多目标优化与决策中的相对有效性理论

就多目标优化与决策问题，本文提出了一种解的新概念──—相对有效性和弱相对有效性，并讨论了它们与Ｐａｒｅｔｏ有效性之间的关系，给出了相对有效性的几何意义与经济解释及相对有效解的存在性定理，根据这一新概念，设计了一种多目标决策分析方法──—相对有效性决策法（ＲＥＤ）。最后演示了ＲＥＤ方法的数值例示，并从实际应用结果中得到了若干启示。     

多目标最短路径进化求解方法

提出一种无圈有向图条件下的多目标最短路径进化算法。使用变长染色体对路径编码。进行染色体适应值分配时同时考虑支配关系及密度信息，保持了种群的多样性。有界精英保留策略保证了算法的优化性能。对算法的收敛性进行了证明。理论分析和实验表明，该算法可以在较短时间内获得多条多目标优化路径。     

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。     

Finding Efficient Solutions for Multiobjective Decision Making

ＦｉｎｄｉｎｇＥｆｆｉｃｉｅｎｔＳｏｌｕｔｉｏｎｓｆｏｒＭｕｌｔｉｏｂｊｅｃｔｉｖｅＤｅｃｉｓｉｏｎＭａｋｉｎｇ￥ＬＩＢｏ（ＳｅｃｔｉｏｎｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓＳｈａｎｄｏｎｇＩｎｓｔ．ｏｆＢｌｄｇ．ＭａｔｅｒｉａｌｓＪｉｎａｎ，２５００２２）Ａ...     

多目标0—1规划问题的遗传算法

根据遗传算法的特点，提出了以排列为基础，以求出全部非劣解为目的的定义适应性值的方法，以便使其有能力求解多目标优化问题，并分析研究了算法进行到一定程度以后收敛于一个非劣解的原因和解决策略。     

基于遗传算法的鲁棒H_∞控制系统设计

提出了一种基于遗传算法的H∞ 控制系统设计方法 ,把控制系统的多个设计目标转化成不等式约束 ,将H∞ 控制器设计中加权阵的选取表示成一个多目标优化问题 ,通过遗传算法优化加权阵参数 ,进而找到同时满足给定的频域和时域性能指标要求的H∞ 控制器。以UH - 6 0A直升机为对象 ,采用此方法设计出了直升机的鲁棒飞行控制器 ,使得所设计的直升机飞行控制系统不仅具有鲁棒性 ,而且满足所有给定的性能指标要求。     

权重未知的多目标优选方法

本文研究了目标权重未事先确知的多目标优选问题,提出了一种新的最小加权偏差优选方法。实际应用说明,该方法可行、有效,可为解决多目标优选问题提供新途径。     

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。     

多目标进化计算收敛到Pareto最优解集的证明

多目标优化方法经历了一个从确定性搜索算法到随机搜索算法的过程 ,本质上仍是单目标优化的目标组合方法到真正意义上的向量优化方法的过程 ,至今仍在不断地发展中 ,但仍有大量未解决的问题。对多目标进化计算的研究是近年来求解多目标优化问题的重点 ,但目前仍未能证明多目标进化计算的收敛性 ,同时 ,单目标进化计算的收敛性结论不一定能推广到多目标的情况。对该问题进行了探讨 ,提出并证明了三个定理 ,并且算例说明了该理论的正确性。     

多目标邮政运输分层模型

在分析影响邮政运输规划的主要因素后,针对国内干线邮政运输规划存在的主要问题提出了解决邮政运输多目标决策问题的分层模型,将整个邮政运输规划分解为路由优化、车次优化和发运计划自动生成等步骤,基于时限和成本的模糊决策保证了优化结果的合理性.该模型还具有实用性好、适应性强、易于计算机软件实现和维护等特点.     

