极大熵方法求解双层多目标决策问题

讨论了双层多目标决策问题 ,给出了最优有效偏好解的概念 ,上层转化为极大熵问题求解 ,下层进行有效性检验 ,最终给出了迭代算法.     

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.     

基于目标总损失量择优的有限解集多目标决策方法

基于灵敏稳健性设计思想,定义了单目标优化时的单目标损失量和多目标优化问题中的目标总损失量;继而对基于重要度的损失权重系数确定方法进行详细研究,并提出了基于目标总损失量择优的有限解集多目标决策方法,旨在选择候选解集中受不确定因素和设计变量误差的影响最小、敏感性最低的Pareto解为最终方案;最后以卫星附件控制系统为例进行仿真,充分验证了此方法的有效性和可行性。     

线性多目标规划有效解的有效率

给出了线性多目标规划 (LinearMultiobjectiveProgramming,LVP)有效解的有效率的定义。指出LVP决策可只考虑非劣极点的理论依据 ,并讨论了这些非劣极点的排序。     

关于Hβ—有效解的进一步研究

在Ｒｍ上引入Ｈβ－锥的概念,基于Ｈβ－锥的基本思想在多目标决策问题的目标空间上定义Ｈβ－序关系,是一种新的求解多目标决策问题的思维方式．本文是对Ｈβ－序关系及Ｈβ－有效点（解）集的更深入的研究,首先证明若干性质,然后给出求Ｈβ－有效点（解）集的构造法,最后用例子说明Ｈβ－有效点（解）集的具体构造过程以及Ｈβ－有效点（解）集在决策过程中的应用     

有限方案模糊多目标群决策方法的研究

综合考虑定性和定量两类目标，本文提出一种模糊多目标群决策方法。决策人用语言变量评价权系数和定性目标，对定量目标进行相应的无量纲化处理。经集结确定各决策各方案的模糊评价指标，用乐观指标法确定各决策人各方案的排序指标。用平均值法集结各决策人的排序指标，并确定群体对各方案的排序。     

模糊多目标系统实用最优决策法及应用

对于可行域为有限集的模糊多目标系统的评价与决策问题，本文给出一个新解法─最小隶属度偏差法．并结合实例通过与“优序法”，“最短距离法”的对比分析，指出“优序法”的不足之处和新解法的优点．     

多指标决策的最优线性分派法

多指标决策方法一直是系统工作者研究的课题。在定义正负理想方案的基础上 ,对方案进行贴近度单排序 ,然后综合所有指标求方案的排序频数。当排序频数无法给出方案的总体排序时 ,我们将其巧妙地转化为最优线性分派模型来处理 ,从而达到优化方案的目的 ,同时也为多决策问题提供了又一种可靠而又可行的决策方法。     

一种适于多目标稳态优化决策的伪权向量方法

伪权向量法是解决多目标决策问题的一种常见方法,但由于其决策函数中缺少对决策变量调整幅值的约束,易造成因决策变量(通常为控制回路的设定值)变动幅度过大而影响被控过程稳定性的后果,因而限制了该方法在过程控制系统稳态优化中的应用.对此,提出了一种适合于过程控制系统稳态优化的伪权向量多目标决策方法.该方法综合考虑了决策者偏好以及决策变量的变化情况,为控制系统的稳态优化提供了一种适合实际的决策方法.仿真结果验证了该方法的有效性和实用性.     

求解多目标二层规划的多目标进化算法

提出了一个求解多目标二层规划问题的多目标进化算法.用传统优化算法求解下层规划中用权向量线性加权后得到的单目标问题,而对上层的多目标规划问题则采用基于NSGA-II的选择机制的多目标进化算法求解.数值试验表明所提出的算法是有效的.     

