych wyników wraz z analizą wpływu niepewności danych wejściowych na otrzymane wyniki.

8

The Organization of Municipal Waste Collection: the Decision Model

Izdebski M., Jacyna M.

Rocznik Ochrona Środowiska

|

2018

|

Tom 20, cz. 1

919--933

EN

The paper presents the problem of organizing municipal waste collection from individual residents. A waste collection organization is defined as the designation of vehicle routes for a given collection. In order to solve this problem, a decision model for determining driving routes has been proposed. The organization of municipal waste collection may be considered in a single or multi-criteria approach. This study presents a collection of municipal waste in the context of a multi-criteria decision problem. In this work, the decision model of the municipal waste collection organization is based on multi-criteria optimization. In this case, the optimization algorithm was an ant algorithm. This algorithm has been specially modified to solve the problem of making decisions based on many criteria. The authors of this publication have not found application of this approach and this algorithm in the literature to designate the municipal waste collection organization. The municipal waste collection organization is a complex decision problem and refers to the traveling salesman problem. This problem belongs to NP-hard problems. To solve the problem of the traveling salesman, a heuristic algorithm should be applied. Fast time of generating the result by the ant algorithm is its main feature, which is desirable in the process of designating the municipal waste collection organization. This process depends on many factors, e.g. vehicle capacity, size of tasks. The algorithm for determining this type of problem must be adapted to frequent changes of these factors and quick generation of solutions. The time of solution generation plays the most important role in municipal companies. The ant algorithm generates results in a quick way and therefore this algorithm was chosen in this problem. The presented decision model concerns the collection of waste from individual residents. The car visits the loading points (inhabitants) and collects waste. The main goal is to designate this route. This fact additionally emphasizes the use of the heuristic algorithm in this problem. The work defines the mathematical model of the problem of municipal waste collection, the input data entered into the model are given, e.g. distances between objects of the transport network have been defined, driving times between these objects are given, loading times, unloading of waste, crossing time. The decision variable defines the connection between individual network objects implemented by the vehicle in a given route. Decision variables are binary type. Limitations have been introduced for working time and for the capacity of vehicles that collect waste. The criteria functions concern the minimization of the time of completion of all routes and the costs of fuel consumption. In order to check the correctness of the ant algorithm, its results were compared with random values. The ant algorithm in each case generated a better solution than a random algorithm. It should be emphasized that the form algorithm belongs to heuristic algorithms. The solution generated by these algorithms for complex decision problems is a suboptimal solution. However, taking into account the complexity of the municipal waste collection organization, the solution is accepted from a practical point of view.

PL

W pracy przedstawiono problem organizacji zbiórki odpadów komunalnych od indywidualnych mieszkańców. Organizacja zbiórki odpadów jest zdefiniowana jako wyznaczenie tras jazdy pojazdów realizujących daną zbiórkę. W celu rozwiązania tego problemu zaproponowano model decyzyjny wyznaczania tras jazdy pojazdów. Organizacja zbiórki odpadów komunalnych może być rozpatrywany w ujęciu jedno lub wielokryterialnym. W niniejszym opracowaniu przedstawiono zbiórkę odpadów komunalnych w kontekście wielokryterialnego problemu decyzyjnego. W niniejszej pracy model decyzyjny organizacji zbiórki odpadów komunalnych opiera się na optymalizacji wielokryterialnej. W tym przypadku algorytm optymalizacji był algorytmem mrówkowym. Algorytm ten został specjalnie zmodyfikowany w celu rozwiązania problemu podejmowania decyzji w oparciu o wiele kryteriów. Autorzy tej publikacji nie znaleźli zastosowania tego podejścia i tego algorytmu w literaturze do wyznaczenia organizacji zbiórki odpadów komunalnych. Organizacja zbiórki odpadów komunalnych jest złożonym problemem decyzyjnym i odnosi się do problemu komiwojażera. Problem ten należy do problemów NP-trudnych. Aby rozwiązać problem komiwojażera, należy zastosować algorytm heurystycznych. Szybki czas generowania wyniku przez algorytm mrówkowy jest jego główną cechą, co jest pożądane w procesie wyznaczania organizacji zbiórki odpadów komunalnych. Proces ten zależy od wielu czynników, np. pojemność pojazdów, wielkość zadań. Algorytm wyznaczania tego typu problemu musi być dostosowany do częstych zmian tych czynników i szybkiego generowania rozwiązań. W firmach komunalnych najważniejszą rolę odgrywa czas generowania rozwiązania. Algorytm mrówkowy generuje wyniki w szybki sposób i dlatego ten algorytm został wybrany w tym problemie. Przedstawiony model decyzyjny dotyczy zbiórki odpadów od poszczególnych mieszkańców. Samochód odwiedza punkty załadunku (mieszkańców) i zbiera odpady. Głównym celem jest wyznaczenie tej trasy. Fakt ten dodatkowo podkreśla zastosowanie algorytmu heurystycznego w tym problemie. W pracy zdefiniowano model matematyczny problemu zbiórki odpadów komunalnych, podano dane wejściowe wprowadzane do modelu np. zdefiniowano odległości pomiędzy obiektami sieci transportowej, podano czasy jazdy pomiędzy tymi obiektami, czasy załadunku, wyładunku odpadów, czas przejazdu przez skrzyżowania. Zmienna decyzyjna określa połączenie pomiędzy poszczególnymi obiektami sieci realizowane przez pojazd w danej trasie. Zmienne decyzyjne są typu binarnego. Wprowadzono ograniczenia na czas pracy oraz na pojemność pojazdów realizujących zbiórkę odpadów. Funkcje kryteriów dotyczą minimalizacji czasu realizacji wszystkich tras oraz kosztów zużycia paliwa. W pracy szczegółowo scharakteryzowano algorytm mrówkowy rozwiązujący wielokryterialny problem decyzyjny zbiórki odpadów komunalnych. W celu sprawdzenia poprawności algorytmu mrówkowego jego wyniki porównano z wartościami losowymi. Algorytm mrówkowy w każdym przypadku generował lepsze rozwiązanie niż losowy algorytm. Należy podkreślić, że algorytm mrówkowy należy do algorytmów heurystycznych. Rozwiązanie wygenerowane przez te algorytmy dla złożonych problemów decyzyjnych jest rozwiązaniem nieoptymalnym. Biorąc jednak pod uwagę złożoność organizacji zbiórki odpadów komunalnych, rozwiązanie jest akceptowane z praktycznego punktu widzenia.

