一种两层多目标决策方法

一种两层多目标决策方法夏洪胜，盛昭瀚，徐南荣（厦门大学系统科学系，３６１００５）（东南大学管理学院，南京２１００１８）ＡＴｗｏ－ｌｅｖｅｌＭｕｌｔｉｏｂｊｅｃｔｉｖｅＤｅｃｉｓｉｏｎＭａｋｉｎｇＭｅｔｈｏｄＸｉａＨｏｎｇｓｈｅｎｇ（ＸｉａｍｅｎＵｎｉ...     

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。     

基于目标达成度和目标综合度的交互式多目标决策方法

提出了多目标决策中衡量目标方案的两个新指标：目标达成度和目标综合度,并提出了基于目标达成度和目标综合度的交互式多目标决策方法．     

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。     

下层为多目标的两人两层决策问题的模型及优化方法

本文针对上层为单目标,下层为多目标的两人两层决策问题,建立了它的数学模型和决策机制,然后将其转化为单层的非凸优化问题。采用外部逼近算法求解此非凸优化问题的全局最优解,这为两层决策问题提供了一种求解的途径,同时为该类问题的决策支持系统的研究是有意义的。     

多目标决策分析中的目标关联分析法

针对多目标决策中的各目标之间存在相互联系 ,提出了“目标关联分析法”,通过建立目标关联矩阵 ,运用线性变换将原来相互关联的目标变换成一组等价的独立目标 ,进而确定影响系统运行的主要因素及权重 ,同时将各方案的原目标取值转换为独立目标下的取值 ,为多目标问题的分析和决策提供了一种新方法 .     

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。     

一种含整数型两层决策问题的求解方法

本文利用拉格朗日松驰技巧为两层决策问题构造了简单的线性定界函数，针对上层决策变量为０－１变量的两层决策问题，提出了一种分枝定界算法。文中给出的算例说明了算法的有效性。     

两层决策的波尔兹曼机方法

本文根据随机人工神经网络－波尔兹曼机的基本原理，提出了求解两层决策问题的波尔兹曼机方法。文中首先讨论了波尔兹曼机模型，然后研究了应用其求 解两层决策问题的方法，对示例仿真结果表明该方法是非常有效的。     

线路方案灰色优选模型及其应用研究

运用多目标决策分析原理 ,建立了线路方案灰色优选模型 ,编制了该模型的应用软件并给出了两个应用实例.     

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.     

多目标决策中目标权数排序的计算方法

提出多目标决策中时目标权数进行评估和排序的Fuzzy加权群体决策模型，并给出应用该模型对目标权数进行计算和排序的方法及计算实例。     

基于马田系统与TOPSIS的区间数多属性决策方法

针对区间数多属性决策问题,提出了一种利用马田系统处理区间数决策向量信息、利用TOPSIS法对区间数决策向量进行排序的方法. 该方法将决策方案的区间数决策向量看作是多维属性空间中的超长方体,利用2水平正交表在该超长方体上均匀、分散地进行布点,并组成布点集来代表该决策方案;利用马氏距离测度决策方案布点集中的布点到正负理想方案布点集的距离;利用信噪比定义决策方案与正理想方案的贴近度.给出了详细的决策步骤.最后通过实例同其他方法进行了对比分析,结果表明本方法可行、有效.     

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.     

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     

交互式多目标决策方法综述

本文在叙述了多目标决策问题的数学模型和基本概念的基础上,把交互式多目标决策方法分为四类,并对各类方法的研究情况及特点进行了讨论,最后对该领域的进一步研究提出了一些想法。     

多目标决策的广义既约梯度型新方法

本文将非线性规划的广义既约梯度法的思想与多目标决策的可行方向法相结合，得到了一类全局收敛的新的非标量化方法。该方法具有上述二种方法的优点。     

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。     

多目标决策的逼近方法（Ⅰ）：理论分析

本文将函数序列的ｖ－收敛性（ｖａｒｉａｔｉｏｎａｌｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ）推广到向量值函数，在ｖ－收敛性的条件下得到了给定的多目标决策问题的近似弱有效解集的下半连续性并给出了若干容易验证的充分条件．在一致收敛性和不变凸性（ｉｎｖｅｘｉｔｙ）的条件下得到了近似有效解集的连续性．作为本文一般性结果的应用，得到了求解多目标ｍｉｎｉｍａｘ（最小最大）问题的一种有效的逼近方法：极大熵方法的收敛性质．     

不完全信息多属性决策的集成模型与方法

研究了一类不完全信息随机不确定型多属性决策问题,建立了能综合反映主观评判与客观信息的集成优化模型,给出了具体的决策方法和过程。通过具体实例说明该方法是可行、有效的,决策结果相对比较合理、客观,可为解决复杂的不完全信息多属性决策问题提供一条新途径。