求一类多目标规划弱有效解的极大熵算法

根据多目标优化的基本原理，结合极大熵函数的基本性质，提出求解目标规划问题(AGP)的极大熵算法，并证明收敛性，给出数值算例。     

基于初集排序的Pareto非支配解集构造算法

针对具有大型解空间的多目标决策问题,为进一步提高多目标决策的效率,快速且有效的非支配解集构造方法值得探究.给出非支配关系性质、初始非支配解集(简称初集)及非支配解集构造的有关定义与定理.在此基础上,依据有序集理论与运算规则,提出基于初集排序方法的Pareto非支配解集构造算法.该算法应用集合排序的方法,对有序的可行解集与有序的非支配解集进行比较,获得多目标决策问题的最优解.构建不包含初始非支配解的有序可行解集,设计非支配解排序规则、查找规则与插入规则.分析提出的算法及常见的非支配排序方法的时间复杂度.通过ZDT1～ZDT3、DTLZ1与DTLZ3测试函数的非支配解集构造实验,与王芳等(2016)提出的NTCM等方法相比,证明提出的非支配解集构造算法是有效的,时间复杂度更低,非支配解集构造时间具有显著的优势.     

多目标规划问题的交互式保守最优方法

多目标规划问题的交互式保守最优方法岑成德（广州中山大学管理学院，广州５１０２７５）ＴｈｅＩｎｔｅｒａｃｔｉｖｅＣｏｎｓｅｒｖａｔｉｖｅＯｐｔｉｍａｌＭｅｔｈｏｄｆｏｒＭｕｌｔｉｐｌｅＯｂｊｅｃｔｉｖｅＰｒｏｇｒａｍｍｉｎｇＣｅｎＣｈｅｎｇｄｅ（Ｓｃｈ...     

求解多目标运输问题的一种目标协调优化方法

针对多目标运输问题往往存在各目标间协调性差或冲突发生的现象,提出一种求解多目标运输问题的目标协调优化方法.以各目标做出一定的让步为切入点,通过寻求最小让步对各个目标进行协调,将多目标运输问题简化为单目标的线性规划模型.引入让步解、满意解等概念,给出了方法的求解步骤.最后,以实例验证了方法的有效性.     

工程系统设计方案多目标灰色关联度决策模型及其应用的研究

本文从模糊数学和灰色系统的基本理论出发,认为用灰色关联度分析方法来建立工程系统设计方案离散点多目标决策模型是可行的。文中首先提出最优方案关联度概念,据此构筑判断矩阵和决策模型。最后,结合具体实例进行研究,效果较好。     

多目标网络相异路径的Pareto解及其遗传算法

网络相异路径一般是多目标约束路径问题,具有重要应用价值.然而,由于问题的难解性,总是利用妥协思想将其转换为单目标问题求解.本文建立了双目标相异路径的一种优化模型,给出了模型求解过程中伪理想点的概念,提出了基于小生境共享竞争复制算子的遗传算法,该算法可求解多目标优化问题的 Pareto 解集.最后,给出了一个计算分析实例.     

多目标决策的迭代协调交互满意方法

本文在假定决策者的局部偏好结构为线性加权形式但权数未知的条件下,利用极大化极小规则,建立了一种多目标决策方法——迭代协调交互满意方法。通过迭代求得协调解,通过交互求得满意解。本文证明了算法的收敛性,并给出了决策者的最佳协调解、最佳协调权及最佳目标平均满足度等概念及其求法。最后通过数值例示说明了方法的可行性及适用性。     

基于vague集的模糊多目标决策方法

提出了一种基于vague集的模糊多目标决策方法.首先利用优属度计算方法将决策矩阵转化为 目标优属度矩阵,然后通过计算方案的支持目标集、反对目标集和中立目标集得出方案的vague估计值, 最后利用一个评分函数对方案进行排序,从而选出最优方案.算例验证了该方法的有效性.     

线性/线性-分式双级多目标决策问题的研究

讨论了线性 /线性 -分式双级多目标决策问题 ,给出了其解集的性质和一阶最优性条件.