求解多目标规划问题的Pareto多目标遗传算法

针对传统的多目标优化方法的局限性，提出用于多目标规划问题求解的Pareto多目标遗传算法。实验结果表明，该算法是可行有效的，而且能为决策者提供满意解。     

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.     

一种优化多目标的交互式路由算法

Qos路由的基本任务是寻找一条满足多个约束条件同时优化多个网络参数的路径。研究多约束条件下的多个线性目标优化的Qos路由问题。选取带宽作为约束条件，线性函数(时延和耗费徘为优化目标，建立了Qos路由选择的多目标缉陛整数规划模型。通过将多目标优化问题转化为线性单目标优化问题，证明了新问题的最优解是原问题的有效解，给出一种求解模型的交互式算法。该算法引入目标函数参考点概念，逐步调整目标函数参考点，压缩目标函数搜索空间来满足决策者和实时网络资源要求，并最终得到满意解。仿真实例表明了算法的可行性和可操作性。     

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．     

区间数多目标多模式运输问题的模糊规划方法

在不确定性运输问题研究现状的基础上,建立了目标函数费用系数、可供应量、需求量均为区间数的多目标多模式运输问题(MOSTP)数学模型。根据参数的实际意义和区间数的序关系,将区间数MOSTP转化为确定性的MOSTP,并将区间数约束转化为确定性的不等式约束。通过运用模糊折衷规划方法求解,得到了区间数MOSTP的最优折衷解。最后,采用具体算例说明了该方法的求解过程。     

多目标多模式模糊运输问题的最优折衷解

在不确定性运输问题研究现状的基础上，建立了目标函数费用系数、可供应量和需求量均为模糊数的多目标多模式运输问题（MOSTP）数学模型。首先根据Zadeh的扩展原理将模糊数多目标多模式运输问题转化为不同截集水平口下的区间数多目标多模式运输问题。然后根据区间数序关系，将区间数MOSTP转化为典型的MOSTP，并将模糊数约束转化为确定性的不等式约束。通过运用模糊折衷规划方法求解，得到了模糊数MOSTP的最优折衷解。文章最后采用具体算例论证了该方法的求解过程。     

大规模含整变量多目标决策基于目标期望水平的交互式分解协调方法

针对具有块角结构的大规模含整变量多目标决策问题提出了一种基于目标期望水平的交互多分解协调方法。该方法利用目标期望水平实现交互决策过程。利用拉格朗日分解对偶方法进行分解协协调。文中定义了若干概念，证明了若干定理，给出了交互决策的具体步骤，并对软件实现作了说明.     

用多目标进化算法求解二层规划双目标模型

传统单目标二层规划模型得到的最优解往往无法使上下级双方都满意.为此,通过在上层规划中同时考虑下级的目标函数,建立了原问题的上层为双目标规划的一个新模型.上下级可通过协商在该模型的Pareto-最优解集中找到双方满意解.对此模型设计了求解的多目标进化算法,用传统优化算法求解下层规划的单目标问题,而对上层的双目标规划问题则采用基于NSGA-Ⅱ的多目标进化算法求解.数值试验表明我们所提出的算法是有效的.     

一类分散多目标决策问题的模型及交互式决策方法

本文建立了一类适用范围更广泛的分散多目标决策问题的模型，基于该多目标问题的非劣解与加权增广切比雪夫范数优化问题的解之间的关系，提出了一种求解它的交互式决策方法，了求解加权增广切比雪夫范数优化问题的随机全局优化方法，示例的仿真结果表明该决策方法是实用有效的。     

一种求解多目标规划的新方法

以多目标规划理论和数据拟合法为基础,把两者有机结合起来,提出了一种求解多目标规划的新方法,并给出了详细的算法过程.该方法的特点是对所研究的多目标规划问题,无须决策者提供关于所研究问题的全部信息,却又兼顾了决策者的偏好,还简化了优化准则,实现了决策者与系统的信息交流及对规划过程的参与,具有一定的灵活性和一般性.     

一种证券组合投资的模糊多目标规划方法

考虑了证券投资的预期收益率和风险的模糊性 ,利用多样化选择约束抵减证券投资的非系统风险 ,以证券组合投资的收益率极大化和β值极小化为目标 ,建立了一种新的基于模糊多目标规划的证券投资决策模型 ,指出了模型的求解方法 .     

A Compromise Approach to Lexicographic Optimal Solution in Multiple Objective Programming

ＡＣｏｍｐｒｏｍｉｓｅＡｐｐｒｏａｃｈｔｏＬｅｘｉｃｏｇｒａｐｈｉｃＯｐｔｉｍａｌＳｏｌｕｔｉｏｎｉｎＭｕｌｔｉｐｌｅＯｂｊｅｃｔｉｖｅＰｒｏｇｒａｍｍｉｎｇＸＵＪｉｕｐｉｎｇＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＡｐｐｌｉｅｄＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓ，Ｃｈｅｎｇｄ...     

Order Structure Analysis（OSA） for the Optimal Solutions of Multiple Objective Mathematical Programming

ＯｒｄｅｒＳｔｒｕｃｔｕｒｅＡｎａｌｙｓｉｓ（ＯＳＡ）ｆｏｒｔｈｅＯｐｔｉｍａｌＳｏｌｕｔｉｏｎｓｏｆＭｕｌｔｉｐｌｅＯｂｊｅｃｔｉｖｅＭａｔｈｅｍａｔｉｃａｌＰｒｏｇｒａｍｍｉｎｇＦＥＮＧＪｕｎｗｅｎ（ＳｏｆｔＳｃｉｅｎｃｅＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔ...     

模糊多目标线性规划最优性分析

由于目标和参数的不确定性，模糊多目标线性规划的最优解不是唯一的，本文在截集基础上对模糊最优解的上、下边界进行了分析，提出模糊多目标线性规划的变换模型及相应的参数算法和综合算法，并通过数字实例对模型及算法做出了说明。     

灰色多目标规划算法研究

对一般意义上的灰色多目标规划，提出客观确定子目标权重的方法及修正方法，利用子目标的权重引入各个子目标取最优值的白化权函数，构建灰色多目标规划有效解及其θ定位规划最优解的算法。文中的算例说明了算法的可行性与有效性。     

The Optimal Method of Experiment for Multidimensional Dynamic Programming

ＴｈｅＯｐｔｉｍａｌＭｅｔｈｏｄｏｆＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔｆｏｒＭｕｌｔｉｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌＤｙｎａｍｉｃＰｒｏｇｒａｍｍｉｎｇＣＨＥＮＧＪｉｎｌｉｎ；ＪＩＮＺｈａｎｓｅｎ（ＪｉａｎｇｓｕＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＣｏｌｌｅｇｅ，Ｊｉａｎｇｓｕ，２２...     

基于多目标规划的扩展DEA有效性分析

为避免传统的DEA模型在评价决策单元的相对有效性存在的局限,建立了多目标规划的DEA模型(MP),讨论了MP的一些性质。在此基础上给出了关于决策单元的扩展DEA有效性的几个等价命题,并对决策单元扩展有效的灵敏度进行了讨论。     

研究证券均衡定价和风险分析的多目标线性规划模型

在文献［８］、［９］的基础上，研究了证券组合有效集的结构和市场证券组合的特性，提出一种新的投资风险的度量指标——相对风险系数，并给出风险证券均衡价格，系统与非系统风险测算的一类新方法。     

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。