9

Tailings reprocessing from Cabeco do Piao dam in Central Portugal: a kinetic approach of experimental data

Figueiredo J., Vila M. C., Matos K., Martins D., Futuro A., de Lurdes Dinis M., Góis J., Leite A., Fiúza A.

Journal of Sustainable Mining

|

2018

|

Vol. 17, iss. 3

139--144

EN

The mining waste and tailing dam are object of discussion due to the accidents that occur due to a lack of control or due to interest in the remaining minerals present in these materials. Most of the old tailings dams have high contents of heavy metals which could represent potential risks to the environment or be an alternative source of some critical raw materials. The case study of the Cabeco do Piao dam in Central Portugal involved tailings from a processing plant that belonged to the Panasqueira Mine Complex, which has been in operation for over 120 years. Waste rock and mining tailings were deposited in the area until 1995, and they represent an environmental liability for the local population due to their high content of toxic metals. Tailings reprocessing can be considered as a solution that minimizes social and environmental impacts, recovers some essential minerals, such as Zn, W, and Cu which can help to offset investments made. The project design involves several stages of metal concentration, determined by experiments, as well as a model of the process. The overall model will take into account technological constraints, social-economic conditions and environmental impacts. A preliminary result of an optimization study of the kinetic approach is presented in this piece of work.

10

Ato choose variants of hardware architecture for the SWPL-1 helmet-mounted display system

Michalak S., Kowalczyk H., Szelmanowski A., Borowski J.

Journal of KONES

|

2018

|

Vol. 25, No. 4

285--292

EN

The paper presents the structure and basic properties of the SWPL-1 helmet-mounted flight parameter display system, constructed for the Mi-17 helicopter with analogue systems and on-board instruments. It describes the basic components of the SWPL-1 system and on board components cooperating with the SWPL-1 system necessary to ensure the imaging system’s operation (including the ADU-3200 central unit for aerodynamic data and the GPS-155XL satellite signals receiver). It presents the architecture, the principle of operation, and the main constituents of the SWPL-1 helmet-mounted flight parameter system, as well as the standards of data transmission used in digital communication between the SWPL-1 system and on-board systems (installed on the Mi-17 helicopter). It describes the scope and manner of pilot and navigation data presentation as well as control of drive unit operation parameters in detail. It presents selected optimization methods for tasks executed in the helmet mounted system’s life cycle. The particular stages of the life cycle were described in detail, from the earliest stages of needs identification, through the analytic and conceptual phase, then the implementation stage, and ending with the operation stage. It introduces tasks for optimization and related methods into the process of creating the new system at every stage of its implementation. It presents one of the methods of multi-criteria optimization based on the experts’ assessment of choice of a variant of the helmet-mounted flight parameter display system’s hardware architecture in detail.

11

Multi-Criteria Optimization Approach to Modeling Negotiation Process

Łodziński A.

