用改进的密切值法综合评价农业技术经济方案

密切值法是多目标决策的一种优选方法，将改进后的密切值法应用于农业技术经济方案的综合评价是一种新的尝试，农业技术经济方案优劣的评价主要由产量，投资、耗水量，用药量和劳力等指标组成。首先由各经济方案中各评价指标的极端情况组成“虚拟”的最好和最差方案，其次求出待评价经济方案（点）与最好，最差方案的距离，再引进可综合反映与最差方案距离两者水平的综合参数－－密切值，实例计算表明，BP神经网络方法不能应用于该例的技术经济方案评价与排序，结果存在多义性，密切值法的排序结果更可靠，用于农业技术经济方案评价与排序是切实可行的，并且密切值法计算过程简单，很容易实现计算机化。     

农业灌溉序贯决策的广义密切值法

提出了农业系统灌溉序贯方案的一种新的决策方法－－广义密切值法，并通过实例分析得到了与其它方法决策结果，表２，参３。     

多目标优化与决策的混合方法及其应用

本文综合求解多目标问题有效解的线性加权和法、ε-约束法和杂交算法,提出了一种多目标优化方法——混合算法,并根据这一算法,设计了一种多目标决策方法——混合决策方法。最后讨论了混合方法在资源分配问题中的应用。     

基于目标导向的多属性决策属性价值公度方法

MACBETH方法在多个属性维度上确定出的一组属性Good值(或Neutral值)并不能真地具有保证属性价值公度的完全相同的偏好涵义.为克服该方法缺陷,基于包容性属性价值函数,通过引入数据包络分析技术和马尔可夫理论给出了以目标参照方案为导向的目标导向属性价值函数和多属性决策属性价值公度的方法程序.相比于具有较大随意性确定属性Good值和Neutral值的MACBETH方法,依赖目标导向属性价值函数的多属性决策属性价值公度程序具有更明显的科学合理性,因此具有发展MACBETH方法,推动实际决策应用该方法及相关多属性偏好关联决策模型的创新价值.基于决策实验的应用分析直接验证了多属性决策属性价值公度方法程序的科学有效性,间接验证了包容性属性价值函数和目标导向属性价值函数的科学理性.     

多目标决策中的目标可变权法

多目标决策分析中，最常用的方法是目标加权法，目标权系数通常是由决策者主观确定的。但事实上，目标的权系数还应包含反映目标值所传递的反馈信息量的客观权。本文把两部分权值结合起来形成可变目标权，从而使决策更符合实际决策过程。并用实例说明，该方法实用、可行、有效。     

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.     

基于前景理论的两阶段群体信息集结方法

前景理论可以有效解决多准则决策中实际行为与期望效用之间的差异。针对多准则群体决策问题,提出一种基于前景理论的两阶段信息集结方法。第一阶段,运用中位数法设定参考点,界定决策者权重区间,以单准则下方案综合前景值最大建立非线性规划模型;第二阶段,以所有方案综合前景值最大为目标,构建多准则决策优化模型,并进行方案排序。最后运用案例说明了方法的可行性。     

基于熵的灰色局势决策方法

针对传统多目标灰色局势决策方法等权处理决策目标而无法反映决策者的偏好和决策的实际情况问题,给出了灰色局势决策目标权重的一种赋权法。首先,计算单个目标下某一事件与其余事件的总偏差,继而形成全部目标下的偏差矩阵,再利用熵理论进行多目标权重的计算,得到的各目标熵权能够更好地反映各个局势间的差异程度,对灰色局势决策进行了补充和完善。实例也证明了该方法的可行性。     

基于区域准则的多目标决策方法

分析了代理值置换法（ＳＷＴ）使用中过于加重决策者和计算机负担的缺点，提出了基于所谓区域准则的多目标决策方法。给出了区域准则为常见的目标加权和准则下获取区域准则的两类方法，即改进的Ｚｉｏｎｔｓ－Ｗａｌｅｎｉｕｓ法和基于邻近准则分解和并合的方法。     

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。     

工程系统多目标多层次模糊决策模型及其应用

在进行工程系统某些的问题决策时 ,需考虑的因素 (目标 )往往很多 ,且各因素之间还存在不同的层次。为此 ,根据模糊数学的基本理论 ,首先提出层次判断矩阵的建立和层次单排序方法 ,在此基础上 ,利用合成层次总权重来构筑多目标多层次模糊决策模型。最后 ,结合具体实例展开应用研究 ,该结果可为实际的工程系统决策由定性到定量计算提供一种新的思路。     

A Class of Optimization Method for Bilevel Multi-objective Decision Making Problem with the Help of Satisfactoriness

