一种模糊随机多目标决策方法

从可能度的定义出发，将模糊多目标决策的模糊判决原理推广到模糊随机多目标决策，提出了一种基于目标函数的可信度、可能度、满意度的决策方法，建立了可能度－可信度（PR）、可能度－可信度－满意度（PRS）的决策模型，可广泛应用于各种充满不确定性决策信息的复杂决策问题。     

多目标决策的一种改进方法

首先通过举例说明“两两对比价值法”存在的问题。“两两对比价值法”没有弄清对抗矩阵Ｒ和ＡＨＰ中判断矩阵间的关系，从而由本方法给出的检验对抗矩阵的一致性及求目标权系数的计算方法均没有科学依据；在能定量表达的目标属性下方案的两两比较法中，“两两对比价值法”给出的“整体比较”人为地改变了给定目标属性下各方案指标值间的比例关系，从而使构造出的对抗矩阵同实际情况相差甚远；“两两对比价值法”的ｒ—ｔ转换是使目标属性的平均相对价值为负值的根本原因。在此分析的基础上，文中给出了一种改进的方法，从而使该方法更加完善、合理。     

一种多目标决策NNES方法及其应用

针对非线性多目标决策问题，将神经网络与专家系统有机地结合起来，提出了一种非线性多目标决策神经网络专家系统方法。     

一种项目融资多目标决策方法

项目融资方案必须满足投资者和贷款银行双方对项目效益和相应风险的多目标要求，针对目前常用现金流量模型的敏感性风险分析方法只考虑单一目标和现金流量组合情况较少的缺陷。运用蒙特卡罗(MC)法，综合考虑项目的效益、风险和投资者的偏好，提出了一种多目标决策方法。     

一种新的模糊多目标群决策方法

考虑到客观事物的复杂性和人们对事物认识的模糊性，为了使多层次多目标群决策方法更客观、更确切地反映所研究的问题，详细研究了三角模糊数的运算性质。引入了二个三角模糊M1≥M2的可能性程度的定义，并给出了其简明的表示形式，使层次单排序的值由三角形模糊数转化为普通实数。根据总目标的要求，由参加评价的决策者对各项指标两两比较；比较的结果用三角模糊数表示，得到评价准则的模糊判断矩阵，进行层次单排序然后合成总排序。     

基于多目标决策理论的多机器人协调方法

多机器人协调问题是当前机器人技术领域的研究热点和难点、对多机器人之间的协调理论进行研究具有重大的理论和实际意义，为此，提出了一种基于多目标决策理论的多机器人协调方法，给出室内环境的拓扑建模法，在环境的拓扑图中利用A^*算法搜索出每个机器人的静态无碰路径，用拓扑图的节点保证机器人运动的大方向正确，在局部范围内根据多目标决策理论和避碰规则集协调机器人的运动，通过计算机仿真试验验证了此方法的有效性和可行性。     

一种基于DEA决策单元修正理论的多目标交互式预测方法

本给出的交互式预测方法，将决策的经验和ＤＥＡ理论结合了起来，形成了一种新的预测方法。这为ＤＥＡ的进一步应用开辟了一条新的途径。     

基于信噪比的多目标决策方法及其工程应用

求解多目标优化问题得到非劣解集后,为了确定出最终的设计方案,研究简单而有效的多目标决策方法十分必要。为此,提出了一种基于信噪比的多目标决策方法。该决策方法在多目标优化设计中引入稳健设计的思想,运用信噪比的概念在非劣解集中选择最稳健的设计作为最终方案。基于信噪比的多目标决策方法,不仅可以方便地对非劣解进行评价和排序,而且考虑到工程实际中误差的客观存在,具有较大的工程应用价值。文中采用某轻型飞机齿轮箱多目标优化设计作为算例,验证了采用该决策方法的必要性和有效性。     

一种改进的多目标决策指标权重计算方法

在多目标决策中,通常都涉及到指标权重的计算问题．针对现有权重计算方法中存在的不足,提出了一种改进的熵权层次分析法．该方法将熵权法和层次分析法的中间过程相结合,将熵权法的底层指标客观权重与层次分析法的子准则主观权重对应结合后,再与上层指标权重综合,归一化后得到最终的指标权重．结果表明,求得的权重具有更高的可信度．     

一种不同偏好信息下的多目标群决策方法

研究决策者给出属性偏好信息的多目标群决策问题。根据多个决策者给出关于属性的两类偏好信息——属性偏好顺序和AHP判断矩阵，首先构造一个转换函数将不同的偏好信息作归一化处理——转化为AHP判断矩阵，其次建立了一个能够集成决策群体对属性偏好信息的线性目标规划模型，通过求解该模型算出群体对属性权重的集成值，最大程度地反映了每个决策者的偏好。最后给出了一个算例。     

多目标决策中定性决策指标的估价方法

在文献的启发下应用集值统计原理对多目标决策中所涉及的定性决策指标的估价方法进行了探讨，给出了４种比较科学的估价方法，并对它们进行了评价。     

多目标决策及其发展

本文概括了国内外开展多目标决策研究和成果应用的发展情况,系统总结出多目标决策的10种基本方法,阐述了作者在这个领城的新贡献——提出了人类行为和动态决策的具体模式,创立了习惯领域的理论,文中对模式和理论的涵盖作了全面简要的说明。     

多目标决策中定性决策指标的估价方法

在文献［１］ 的启发下应用集值统计原理对多目标决策中所涉及的定性决策指标的估价方法进行了探讨，给出了４ 种比较科学的估价方法，并对它们进行了评价。     

多目标决策中确定权值的一种新方法

在分析和理论推导的基础上，利用最优传递矩阵对传统的层次分析法（ＡＨＰ）进行改进，建立了改进的层次分析法（ＩＡＨＰ），利用ＩＡＨＰ求得的判断矩阵能自然满足一致性要求，不需要进行一致性检验，可直接求得各因素的权值。     

一类多目标决策的贝叶斯方法

本文对多目标决策的权值给出随机化处理方法和贝叶斯估计结果。引入了反馈权值概念。由如下模型 的解作为决策对象的反馈权值,并构成样本,对先验权值进行检验和估计,得到修正公式 V(K)=为定性和定量相结合的多目标决策,在精确性和可靠性方面作出新的探索。     

一种不同偏好信息下的多目标群决策方法

研究决策者给出属性偏好信息的多目标群决策问题。根据多个决策者给出关于属性的两类偏好信息———属性偏好顺序和AHP判断矩阵,首先构造一个转换函数将不同的偏好信息作归一化处理———转化为AHP判断矩阵,其次建立了一个能够集成决策群体对属性偏好信息的线性目标规划模型,通过求解该模型算出群体对属性权重的集成值,最大程度地反映了每个决策者的偏好。最后给出了一个算例。