基于目标满意度的交互式多目标决策改进方法

以目标满意度函数为基础，以欧式距离构造系统总体协调度函数，提出一种改进的交互式多目标决策方法。该方法不但能充分体现决策者的主观愿望并实现决策者与系统间的信息交换，而且避免了在多目标向单目标转换时各单项目标或各目标满意度权重系数经验给定的不足。应用分析表明该方法有效可行，便于实际操作。     

一种基于目标贴近度的多目标决策方法

提出了衡量目标方案的一个新指标——目标贴近度 ,并给出了一种基于目标贴近度的多目标决策方法 .     

一种交互式多目标满意群决策方法

本文提出一种交互式多目标满意群决策方法。该方法用多目标满意决策方法帮助各决策人和群体进行多目标决策分析,用满足一集公理的加权和函数集结各决策人的偏好以及各目标的愿望值,从而形成群体的愿望值,并逐个求得群体的满意解。可克服构造决策人效用函数和人际间效用比较的困难,可用于一类群决策问题的分析求解。     

基于目标希望水平的多目标决策新方法

本文提出一种基于目标希望水平的多目标决策新方法，该方法按照实际决策思维方式构造产生非劣解的辅助问题，充分考虑决策人在决策过程中的交互要求，通过决策人对目标希望水平的确定或修正获取有用的偏好信息，简单、实用，易于在计算机上实现。文中给出的若干定理保证了决策方法的有效性。     

基于目标达成度和目标综合度的交互式多目标决策方法

提出了多目标决策中衡量目标方案的两个新指标：目标达成度和目标综合度,并提出了基于目标达成度和目标综合度的交互式多目标决策方法．     

一种新的多目标群决策方法—交互式比较矩阵法

由于决策者的个人偏好效用难于进行比较和归并，使得多目标群决策问题成为难题。针对此难点，本文建立了一系列公理，并在此基础上证明了两种可能性定理，然后提出了一种新的多目标群决策方法─交互式比较矩阵法（ＩＣＭ法）。该方法建立在群体评价和信息反馈的基础上，能最大限度地获取和利用决策者的偏好信息，集人─人对话和人─机交互于一体，能有效地获得群满意解。     

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。     

一种求解多目标决策问题的交互式改善方向法

本文基于改善方向建立了求解多目标决策问题的非劣势解的改善方向法，进而提出了考虑决策偏好结构的交互式改善方向法，并且证明了方法的收敛性，验证了方法的有效性。     

部分权重信息下多目标决策方法研究

研究了目标权重未事先确知 (包括已知部分权重信息或完全未知 )的多目标决策问题 ,提出了一种先进行局部优化再组合赋权并对方案排序的两阶段决策方法 ,最后给出了应用算例 .该法为解决不完全信息下多目标的决策问题提供了一条新的途径.     

一种适于多目标稳态优化决策的伪权向量方法

伪权向量法是解决多目标决策问题的一种常见方法,但由于其决策函数中缺少对决策变量调整幅值的约束,易造成因决策变量(通常为控制回路的设定值)变动幅度过大而影响被控过程稳定性的后果,因而限制了该方法在过程控制系统稳态优化中的应用.对此,提出了一种适合于过程控制系统稳态优化的伪权向量多目标决策方法.该方法综合考虑了决策者偏好以及决策变量的变化情况,为控制系统的稳态优化提供了一种适合实际的决策方法.仿真结果验证了该方法的有效性和实用性.     

基于模糊指派的多目标多工程选址决策

提出了一种新的多个工程选址的多目标决策方法 .运用模糊关系合成矩阵将各种情况下的多目标工程选址问题转化为模糊指派或模糊广义指派问题 ,并用传统的匈牙利算法来求解 .最后给出一个应用实例.     

非线性多目标决策的一个交互式算法

给出了一个求解多目标决策问题的新交互式算法。该算法适用于线性和非线性的情形,能保证解的非劣性,具有计算量小,交互过程简单明确且易于在计算机上实现等特点,有良好的实施前景.     

具有目标偏好的多目标博弈设计与机构仿真

在机构的多目标设计中,考虑设计者的目标偏好,提出一种基于Stackelberg博弈对策的求解方法,将多目标设计问题转化为博弈决策问题,建立博弈分析的技术路线和计算步骤。对补偿滑轮组变幅机构的多目标设计进行应用仿真,验证了该博弈分析方法可在兼顾多个目标利益的前提下实现单个目标偏好,获得令设计人员满意的设计方案。     

灰信息下决策的效用函数理论和交互式多目标决策过程的灰效用函数特征

灰信息下决策的效用函数理论和交互式多目标决策过程的灰效用函数特征陈国安，王文平（东南大学管理学院，南京２１００１８）ＵｔｉｌｉｔｙＴｈｅｏｒｙｆｏｒＤｅｃｉｓｉｏｎ－ｍａｋｉｎｇｗｉｔｈＧｒｅｙＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄＧｒｅｙＵｔｉｌｉｔｙＦｕｎ...     

面向网络仿真拓扑的多目标优化映射方法

网络仿真是新型网络技术验证的重要支撑,针对给定的网络仿真拓扑,实现有效映射是其关键。综合考虑多种资源需求,提出了多目标优化映射方法MOTM (Multi-Objective Topology Mapping Method),实现物理资源的有效利用。该方法分析网络中节点、链路资源需求,赋予相应权值;将映射问题转化为图划分问题,采用多级图划分方法进行划分,并通过远程吞吐量阈值优化调整;最后,基于映射策略实现了仿真拓扑的自动部署。实验表明,MOTM相对于Openstack映射方法、随机映射方法,负载不均衡指数平均降低66.5%,95.5%,远程通信开销指数平均降低69.1%,65.2%。     

一种求解多目标柔性JSP的正交遗传算法

针对柔性作业生产调度问题的特点,提出一种新的多目标正交遗传算法.算法主要特点包括:提出一种基于SPEA改进的个体适应值计算方法,该方法回避了小生境参数设置的难题,且具有更强的相似个体区分能力;设计一种新的基于正交设计的多个体交叉算子,该算子既能增强算法搜索在Pareto前沿均匀分布非劣解的能力,也可提高算法全局寻优的能力;给出一种基于历史搜索信息和变量区间划分的局部解空间跳出机制,以避免算法早熟和提高搜索效率.实验结果表明该算法应用于柔性多目标作业生产调度问题,具有较强的搜索效率和求解性能.