一主多从非光滑多目标优化方法

研究一主多从非光滑多目标优化问题,分别就从者间决策为无关联和有关联两种情形,给出相应的求解方法及有关性质。     

异质多特征数据融合在目标关联跟踪上的应用

本文讨论了利用多种异质特征数据诸如空间状态、信号幅度、多普勒频移等信息来实现多目标关联跟踪的方法。文中由品质函数的概念定义了一种关联测度,通过关联测度定量地将可能获得的多特征数据引入关联跟踪算法中。文中阐明这一关联测度是常规关联决策的推广。为验证这一方法的性能,本文还进行了计算机仿真实验,并给出实验结果。     

武器装备体系组合规划的高维多目标优化决策

针对武器装备体系组合规划问题中存在多类相互冲突的高维多目标问题(目标数 ≥ 5),提出了一种三阶段的集成优化决策方法. 首先运用目的规划技术将高维多目标问题转换为一般多目标优化模型(目标数 ≤ 3); 然后提出一种多目标差分进化算法,用于搜索属于决策者关心区间的非劣解集; 最后提出基于预测优化的理想点算法,可生成精确满足决策者偏好的最佳折衷解. 通过某侦察装备体系组合规划示例,证明了各算法模块的优势和该方法的整体有效性,可为武器装备发展和顶层规划提供决策支持.     

雷达与AIS目标航迹模糊关联算法与仿真

采用多因素模糊综合决策方法,研究了雷达与AIS(船舶自动识别系统)目标航迹关联算法.建立了该算法的模糊因素集、评价集、单因素模糊评判矩阵、多因素模糊综合决策准则、以及航迹关联与脱离质量等数学模型。计算机仿真验证了该方法可以改进目标航迹的精度与可靠性。同时讨论了关联门限取值等问题。     

基于三维目标建模的需求分析方法

面向目标的需求分析方法是需求工程领域研究的热点问题之一.在深入研究目前有代表性的目标分类方法基础上,提出一种不依赖于具体应用领域的、较为系统和完整的目标分类框架和建模方法.该框架从三个角度对目标进行划分,分别将其归类为操作性或非操作性目标,硬目标或软目标以及实现型或维持型目标.这三种分类虽然相互独立,但在实际建模时可以相互补充,形成一个完整的体系,为目标建模提供不同的帮助.在此基础上,还提供了一种目标建模的具体算法,可以较好地完成目标建模任务.     

双层多目标线性规划问题的一个算法

现有方法常常将双层多目标线性规则问题(下层决策者无关联)的下层问题的最优性条件转换为上层问题的严格约束,这样缩小了上层决策问题解的搜索范围,与实际中的决策过程相违背。因此,基于隶属函数以及模糊数等有关性质,提出了一种模糊决策方法;同时,在上下层问题独立求解时,引入了一种多项式的时间算法,为两层以及多层决策问题提供了新的求解途径。     

基于目标满意度的交互式多目标决策改进方法

以目标满意度函数为基础，以欧式距离构造系统总体协调度函数，提出一种改进的交互式多目标决策方法。该方法不但能充分体现决策者的主观愿望并实现决策者与系统间的信息交换，而且避免了在多目标向单目标转换时各单项目标或各目标满意度权重系数经验给定的不足。应用分析表明该方法有效可行，便于实际操作。     

多目标局势决策单目标化方法的改进及应用

本文将多目标局势决策的单目标化方法由原来的平均值法改进为加权系数法，使决策更为客观，提高了决策的科学性。     

一种交互式多目标决策新方法

基于目标贴近度和目标满意度 ,给出了一种新的交互式多目标决策方法 .该法可以充分地考虑决策者的要求 ,在满足整个目标方案与理想点的贴近度低限值的同时 ,能实现各目标之间的权衡.     