1　 IntroductionWe discuss the following bilevel multi-objective decision making problemmaxx F( x,y) ( 1 a)s.t. G( x,y)≤ 0 ( 1 b)maxyifi( x,yi) ,　 i =1 ,… ,p ( 1 c)s.t. gi( x,gi)≤ 0 ,　 i =1 ,… ,p ( 1 d)where F( x,y) =( F1 ( x,y) ,… ,FM( x,y) ) ,M≥ 2 .x=( x1 ,x2 ,… ,x N) Tand yi=( yi1 ,… ,yin) Tstand for the decision variable of the upper-level decision maker and the decision variable ofthe lower-level i-th decision making unit;y=( y T1 ,… ,y Tp) T;letn =∑pi=1ni;F∶ Rn N → RM…     

航路流量间隔限制及排序策略一体化决策模型及算法

基于流量间隔限制策略和航路排序策略之间的关联性建立了两种策略一体化决策的二层双目标规划模型.模型将间隔限制值作为上 层规划的决策变量,将排序相关变量作为下层规划的决策变量,在上层规划中同时考虑下级的目标函数.对模型设计了基于NSGA-II的多 目标遗传算法求解,采用了一个快速启发式算法求解下层规划的单目标问题.结合中南区域实际空域及流量数据对模型进行了验证, 并与当前实际运行中的按交通需求比率分配方法进行了比较.结果表明所建立的二层双目标规划模型能满足一体化决策的需求, 所采用的算法能求得多个Pareto近似最优前沿解以供决策选择.     

错峰控制中兼顾双目标的断电模型分析

提出了一种同时考虑居民不满意度和断电经济损失的错峰控制短期断电计划的多目标新模型。首先构造了居民的不满意度函数,其次,对两个单目标确定性模型求解得到目标函数值;最后,对目标值进行一定程度的伸缩,采用非线性规划方法求解,得到新的工业区以及居民区断电情况。仿真结果表明,提出的新策略在各自单目标优化值轻微伸缩的情况下使双目标综合考虑效果更好,该策略对可持续发展战略和错峰控制限电分配中多因素公平性有重要现实意义。     

基于前景理论的多目标灰色局势决策方法

鉴于决策者风险态度对多目标决策的影响,提出一种基于前景理论的多目标灰色局势决策方法。该方法首先利用奖优罚劣的线性变换算子对原始决策信息进行规范化处理,进而确定正负理想方案。基于前景理论和多目标灰色局势决策方法确定前景价值函数,并利用方案综合前景值最大化的多目标优化模型求解最优权向量,进而求得综合效果测度矩阵,而后采用区间数的可能度对每个事件的局势进行排序,最后通过实例验证了该模型的有效性和实用性。     

多目标评价的决策支持：理论、方法与实现

本文从决策支持的观点出发讨论了多目标评价问题的基本理论、方法和多目标决策支持系统的实现，指出决策者的偏好结构是解决多目标评价问题的关键因素，而多目标评价决策支持系统作为支持多目标评价问题的形成、分析和求解的软件工具，决策者的行为因素和系统的鲁棒性是其实现过程中需要重点考虑的方面。     

资源约束下绿色铝供应链网络设计多目标优化

本研究针对铝供应链中日益凸显的碳排放问题和水资源消耗问题,建立了一套决策模型框架,该框架由生命周期分析、绿色供应链网络优化模型和基于epsilon约束方法的多目标优化模型组成,同时考虑煤电、生物质发电、光伏+储能的组合等多种电力供应方式选择以及碳市场不确定性的影响,对铝供应链在多种资源约束下的多目标优化问题进行了深入分析.模型计算结果表明:经济成本和水资源消耗是一对彼此矛盾的目标;决策偏好以及碳市场不确定性会影响供应商的选择;资源约束更加严格的情况下倾向于选择低碳技术,同时产生减少水资源消耗的协同效应.高碳价下所有的帕累托解都不会选择煤电,而更多地倾向于选择光伏加储能的电力供应模式.案例研究证明了该模型在资源产业链多目标决策方面的有效性.本文提出的模型方法为环境资源约束下的资源型制造业决策提供了理论支持.     

群体决策的α－较多有效规则与多目标群体决策的α－比较数法

本文提出一个新的带参数的群体决策规则．在此基础上，还给出一个求解多目标群体决策问题的有效方法．     

自适应PBIL算法求解合同优化匹配问题

描述钢铁企业中客户合同与库存材料的优化匹配问题，建立实现库存利用量最大化、匹配成本最小化的多目标O-1规划模型。结合问题的特点，采用模糊决策方法对多目标函数进行集成，设计一种具有自适应能力的PBIL(Population-based Increased Learning)算法用于模型求解，它的基本思想是利用信息熵来度量算法的进化程度，并按照熵值的变化自适应地调整算法的学习因子和变异率。通过应用实例的计算，以及和基本PBIL算法、GA计算结果的比较，证明该模型和算法的有效性和应用潜力。