一类含0—1变量的多目标两层决策方法研究

对于两层决策问题的现有研究，主要集中于连续变量和单目标函数情形，但现实世界大量存在着含整数变量两层目标决策问题，本文考察了一类特殊的含整数两层多目标决策问题：上层存在０－１决策变量、下层有多个目标函，在定义了问题的独立决策解与合作解后，本文将设计一种有效的分枝定界算法，它能以较少的节点求得问题的解。     

两层决策问题的全局优化方法

本文建立了一类上层单目标、下层多目标的两层决策问题的数学模型和决策机制，利用辅助模型把下层多目标转化为单目标，形成一个两层单目标规划问题，采用外部逼近法求解此两层单目标规划问题，从而获得原两层决策问题的最优解。该方法为两层决策问题提供了一种求解途经。     

基于理想目标的两层组织决策方法

首先建立了一类上层多目标，下层多人有关联单目标的两层决策问题的数学模型和决策机理，然后将其转化为等价的两层单目标规划问题，采用外部逼近法求解此两层单目标规划问题，以获得两层决策问题的满意解。     

一类两层多目标模型及解法研究

提出了一类下层决策单元相互独立的两层多目标决策问题,采用正向Ｓｔａｃｋｅｌｂｅｒｇ主从策略的决策机理,利用回归分析关联上、下层的决策变量求解了该类分层决策问题。     

一种多人有关联两层多目标决策的交互式算法

本文首先建立了基于Ｓｔａｃｋｅｌｂｅｒｇ主从策略的多人有关联的两层多目标决策问题的数学模型，利用满意度和Ｋｕｈｎ－Ｔｕｃｋｅｒ条件把两层多目标规划问题转化为单层单目标非凸约束规划问题；并采用收敛外部逼近法求解此非凸约束规划问题的全局最优解，然后，通过分析人与决策人之间的交互，求得两层决策问题的满意解。     

两层多目标决策问题的理想目标法

本文建立了一类上、下层均为多目标的两层多目标决策问题的数学模型和决策机制，利用理想目标将其转化为等价的两层单目标规划问题，采用求解非凸优化问题的外部逼近法求解此两层单目标规划问题，从而获得两层多目标决策问题的满意解。     

具有递阶结构的多目标群决策方法

建立了一类上层单目标、下层多人无关联多目标的两层决策问题的数学模型，利用加权法把下层的多目标转化为单目标，形成一个下层多人无关联单目标的两层规划问题，采用外部逼近法解两层规划问题，从而获得原两层决策问题的最优解．该法为两层决策问题提供了一种求解途径．     

具有层次结构的多人多目标决策方法

针对上层多目标、下层多人有关联多目标的两层决策问题，建立了其数学模型，利用辅助模型将各层上的多目标转化为单目标，然后采用外部逼近法求解以获得两层多目标决策问题的满意解．     

具有对策关系的决策问题

针对上层决策人与下层 决策人具有对策关系的两层次决策问题，建立了该问题的数学模型和决策机理，并定义了有关解的概念，在此基础上，把两层决策问题转化为单层优化问题，采用外部逼近法求解此单层优化问题，可获得两层决策问题的最优解。     

一类基于优先级的隐枚举两层决策方法

针对一类含０－１变量的两层决策问题，探讨了用隐枚举方法求解过程中的变量搜索次序问题。在定义了变量搜索优先级之后，提出了一种基于变量搜索优先级的方法，理论分析与计算示例表明，所提出的方法能够最快地求到问题的全局最优解。     

冲突调解策略的研究

研究了多人冲突的调解问题,在各冲突人之间引入约束条件,冲突各方在满足约束条件下进行决策,从而形成消除冲突的调解方法.文中分析了约束条件(调解策略)存在的条件,提出了约束条件(调解策略)的设计方法,并对单目标和多目标冲突决策问题进行了研究.     

一个模糊多目标群体决策方法

将多目标系统模糊决策理论推广到多目标标群体决策,给出一个模糊多目标群体决策方法。     

群体多目标决策的联合有效解类及其最优性条件

群体多目标决策是群体决策的一个新的研究方向．一些学者曾借助群体效用函数引进群体多目标决策问题有关效用解的概念，并且给出若干求解的方法．本文撇开效用函数的介入，直接依据由各多目标决策问题的Ｐａｒｅｔｏ有效解表示的供选方案的有效数，引进了决策群体在供选方案集上的偏爱关系．由此，定义了群体多目标决策问题一类联合有效解的概念．同时，建立了这些联合有效解类要满足的Ｋｕｈｎ－Ｔｕｃｋｅｒ型最优性条件．     

基于主从策略的两层约束变尺度决策方法

本文针对上层为多目标，下层多人多目标且具有优先级的两层决策问题，建立了其数学模型和决策机制，随后提出了一种交互式决策方法，该方法具有交互过程简单，计算量较小等优点。     

一种基于权向量的组合赋值法求群权向量的方法

在群体决策中，决策群体中每个成员对一组可行的备选方案有不同的偏好次序且在确定指标权重时，随意性较大，这样对最终的方案就会作出不同的决策。运用多目标权系数的组合权向量，解决有限方案多目标群决策如何由各个决策者的偏好形成群的偏好，使决策客观、真实、有效，并用事例说明了其可行性。     

多目标随机规划的交互遗传算法

利用遗传算法在处理过程中不依赖问题的种类,并具有较强鲁棒性等特点,提出了一种基于交互式的求解多目标随机规划的遗传算法,算法的意思是,结合小生境技巧和构造Pareto选优过滤器的手段,通过与决策者的反复交互对话,最后得到使决策者满意的问题的Pateto有效解集。