基于Pareto最优的概念结构方案多目标决策方法

介绍了一种由概念设计结构方案选择的多目标决策方法．该方法根据多目标Pareto最优原理，将sPareto边界定义为一种设计方案集的Pareto边界，直接反映了各方案间的折衷，从而可剔除支配方案，保留竞争方案，并利用最小sPareto解集量化竞争方案性能，实现了方案的定量评价．在此基础上，通过设定不同的偏好区域，以交互方式研究设计解空间，从而可辅助设计者做出满意的方案决策．     

蚂蚁算法在概念设计方案求解中的应用

通过分析概念设计方案求解问题与旅行商问题的相似性，将方案求解问题转化为组合优化的最优路径问题，建立了基于动态规划的解空间模型和基于最长路径的优化模型，利用蚁群系统内在的正反馈寻优机制，将求解旅行商问题的基本蚂蚁算法应用于方案求解的组合优化过程，结合遗传算法的交叉变异操作，提出一种基于改进蚂蚁算法的求解方法，从而快速有效地获得了最优方案解，最后，以压力机的概念设计为例验证了该方法，研究表明，该方法是合理可行的，它可以使方案求解的人工寻优过程实现算法化，并具有较好的可操作性，从而为解决方案优化的组合爆炸问题提供了一种新的思路。     

交互式模糊物理规划在概念设计方案多目标决策中的应用

针对传统方法在方案决策时需给出无实际物理意义各目标权重的局限,将物理规划的方法引入到概念方案的多目标决策中,针对概念方案指标值存在预测性和模糊性的特点,建立了基于模糊物理规划的方案决策模型.决策者在决策时无须给出各设计目标具体权重,只需设定各目标满意区间的边界值,即可通过偏好函数和决策模型选出满足这一偏好的最优方案,从而将整个决策过程置于一个更加灵活自然的框架中,更充分的表达了决策者的主观偏好,更符合工程实际情况.此外,针对概念设计阶段偏好结构和决策结果的易变性,文中给出了交互决策的基本过程和方法,实现了概念方案动态交互式决策.