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61.
This paper focuses on the divergence behaviour of the successive geometric mean (SGM) method used to generate pairwise comparison matrices while solving a multiple stage, multiple objective (MSMO) optimization problem. The SGM method can be used in the matrix generation phase of our three‐phase methodology to obtain pairwise comparison matrix at each stage of an MSMO optimization problem, which can be subsequently used to obtain the weight vector at the corresponding stage. The weight vectors across the stages can be used to convert an MSMO problem into a multiple stage, single objective (MSSO) problem, which can be solved using dynamic programming‐based approaches. To obtain a practical set of non‐dominated solutions (also referred to as Pareto optimal solutions) to the MSMO optimization problem, it is important to use a solution approach that has the potential to allow for a better exploration of the Pareto optimal solution space. To accomplish a more exhaustive exploration of the Pareto optimal solution space, the weight vectors that are used to scalarize the MSMO optimization problem into its corresponding MSSO optimization problem should vary across the stages. Distinct weight vectors across the stages are tied directly with distinct pairwise comparison matrices across the stages. A pairwise comparison matrix generation method is said to diverge if it can generate distinct pairwise comparison matrices across the stages of an MSMO optimization problem. In this paper, we demonstrate the SGM method's divergence behaviour when the three‐phase methodology is used in conjunction with an augmented high‐dimensional, continuous‐state stochastic dynamic programming method to solve a large‐scale MSMO optimization problem. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.  相似文献   
62.
为考查同时性学习与相继性学习在相似性材料学习中的特点,本研究以57名大学一年级学生为被试,用英语单词记忆测验考查了相似性英语新单词的同时性学习和相继性学习的差异。结果发现,对于相似性英语新单词来说,同时性学习的效果明显优于相继性学习效果。这表明,两种不同的学习方式在信息处理过程和信息加工水平上存在不同。  相似文献   
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