Application et analyse des méthodes pour sélectionner une solution optimale à partir du front Pareto-optimale obtenu par l'optimisation multiobjectif

L'optimisation des processus a souvent deux objectifs ou plus qui sont conflictuels. Pour de telles situations, l'optimisation multiobjectif (MOO) fournit de nombreuses solutions optimales, qui sont également bonnes du point de vue des objectifs donnés. Ces solutions, connues sous le nom de front Pareto-optimal et de solutions non dominées, offrent des perspectives plus approfondies sur le compromis entre les objectifs et de nombreux choix pour la mise en œuvre. Au cours des 20 dernières années, des chercheurs ont appliqué la MOO à de nombreuses applications en ingénierie chimique. Cependant, la sélection d'une solution optimale parmi l'ensemble des solutions non dominées n'a pas reçu beaucoup d'attention dans la littérature de l'ingénierie chimique. Dans la présente étude, 10 méthodes pour sélectionner une solution optimale à partir du front Pareto-optimal sont soigneusement choisies et mises en œuvre dans un programme basé sur MS Excel. Ensuite, elles sont appliquées à la sélection d'une solution optimale dans de nombreux problèmes de référence ou mathématiques et applications en ingénierie chimique, et leur efficacité et leurs similitudes sont analysées. Les résultats de l'analyse indiquent que, parmi les 10 méthodes étudiées, la technique de commande de préférence par similarité à la solution idéale, l'analyse relationnelle grise et le poids additive simple sont meilleures pour choisir l'une des solutions Pareto-optimales.