Decision Making in Manufacturing and Services

|

2018

|

Vol. 12, no. 1-2

33--44

EN

This paper presents a multi-criteria optimization approach for modeling the negotiation process. The negotiation process is modeled as a special multi-criteria problem. The method of finding solutions involves a process of the interactive selection of certain proposals. The parties submit proposals concerning the subjects of the negotiations; these proposals constitute the parameters of the multi-criteria optimization problem. Selecting the solutions is accomplished by solving the optimization problem using the parameters that define the aspirations of each party to the negotiations. Finally, the solutions reached by the parties are evaluated.

12

Multi-criteria optimisation of liquid cargo transport according to linguistic approach to the route selection TASK

Guze S., Neumann T., Wilczyński P.

Polish Maritime Research

|

2017

|

S 1

89--96

EN

The main aim of the paper is to present the possibility of use of the multi-criteria optimization method Analytical Hierarchy Process (AHP) to liquid cargo transportation by sea. Finding the optimal solution is not simple. There are many factors influencing the shipping process. In the case of liquid cargo, the most important thing is the safety of the crew, ship, and environment. Therefore, the Mathematical Theory of Evidence is introduced and used to determine the optimal path in terms of time and safety of transport. Moreover, the details of liquid cargo transport process are described with particular attention to ship to ship operations. Besides, the basic concept of the AHP method, steps of the algorithm are introduced. Finally, the multicriteria optimization of the transport of the liquid cargo from the Persian Gulf to Port of Gdansk is done. It is based on the experts’ opinions.

13

Identification of preferences in decision support systems

Beskorovainyi V., Berezovskyi H.

ECONTECHMOD : An International Quarterly Journal on Economics of Technology and Modelling Processes

|

2017

|

Vol. 6, No 4

15--20

EN

In this work we obtained the solution of increasing of adequacy of models of multicriteria evaluation for the project and management decision support systems. Modifications of the utility functions of partial criteria and the procedure for calculating their values are proposed, which makes it possible to improve the accuracy of approximation of the preferences of the person making the decision, as well as significantly reduce the time for calculating their values. For the parametric synthesis of universal multicriteria estimation models based on the Kolmogorov-Gabor polynomial, an improvement in the method of comparator identification by calculating the Chebyshev point and the discrepancy vector is proposed.

14

Multi-criteria reliability optimization for a complex system with a bridge structure in a fuzzy environment: A fuzzy multi-criteria genetic algorithm approach

Mutingi M., Mbohwa C., Kommula V. P.

Eksploatacja i Niezawodność

|

2016

|

Vol. 18, no. 3

450--456

EN

Optimizing system reliability in a fuzzy environment is complex due to the presence of imprecise multiple decision criteria such as maximizing system reliability and minimizing system cost. This calls for multi-criteria decision making approaches that incorporate fuzzy set theory concepts and heuristic methods. This paper presents a fuzzy multi-criteria nonlinear model, and proposes a fuzzy multi-criteria genetic algorithm (FMGA) for complex bridge system reliability design in a fuzzy environment. The algorithm uses fuzzy multi-criteria evaluation techniques to handle fuzzy goals, preferences, and constraints. The evaluation approach incorporates fuzzy preferences and expert choices of the decision maker in regards to cost and reliability goals. Fuzzy evaluation gives the algorithm flexibility and adaptability, yielding near-optimal solutions within short computation times. Results from computational experiments based on benchmark problems demonstrate that the FMGA approach is a more reliable and effective approach than best known algorithm, especially in a fuzzy multi-criteria environment.

PL

Optymalizacja niezawodności systemu w środowisku rozmytym to problem złożony ze względu na konieczność wzięcia pod uwagę wielu niedokładnie określonych kryteriów decyzyjnych, takich jak maksymalizacja niezawodności systemu i minimalizacja kosztów. Wymaga ona zastosowania wielokryterialnych metod podejmowania decyzji, które łączyłyby pojęcia z zakresu teorii zbiorów rozmytych oraz metody heurystyczne. W niniejszej pracy przedstawiono rozmyty wielokryterialny model nieliniowy (FMGA) oraz zaproponowano rozmyty wielokryterialny algorytm genetyczny do projektowania niezawodności złożonych systemów mostkowym w środowisku rozmytym. Algorytm wykorzystuje techniki rozmytej oceny wielokryterialnej do określania rozmytych celów, preferencji oraz ograniczeń. Metoda oceny uwzględnia rozmyte preferencje i eksperckie wybory decydenta dotyczące kosztów oraz celów niezawodnościowych. Ocena rozmyta nadaje algorytmowi cechy elastyczności oraz adaptacyjności, pozwalając na otrzymanie niemal optymalnych rozwiązań w krótkim czasie obliczeniowym. Wyniki eksperymentów obliczeniowych opartych na problemach wzorcowych pokazują, że podejście z zastosowaniem FMGA jest bardziej niezawodne i wydajne niż najbardziej znany algorytm, zwłaszcza w rozmytym środowisku wielokryterialnym.