τ约束服务系统一类多目标排序问题

本文提出一类τ约束服务系统多目标排序问题，给出了最优排序方法     

The Interactive Method: A New Approach to Solving a Kind of Mixed Integer Programming

Porduction planning often comes up in the form of programming problems with continuous variables, where investment project planing usually reduces to zero-one programming. Combination of the choices of investment projects with the existent production capacity, therefore, yields mixed integer programming. With this background, this paper provides a new approach to solving mixed integer programming problems by combining the man-machine interactive method for multiobjective programming with graphics generating techniques.     

多目标规划的惩罚函数法

分析本文引用极限集的概念建立了多目标规划的惩罚函数法,并对该方法进行了收敛性分析,文章最后给出了数值计算的例子.     

多目标线性规划的一种矩阵对策方法

提出了一种求解多目标线性规划问题的人机对话方法，其基本原理与ＳＴＥＭ方法大致相同，但采用了两人零和混合对策思想确定Ｔｃｈｅｂｙｃｈｅｖ距离中的相对权重，使权重的确定方法较传统的机械式相对固定权重确定方法更为合理     

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。     

显著减少对话次数的多目标决策法

提出一次对话中最大限度地获取决策偏好信息的有效途径并据此设计了新的多目标决策方法，可显著减少为找到最优决策进行对话的次数，数例仿真结果表明方法的有效性。     

利用基于精英策略的粒子群算法求解多目标规划问题

本文提出了一种求解多目标规划问题的精英粒子群算法.该算法利用精英策略存储每一代Pareto最优解,同时提出了一种最优粒子的选取策略用以克服粒子陷入局部最优的缺点.最后,通过数值实验验证算法的可行性和有效性.     

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.     

广义凸分式多目标规划的有效性条件

文中考虑了非光滑分式多目标规划问题,提出了一类称之为(C,α,β,,ρd)-凸性的广义凸概念,展示了其性质定理.并且在这一广义凸性假设下获得了广义凸非光滑分式多目标规划的全局有效性条件.     

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·