偏爱目标数意义下的多目标规划的有效性

本文引进有限维向量空间中的偏爱目标数意义下的序类，借助偏爱目标数意义下的序，定义了多目标规划的s-较多有效解、s-弱较多有效解、s-较多最优解和s-严格较多最优解，研究了它们之间的关系，以及它们与Pareto有效解、Pareto弱有效解、较多有效解和较多最优解等关系。     

非光滑广义B—凸性与最优性和对偶性

利用Ｃｌａｒｋｅ广义方向导数讨论了局部Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ函数的性质。借此定义了一类广泛的（Ｂ,η）－不变凸性函数。得到了此类函数的非线性规划、多目标规划和极大极小规划的最优性和对偶性结果。     

拓扑向量空间多目标规划锥有效解的广义最优性充分条件

在拓朴向量空间中，引进映射的几个锥广义凸概念，对于目标映射约束映射为Gateaux可导的情况，建立了拓朴向量空间多目标规划问题锥有效解和锥弱有效解在锥广义凸条件下的几个最优性充分条件。     

求解通信优化问题的一种微粒群优化方法

简述了微粒群优化算法的原理、流程及其参数,在此基础上,针对其在通信中的应用,提出了一种基于分布式计算的多目标微粒群算法分割域多目标PSO算法(简称DRMPSO),并将其用于基站优化问题·仿真研究结果表明,它能很好地解决移动通信中的基站优化问题,并可被有效推广到处理诸如信道分配、网络拓扑优化设计、IP组播、Adhoc簇结构及组播路由等通信服务·     

Banach空间上一类非凸向量最优规划的对偶性

讨论了一般Banach空间上一类非凸向量最优规划,提出了Banach空间上一类非凸向量最优规划的一个Mond-Weir型对偶问题.基于问题自身的结构特点和利用定义在Banach空间之间的映射不变凸性,获得了对偶问题新的弱(强)对偶结果.在满足Slater型约束品性条件假设下,严格证明了对偶问题新的弱(强)对偶结果.所获得的对偶性研究结果涉及的是一类多目标规划建立在一般Banach空间上,且目标函数及约束函数为不可微强紧Lipschitz.     

优化设计方法在结构设计中的应用

传统的结构优化设计一般都是考虑单目标，采用结构分析设计中的有限元移位法，考虑总质量最轻，总可靠性最高这两个目标函数和几何约束，应力约束这两个约束条件，对绗架结构进行多目标优化设计。     

参数多目标规划的最优多值函数的K－拟凸性

讨论了一般参数多目标规划问题的最优多值函的Ｋ－拟凸性及其它一些性质。     

船舶设计中的多目标模糊优化方法

分析了船舶设计中所包含的模糊因素,运用模糊数学方法给出各类模糊因素和模糊主观信息的解析化方法,在此基础上建立了船舶设计的多目标模糊优化模型,并根据工程需要给出了相应的求解方法,最后用算例给予说明.     

基于模糊偏好的多目标进化优化算法

近年来有关多目标优化方法得到了广泛的关注，但大部分多目标优化算法只是给出了一个优化解集，而没有对这个解集进行分析。这就使得决策者（DM）在决策阶段，无法分辨解的优劣，从而给决策带来困难。本文介绍了一种基于模糊偏好和遗传算法相结合的方法，使决策者在优化的初始阶段根据对不同的目标函数的偏好来决定它们的权重，通过与NSGA－Ⅱ算法所得到的Pareto曲线进行对照，可以为决策者提供更大的帮助。     

参数不确定系统的多目标鲁棒PID控制器设计

针对具有参数不确定性的连续时间系统,提出了一种多目标鲁棒PID控制器的设计方法.利用环路成形思想,通过状态空间参数化方法,把闭环系统同时满足H2,H∞性能和极点位置配置的多目标综合问题转化为线性矩阵不等式的优化问题,从而使得PID控制器的参数可通过MATLAB的LMI工具箱解一组线性不等式组来获得.数值例子阐述了PID参数的镇定过程,仿真结果说明了所提方法的有效性和优越性.