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。     

复杂系统模糊随机多目标决策的递阶分解协调方法

本文建立了复杂系统模糊随机多目标决策（ＦＳＭＯＤＭ）模型，讨论了模糊事件的模糊概率的若干基本性质。在此基础上，将ＦＳＭＯＤＭ转化为清晰的多目标决策模型，并设计了递阶分解协调方法。     

防空导弹弹族化总体技术研究

本文运用弹族化设计思想，以一个由三种不同射程的防空导弹组成的导弹族为研究实例，探讨了防空导弹弹族化设计的技术途径和数学模型，文中对两种弹族化方案进行了多目标优化设计和结果分折，证明了防空导弹采用弹族化设计是切实可行的     

OPTIMALITY CONDITIONS AND DUALITY THEOREMS IN NONCONICAL MULTIOBJECTIVE PROGRAMMING

ＯＰＴＩＭＡＬＩＴＹＣＯＮＤＩＴＩＯＮＳＡＮＤＤＵＡＬＩＴＹＴＨＥＯＲＥＭＳＩＮＮＯＮＣＯＮＩＣＡＬＭＵＬＴＩＯＢＪＥＣＴＩＶＥＰＲＯＧＲＡＭＭＩＮＧＬＩＹｕａｎｘｉ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＳｔａｔｉｓｔｉｃｓａｎｄＯＲ，ＦｕｄａｎＵｎｉｖｅｒｓｉ...     

我国计划单列城市整体发展水平的多目标多层次模糊综合评价研究

城市的发展常可决定一个地区的经济发展格局和资源配置的空间分布,通过多种方式的多目标综合评价把握城市发展动向至关重要。本文首先提出一种多层次综合评价指标体系,用于对我国计划单列城市进行横向比较分析。进而又提出一种基于Fuzzy集理论的多目标多层次模糊综合评价方法,并对不同评价原则下的模糊运算模型、多目标权系数赋值方法及其选择策略、评价矩阵隶属度确定方法作了探讨。实践表明,应用该指标体系和评价方法可将诸多因素对城市发展的影响通过不同层次、不同阶段较为直观地表现出来,从而较好地保证了城市评价的客观性。整个评价过程已在微机上用Turbo C、FORTRAN 77和FOXBASE~+语言实现。     

OPTIMALITY CONDITIONS IN NONSMOOTH MULTIOBJECTIVE PROGRAMMING

ＯＰＴＩＭＡＬＩＴＹＣＯＮＤＩＴＩＯＮＳＩＮＮＯＮＳＭＯＯＴＨＭＵＬＴＩＯＢＪＥＣＴＩＶＥＰＲＯＧＲＡＭＭＩＮＧ￥ＷＡＮＧＬｉａｎｃｈｅｎｇ；ＤＯＮＧＪｉａｌｉ；ＬＩＵＱｉｎｇｈｕａｉ（ＤｅｐｅｒｔｍｅｎｔｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓ，ＪｉｌｉｎＵｎｉ...     

多目标遗传算法及其在自动控制系统设计中的应用

本文研究了多目标遗传算法的特点和方法，将其运用到自动控制系统设计中，并以某系统的控制器设计为例，编制了相应的多目标遗传算法应用程序。程序过程简洁明晰，运行结果证明该法十分有效，说明遗传算法完全可以应用到自动控制领域中。     

THE COMPARISON-NUMBER METHOD FOR FINDING MAJOR OPTIMAL SOLUTIONS AND MAJOR EFFICIENT SOLUTIONS OF THE DISCRETE MULTIOBJECTIVE PROGRAMMING

In this paper, we introduce the comparison number for one feasible solutioncompared with another. With the help of it the comparison-number method for find-ing the major optimal solutions aud major efficient solutions to discrete multiobjectiveprogramming is given.     

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。     

Genetic algorithm for pareto optimum-based route selection

A quality of service (QoS) or constraint-based routing selection needs to find a path subject to multiple constraints through a network. The problem of finding such a path is known as the multi-constrained path(MCP) problem, and has been proven to be NP-complete that cannot be exactly solved in a polynomial time. The NPC problem is converted into a multiobjective optimization problem with constraints to be solved with a genetic algorithm. Based on the Pareto optimum, a constrained routing computation method is proposed to generate a set of nondominated optimal routes with the genetic algorithm mechanism. The convergence and time complexity of the novel algorithm is analyzed. Experimental results show that multiobjective evolution is highly responsive and competent for the Pareto optimum-based route selection. When this method is applied to a MPLS and metropolitan-area network, it will be capable of optimizing the transmission performance.