一类两层决策问题的模型及迭代决策方法

本文针对一类下层决策人分组的两层决策问题，建立了数学模型和决策机制，随后提出了一种决策方法。该决策方法为这一类两层决策问题提供了一种求解途径     

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。     

一主多从非光滑多目标优化方法

研究一主多从非光滑多目标优化问题,分别就从者间决策为无关联和有关联两种情形,给出相应的求解方法及有关性质。     

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．     

具有Stackelberg主从对策的下层多人无关联的两层决策方法

本文针对具有Ｓｔａｃｋｅｌｂｅｒｇ主从策略的下层有多个决策人且无关联的两层决策问题，建立了该问题的数学模型和决策机制，在定义了若干概念和证明了若干定理的基础上，提出了一种决策方法，该方法给决策人的负担较轻，易于在计算机上实现。     

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。     

基于模型的多目标优化问题方法研究

基于模型的多目标优化方法目的是创新一种通过黑箱评估的多目标函数优化算法,该算法从解空间上的混合分布中迭代生成候选解,并根据采样解的控制数来更新混合分布,求解过程的搜索偏向于Pareto最优解的集合。算法在解空间上寻找混合分布,使得混合分布的每个分量都是以帕累托最优解为中心的简并分布,并且每个预计的Pareto最优解都通过一个阈值距离均匀地分布在Pareto最优解集上,实验通过几个基准函数和方法证明了该算法的性能。     

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.     

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…     

多目标动态规划分层解法与Pareto最优解

本文指出了文[2]关于多目标动态规划分层解法结论的错误性, 证明了一个字典序最优解一定是Pareto最优解, 一个由分层解法得到的最优解一定为弱Pareto最优解, 并且可以通过修改分层解法得到的最优解集得到一个Pareto最优解集。     

二维足码定位法的缺陷分析与综合评价新方法

用具体例子说明了“二维足码选择定位法”存在不足和缺陷 .在考虑保持每个方案排序的相对重要性的前提下 ,给出一个新的综合评价方法 ,并通过实例说明了新方法的计算过程 .该方法不存在二维足码选择定位法的不足和缺陷 ,且更加简单、实用而有效.     

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.