多目标决策问题的广义折衷解研究

引进决策偏好参数，提出了多目标决策问题的广义折衷解概念，然后探讨了广义折衷解的性质，最后也给出其数学规划的求解方法。     

具有模糊报酬的多目标马尔可夫决策规划

给出一种模糊多目标马尔可夫决策规划的定义,即当报酬是模糊函数时的多目标马尔可夫决策规划,并解决求解这种规划的最优策略的方法以及这种多目标规划最优解的判决问题。     

求解群体多目标凸规划的一个交互规划算法

本文给出一个由决策群体求解带有非线性约束的多目标凸规划问题的交互规划算法。此法通过决策群体与分析者之间以及各决策者之间的交互，最终得到群体满意的有效解，本文还证明了这一算法的收敛性定理。     

目标值不确定的协调多指标决策模型

本文建立了一类目标值不确定的多指标决策的协调模型,并对其解的概念、性质及其求解方法进行了研究,获得了一些新的结论。     

物流运输网络多目标最短路问题的模糊满意解

本文对物流运输网络多目标最短路问题进行了研究。提出了一种求解多目标最短路问题的目标集成方法和对集成后目标函数求解的扩展标号法。在将多目标转化为单目标时,综合考虑了每个目标的边缘评价和所有目标的整体评价因素,通过对每个目标的权重分配将决策者的偏好充分体现到决策过程中,采用广义的模糊目标集成算子形成了相应的折衷规划模型。最后,通过实例对本文所提方法进行了说明。     

一种求解多层多目标系统非劣决策的实用算法

本文基于反馈系统理论知识 ,提出了求解多层多目标决策系统的非劣决策的一种实用算法 ,此算法是对求解单层多目标决策系统非劣解的加权法的推广     

求多目标线性规划妥协解的旋转迭代算法

本应用单纯形旋转迭代算法，求解多目标线性规划的妥协解，得到满意效果。     

带关联的双层多目标决策研究

本文研究是线性的双层多目标决策.根据线性规划的对偶理论证明了双层多目标决策的可行集的连通性;利用s*-最优均衡解的概念,求得双层多目标规划的偏好满意解;最后,我们得到了满意解的有效性,并在极点得到.     

基于神经网络的多目标演化优化方法

本文考虑在决策者偏好不明确的条件下，使系统获得最优的思想，提出了多目标决策系统最优解的概念。把前馈神经网络与演化算法相结合，用于多目标决策系统最优解的选取。给出了有关定理的证明和示例。     

多目标多维模糊决策模型的模糊交叉算法

对多目标多维模糊决策模型做了进一步研究，提出一种模糊环境下带有目标权重主观监督因子的目标函数，提出了计算模糊决策识别矩阵与目标权重的模糊交叉计算公式。该算法既充分利用了模糊决策中的客观信息，又充分利用了决策专家的知识与经验，将客观定权与主观定权有机结合起来，为求解最优模糊决策识别矩阵和确定目标最优权重提供了一种有效途径，进一步丰富了多目标多维模糊决策理论模型。将本文提出的模糊决策方法应用于16家电炉炼钢企业的模糊综合评价决策，取得了较为满意的效果。     

水资源持续利用的多目标决策模型的建立

可持续发展战略的实施,资源的可持续利用是关键.针对日趋短缺的淡水资源,根据多目标决策理论,以同时追求经济、环境、社会效益为主要目标提出了其可持续利用的多目标决策模型,并举例说明了模型的应用,旨在为决策者提供淡水利用规划的依据.     

主从递阶多目标风险决策模型构建及算法研究

针对一类表现出主从递阶、多目标、风险决策等特点决策问题,文献回顾指出目前问题是缺乏一体化集成研究。为了研究该类问题,首先构建了主从递阶多目标风险决策模型。引入模糊随机模拟、多目标满意度计算、主从递阶博弈、基于粒子群算法的演化博弈求解技术,建立了具有逻辑关系的算法体系。案例研究表明算法是可行的,可为同类问题研究提供算法。     

熵权DEA混合多目标评价方法研究

提高多目标决策问题评价结果的客观性、准确性,一直是决策科学研究的重要课题.结合熵权、DEA等数学方法对多目标决策问题进行研究,构造混合评价方法.首先通过构造熵权模型,获取主观权重;其次DEA的方法对多目标决策问题进行综合评价,得到问题的综合评价值,最后根据评价结果进行问题分析和判断.算例结果表明,方法能够应用于多目标决策问题,评价结果客观、准确.     

