一类具有非凸关系的多目标决策方法

针对一类具有非凸关系的多目标决策问题，本文提出了一种新的求解方法．该方法将多目标决策问题转化为对策问题，利用对策理论进行求解，克服了非凸性问题所引起的决策困难．     

一类多目标两层决策分析及其决策方法

针对一类多目标两层决策问题，从上、下两层决策者之间的偏好关系出发，探讨了问题的决策机制：半合作决策机制与纯独立决策机制，说明了可以利用增广加权Ｔｃｈｅｂｙｃｈｅｆ范数问题来有效地表示它们的非劣解集，据此设计辅助这类多目标两层决策问题的交互式决策方法     

两层多目标决策问题的模糊交互式决策方法

建立了一类上层多目标、下层多人无关联单目标的多人两层决策问题的数学模型和决策机制,基于模糊集理论,提出了一种模糊决策方法,为两层以及多层决策问题提供了求解途径．     

无人机协同多目标攻击空战决策研究

针对超视距空战中多架无人机对空中的多个敌对目标进行协同攻击的决策问题进行了研究。首先,对空战威胁态势进行了分析,基于对各攻击目标至少分配一枚导弹的原则,将协同多目标攻击决策问题转化为导弹目标攻击配对的优化问题并建立其攻击效能评估模型。然后,提出了一种模拟退火遗传算法用于该决策问题的寻优。最后,通过所得最佳导弹目标分配个体求得最终协同攻击决策方案。仿真结果表明所提出的算法能有效地求解协同多目标攻击决策问题,其对最优解的搜索效率明显优于单一的遗传算法。     

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。     

不确定环境下多阶段多目标决策模型

在贝叶斯网络的基础上进行扩展,提出了一种不确定多阶段多目标(Uncertainty,multistageand multi-object,UMM)决策模型来求解不确定环境下的多阶段多目标决策问题.首先描述了不确定环境下多目标多阶段决策问题的数学描述,然后给出了决策模型的定义,详述了其构建方法及求解算法.采用此模型求解决策问题时,决策者只需考虑某节点与其父节点之间的依赖关系,降低了思考的复杂程度,适用于大规模的复杂问题求解.实际案例分析表明基于贝叶斯网络的决策模型描述、建模及求解方法对不确定环境下的多阶段多目标决策问题是有效的.     

多UCAV协同目标攻击决策

针对多无人作战飞机(unmanned combat aerial vehicle, UCAV)攻击多目标,研究了多UCAV协同攻击决策问题。建立了目标毁伤模型、UCAV损耗模型和时间协同模型,并通过加权求和将三者转化为单一目标函数,进而转化为单目标问题进行求解。提出了一种离散微粒群优化(discrete particle swarm optimization, DPSO)算法,在微粒群优化算法框架内重新定义了微粒的位置、速度及相关操作。建立了微粒与实际问题的映射关系,进而使DPSO算法适合于求解多UCAV协同目标攻击决策问题。仿真结果表明,DPSO算法易于实现,能够较好地解决基于时间协同的多UCAV目标攻击决策问题。     

处理多目标决策问题的一个方法

现实生活中遇到的决策问题大多是多目标的决策。例如,在选择一个武器系统的方案时,往往要考虑精度、可靠性、可维护性、机动性、生存能力、体积、重量以及成本等多个目标。因而研究多目标的决策问题是很有意义的。本文给出处理多目标决策问题的一个新方法。     

求解信息不完全多目标问题的两种决策方法

本文对决策者偏好信息（即目标权重）部分不确知的多目标决策问题作了研究，提出和建立了最大加权平方法与最小加权偏差平方法。实例说明该方法可行、有效且易实现，可为解决信息不完全多目标决策问题提供新途径。     

多层多目标决策方法的综述

本文对多层多目标决策问题进行了分析研究,探讨了该领域有待研究的几个方向,这对进一步研究多层多目标决策问题是有意义的。     

An Interactive Two-Level Multiobjective Decision Method

In view of two-level multiobjective decision making problem, and employing satisfactoriness of     

一种交互式多目标满意群决策方法

本文提出一种交互式多目标满意群决策方法。该方法用多目标满意决策方法帮助各决策人和群体进行多目标决策分析,用满足一集公理的加权和函数集结各决策人的偏好以及各目标的愿望值,从而形成群体的愿望值,并逐个求得群体的满意解。可克服构造决策人效用函数和人际间效用比较的困难,可用于一类群决策问题的分析求解。     

Flexible Interaction Multiobjective Programming

This paper develops and interactive method,called flexible interaction multiobjectiveprogramming(FIMP),for solving multiobjective decision problems.In a decision process a minimaxproblem is iteratively solved within a progressively reduced objective space until a noninferior solutionwhich is perferred by the decision maker(DM)is found.The interaction process is easy,reliable and     

求解群体多目标决策问题的一种方法

引进了群体多目标决策问题的一种新的最优解概念──s-最优平衡解,它的实际意义是对于每个决策者而言在每个目标下都给出一个让步值.证明了求解s-最优平衡解等价于求解一个对应的单目标优化问题,并在一定条件下s-最优平衡解总是存在的.讨论了具有不同让步值的s-最优平衡解.数值例子表明这个方法对解决群体多目标决策问题具有一定的有效性.     

基于目标希望水平的多目标决策新方法

本文提出一种基于目标希望水平的多目标决策新方法，该方法按照实际决策思维方式构造产生非劣解的辅助问题，充分考虑决策人在决策过程中的交互要求，通过决策人对目标希望水平的确定或修正获取有用的偏好信息，简单、实用，易于在计算机上实现。文中给出的若干定理保证了决策方法的有效性。     

集成式多目标权系数赋值方法

本文将实际应用中的多目标权系数赋值方法归结为三类：点估计方法、模糊区间估计方法、定性估计方法,提出了各类方法中有效的多目标权系数赋值过程,给出了多目标决策（ＭＯＤＭ）中引导决策专家选择适合具体情形的多目标权系数赋值方法的选择策略,提出了多目标权系数调整的交互式方法。     

少数服从多数选择原则的多目标方法

少数服从多数是实际中广泛采用的一种选择原则。本文通过用效用函数表示集体(委员会)中每一个体的偏好, 将少数服从多数选择问题描述成一个多目标决策问题(MMOD)在, 在对个体和效用函数只作某种连续性假定下, 得到了少数服从多数选择的存在性定理并用集值映射不动点定理给出了证明。通过在不同空间上构造委员会的偏好结构, 指出了这种偏好的锥诱导性和这种偏好的有效选择与多目标决策问题(MMOD)的M-解之间的等价性。     

多目标权系数赋值方法及其选择策略

多目标权系数赋值是多目标决策(MODM)中极为重要的环节,是专家经验和决策者意志的体现,它相当程度上决定了多目标综合的精度。本文结合笔者在研究工作中的体会,比较详细地讨论了多目标权系数赋值的常用方法及其特点,提出了权系数调整的交互式方法,并给出了MODM应用中各种方法的选择策略。     

多准则、多目标决策评价系统的设计与实现

以导弹系统设计方案评应用为背景,针对多准则、多目标的决策问题,研究和设计系统化的决策评价体系,完成具有核心功能的,通用性、实用性较好的多准则、多目标决策评价工具,对复杂的决策问题提供决策支持。