基于目标达成度和目标综合度的交互式多目标决策方法

提出了多目标决策中衡量目标方案的两个新指标：目标达成度和目标综合度,并提出了基于目标达成度和目标综合度的交互式多目标决策方法．     

基于目标偏离容忍水平的多目标交互式决策方法

提出了一种基于目标偏离容忍水平的多目标决策新方法．该方法充分考虑到了实际决策过程具有的目标多样性、主客观互动性等特点,根据目标希望水平和目标偏离容忍水平在原多目标问题的基础上构造辅助模型,通过求解辅助模型得到原问题的非劣解,并经过与决策者的反复交互将不同的目标偏离容忍水平整合入模型当中,最终得到满意解．本文的方法具有结构清晰、求解方便快捷、易于反映决策者偏好结构等优点．     

求解多目标作业排序问题的遗传算法

利用联合进化遗传算法 ( CEGA)建立了求解多目标排序问题的一般框架 ,采用目标权衡分析诱导出决策人的偏好关系 ,并将其引入求解过程 ,以确定满意排序 ,在搜索寻优过程中 ,将启发式与遗传算法相结合 ,以提高搜索效率 .最后 ,利用该算法框架求解了一个含调整时间的一般 Job Shop排序问题 ,以表明算法的有效性.     

权重信息不完全的区间数多属性决策GRA方法

针对属性权重信息不完全,且属性值以区间数形式给出的多属性决策问题,提出了一种灰色关联分析的决策方法。该方法依据一般的灰色关联分析方法的基本思路,给出了解决属性权重信息不完全的区间数多属性决策问题的计算步骤。其核心是通过构建并求解一个单目标最优化模型,得到每个方案与正、负理想方案的关联度,进而计算出每个方案与正理想方案的相对关联度,即可得到所有方案的排序结果。最后给出一个数值例子,结果表明该方法简单、有效并易于计算。     

基于主观与客观集成的属性权重求解方法

针对属性权重未知且属性值为定值的多属性决策问题,分析了两类求解属性客观权重方法的不足,建立了客观权重模型合理性的判定定理。提出了基于熵系数的客观权重模型,此模型可以根据决策的实际情况而设置系统参数,来调节权重的大小程度,所以具有一定的适应性。通过折衷系数把主观权重与客观权重集成,使得到的综合权重同时反映主观和客观程度。最后的实例说明该方法是有效可行的。     

风险型多目标决策的模型体系

本文就风险型多目标决策分析问题，提出了一种适用的决策分析原则──希望水平原则，并基于决策目标和约束的分类，给出了解的概念体系及确定性等价模型体系，为进一步研究风险型多目标决策问题提供了必要的理论基础。     

多目标离散控制: 一种对策方法

在多目标控制中,线性加权法常常被用于把多目标问题转化为单目标问题的研究中。若各子目标与总体目标存在非凸关系时,该方法难以有效。本文构造了一种对策模型来解决这类多目标控制问题,提出了利用对策理论求解这类问题的方法。该方法可将决策人对目标的偏好加入模型中,从而放宽了问题的凸性限制。     

基于主成分约简和突变级数的舰载机出动能力综合评估方法

由于影响舰载机出动的因素复杂多样,且具有层次性、矛盾性和相关性等特点,因此利用主观的层次分析法难以准确获得客观的评估结果。为此,提出一种基于主成分约简与突变级数相结合的两级综合评估。首先,采用主成分约简,将相关的指标转换成相互独立分量,并根据贡献度确定主分量。其次,利用突变级数对约简后的主分量进行处理,实现两级综合评估。最后,以“尼米兹”航母高强度演习为例,对舰载机出动能力进行综合评估,将所得结果与层次分析法相比较,验证给出方法的有效性和可靠性。该方法易实现,消除评估指标之间的相关关系的影响,不用权重,大大减少评估的主观性,解决传统的评估方法对矛盾目标难以处理的问题。     

基于灰关联度的多目标规划新求解算法

针对多目标规划的求解问题,提出了一种新的基于灰色关联度的求解算法, 该算法将多目标规划模型的多个目标函数理想值组成一个理想目标向量。在相同的约束条件下,基于目标函数向量与理想目标向量之间的灰色关联度而构造一个实值偏好函数。通过最大化这个实值偏好函数,可把多目标规划问题转变为单目标规划问题,并给出了基于遗传算法的求解步骤。通过实际算例表明,该算法正确有效,且相对于线性加权和法、平方加权和法和理想点法而言,具有较好的综合距离均衡性能。