Interactive bilevel multi-objective decision making

From a perspective of non-linear bilevel multi-objective decision-making problem (BMDMP) of the leader-follower Stackelberg game, this paper presents a two-person bilevel multi-objective decision-making model and an interactive algorithm for solving the problem. The algorithm simplifies a BMDMP by transforming it into separate multi-objective decision-making problems at the upper- and lower-levels, thereby avoiding the difficulty associated with non-convex mathematical programming to arrive at an optimal solution. In addition, the authors put forward the satisfactoriness concept as the upper level decision maker's preference. The algorithm facilitates the interactive nature of bilevel multi-objective decision making for non-inferior solutions. Thus, the algorithm provides a way to solve BMDMP.     

基于灰色局势决策的采煤工艺评价与选择

采煤工艺的评价与选择是一个多目标规划,煤矿生产条件具有复杂性,地下工程具有信息不完备性,为避免受到人为主观因素的影响,能够对采煤工艺的选择提供客观评价的依据,采用灰色局势决策的方法,建立多目标综合决策矩阵,计算综合效果测度进行决策,评价结果与模糊综合评价法、灰色聚类法和灰色关联分析法相比较基本一致,灰色局势决策的方法较传统方法更精确,更有效,该方法在决策矿业工程中信息不完备问题时,具有一定的参考价值和指导意义.     

基于熵权的混凝土大坝浇筑方案多目标决策研究

系统分析大坝施工的机械配置、混凝土坝面分仓等控制性因素,通过计算机施工仿真,分析施工方案的施工强度、工期等决策因素,结合机械设备投资费用,运用基于熵权的多目标决策理论,得到决策熵权,结合决策者的主观权重,建立浇筑施工方案多目标决策模型.工程应用说明,应用熵权进行多目标决策,能够较好地反映各决策指标的差异程度,具有概念清晰、实用的特点.     

基于相对目标接近度的多目标决策方法及其应用

对多目标决策问题 ,引进多目标决策问题的理想点、多目标决策问题的负理想点和任意可行解对应的的目标向量的概念 ;然后将多目标决策问题的理想点、多目标决策问题的负理想点和任意可行解对应的的目标向量标准化 ;再利用 AHP法计算目标函数的权重向量 ;考虑权重后 ,定义任意可行解对应的目标向量的标准化向量到理想点的标准化向量 (和负理想点的标准化向量 )的加权距离 ,从而引进目标向量与理想点的相对目标接近度概念 ,进而提出了一种基于相对目标接近度的多目标决策方法 .并应用该方法对投资组合问题进行决策     

An interactive evolutionary multi-objective optimization algorithm with a limited number of decision maker calls

This paper presents a preference-based method to handle optimization problems with multiple objectives. With an increase in the number of objectives the computational cost in solving a multi-objective optimization problem rises exponentially, and it becomes increasingly difficult for evolutionary multi-objective techniques to produce the entire Pareto-optimal front. In this paper, an evolutionary multi-objective procedure is combined with preference information from the decision maker during the intermediate stages of the algorithm leading to the most preferred point. The proposed approach is different from the existing approaches, as it tries to find the most preferred point with a limited budget of decision maker calls. In this paper, we incorporate the idea into a progressively interactive technique based on polyhedral cones. The idea is also tested on another progressively interactive approach based on value functions. Results are provided on two to five-objective unconstrained as well as constrained test problems.     

A multi-objective heuristic approach for the casualty collection points location problem

In this paper, we formulate the casualty collection points (CCPs) location problem as a multi-objective model. We propose a minimax regret multi-objective (MRMO) formulation that follows the idea of the minimax regret concept in decision analysis. The proposed multi-objective model is to minimize the maximum per cent deviation of individual objectives from their best possible objective function value. This new multi-objective formulation can be used in other multi-objective models as well. Our specific CCP model consists of five objectives. A descent heuristic and a tabu search procedure are proposed for its solution. The procedure is illustrated on Orange County, California.     

基于NSGA-Ⅱ的应急储备库多目标

应急物资储备库选址问题是在近年世界灾害多发的现实背景下产生的,根据具体选址问题特点建立了多目标选址决策模型。该模型综合考虑了两种灾害风险下储备库的成本费用、覆盖效率以及对重点地区的备用覆盖,以使模型更加符合实际目标及约束情况。算法设计上,首次采用带精英策略的非支配排序遗传算法(Fast and elitist Non-dominated Sorting Genetic Algorithm Ⅱ,NSGA-Ⅱ)解决储备库多目标选址问题,得到了Pareto非劣解分布并同不带精英策略的常规NSGA算法下的仿真结果进行对比分析。验证了模型的可行性以及NSGA-Ⅱ在解决储备库多目标选址问题的有效性。