标签: 用直方图形顺序排列

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分享帕累托（Pareto)图法又称排列图、主次因素分析法/帕累托最优解/帕累托最优前沿: 1944269364 2020-11-23 16:03; 它是找出影响产品质量主要因素的一种简单而有效的图表方法。排列图是根据关键的少数和次要的多数的原理制作的。也就是将影响产品质量的众多影响因素按其对质量影响程度的大小，用直方图形顺序排列，从而找出主要因素。其结构是由两个纵坐标和一个横坐标，若干个直方形和一条折线构成。左侧从坐标表示不合格品出现的频数（出现次数或金额）等，右侧纵坐标表示不合格品出现的累计频率（如百分比表示），横坐标表示影响质量的各种因素，按影响大小顺序排列，直方形高度表示相应的因素的影响程度（即出现的频率为多少），折线表示累计频率（也称帕累托曲线）。通常累计百分比将影响因素分为三类：占0%-80%为A类因素，也就是主要因素；80%-90为B类因素，是次要因素；90%-100%为C类因素，即一般因素。由于A类因素占存在问题的80%，此类因素解决了，质量问题大部分就得到了解决。 4：帕累托最优解同样假设两个目标函数，对于解A而言，在变量空间中找不到其他的解能够优于解A （注意这里的优于一定要两个目标函数值都优于A对应的函数值），那么解A就是帕累托最优解，举个例子，下图中应该找不到比对应的目标函数都小的解了吧，即找不到一个解优于了，同理也找不到比更优的解了，所以这两个解都是帕累托最优解，实际上，这个范围的解都是帕累托最优解，不信自己慢慢想。因此对于多目标优化问题而言，帕累托最优解只是问题的一个可接受解，一般都存在多个帕累托最优解，这个时候就需要人们自己决策了。 5：帕累托最优前沿还是看刚才那张图，如下图所示，更好的理解一下帕累托最优解，实心点表示的解都是帕累托最优解，所有的帕累托最优解构成帕累托最优解集，这些解经目标函数映射构成了该问题的Pareto最优前沿或Pareto前沿面，说人话，即帕累托最优解对应的目标函数值就是帕累托最优前沿。来自 https://blog.csdn.net/hailanzhijia/article/details/5909941 https://wiki.mbalib.com/wiki/%E6%8E%92%E5%88%97%E5%9B%BE; 个人分类: 数学建模算法与应用|212 次阅读|0 个评论

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