遗传算法在多目标决策中的应用研究

1 引言多目标优化是实践中广泛存在的一种优化问题,其理论研究已经取得了一些进展,但是在算法上还不太成熟。一种求解方法是将各个目标加权,从而将多目标问题转化为单目标问题。另一种方法是求多目标规划问题的非劣解(Pareto意义下的最优解),供决策者从中选择。本文主要讨论如何求解多目标优化问题的Pareto有效解。现在,考虑如下带有等式约束和不等式约束的多目标优化问题。     

多人多级递阶多目标决策的鼓励性策略及其应用研究

本文研究了三人二级递阶多目标决策问题。利用可诱导区的概念和多目标决策技术,对这一问题解的结构给予了完整的描述,提出了一种鼓励性策略.並将其推广应用于求解一般的多人多级递阶多目标决策问题。文中给出了数值例子,並对该策略在教育、经济系统中的应用进行了有益的探讨。     

具有不确定参数多目标决策的一类鲁棒有效解

针对具有区间型不确定参数多目标决策问题,探讨了决策人在决策的最优性与决策后果 的不确定性之间的权衡,从而制定决策的方法,提出了鲁棒有效解及ε-鲁棒有效解的概念,并研究 了其最优性条件.     

两阶段求线性规划最优可行解的实现方法

本文对两阶段求线性规划最优可行解的矩阵运算方法作了详实的分析，采用求解矩阵的构造方法、退化可行解的处理方法以及对矩阵行向量和列向量的调整方法，增强求解的可靠性。用算例对程序求线性规划的最优可行解、无界解和无可行解的准确性进行了测试，表明实现方法正确、求解准确。     

基于变精度粗糙集与变权综合的多属性决策

针对多属性决策,提出一种基于变精度粗糙集的多属性决策方法,提出基于属性依赖度和信息度来确定属性重要性,并且与变权综合结合,从而得到属性的权重。通过实例说明该方法是有效的。     

基于熵权Vague集的多目标决策方法

针对目前基于Vague集的多目标决策中目标权重的主观任意性以及评价函数的单一性问题,提出一种基于熵权Vague集的多目标决策方法。首先,将决策矩阵转化为目标优属度矩阵,再利用熵权系数法计算各个目标的客观权重,综合考虑客观权重和主观权重得到各个目标的权重向量区间;然后,通过计算方案的支持目标集、反对目标集和中立目标集得出方案的Vague估计值;最后,定义新的评价函数对方案进行排序并选出最优方案。通过算例验证了所提方法的合理性和有效性。     

进化多目标优化设计满意解的模糊决策

文章提出了一种进化多目标优化满意解的模糊决策方法。首先,根据各个子目标满意度对所有pareto最优解的性能做出模糊评价,并在此基础上将整个pareto解集划分为若干个具有不同性能特征的类;然后根据决策者对目标的模糊偏好,从相应的类中选择最有代表性的个体作为最终的满意解。最后以两杆桁架多目标优化问题为例,说明了该方法的应用。     

部分信息不完全的多目标决策方法

对决策者部分偏了信息不确知的多目标决策问题进行了研究，拓展了加权平均规划方法，并提出了建立最小加权平均偏差法。实例表明该方法可行，有效且易于实现。     

多目标分散决策的目标规划模型和玻尔兹曼机解法

研究建立了分散组织结构下多目标分散决策的目标规划模型，根据随机神经网络－－玻尔兹曼机的基本原理，提出了求解该问题的一种新方法。示例的仿真结果表明该方法是非常有效的。     

多目标模糊决策算法研究

在Vague多目标决策的研究中,引入两两比较决策行为,并通过拉格朗日乘数法解决一致性问题,最终找到最优方案。案例验证了该方法的有效性和可行性。     

基于区间直觉模糊集的模糊多目标群决策

为提高数据决策的准确性,结合区间直觉模糊集理论,对模糊多目标群决策算法进行优化。并针对部分权重信息并不一定完整的情况,利用迭代计算的方式向最优决策逐步逼近。实例显示,该算法具有时间复杂度低、便于计算机实现等特点,并说明了算法的有效性和准确性。     

多能流系统合作协同的不确定多目标决策

多能流工业生产过程具有多目标、强耦合、时变、不确定性等特点,针对此类系统的平衡调度问题,本文提出一种基于合作协同优化的不确定多目标决策方法.以钢铁企业副产煤气系统为例,针对系统未来状态的不确定性,本文在优化决策的过程中结合卡尔曼滤波方法和贝叶斯定理,提出一种考虑条件预期的不确定决策模型.该模型能够同时分析当前目标和预期目标,从而消除未来状态不确定性带来的影响.针对副产煤气系统多能流强耦合的特点,本文在优化决策过程中综合考虑单能流系统特性以及多能流系统的协同关系,基于图模型原理提出基于双向权重的协同进化方法,从"总体"–"局部"相结合的角度给出最优的决策策略.通过实际钢铁企业数据的仿真实验表明,该方法能够充分考虑未来的不确定性,同时兼顾单能流系统性能和多能流耦合关系,给出合理的调度决策方案.该方法可用于具有多目标、强耦合以及不确定性的复杂多能流系统,为其调度决策问题提供支持.     

Case‐based approach for supporting strategy decision making

The practice of strategy decision making proves that when the management board is strongly limited in its capacity to take rational actions, specifically in the context of great decision complexity and uncertainty, it is considered good practice to refer to experience through reasoning by analogy. In this paper, we would like to concentrate on supporting strategic decisions in small and medium enterprises (SMEs). The complexity of analogy‐based reasoning has its roots in an attempt to solve new problems based on past cases from a different domain, while we will focus on case‐based approach for a single domain. Additionally, we have chosen case‐based reasoning as a suitable decision‐making paradigm because it is corresponds to managers’ decision‐making behaviour. We present the STRATEGOS case‐based reasoning system for supporting strategic decision making by SMEs management boards and then the system evaluation by the dozens of chief executive officers (CEOs) from SMEs is presented. The results of the survey are promising and show the remarkable correspondence of the proposed solution with expectations and strategic behaviour of CEOs.     

基于模糊多目标决策的网格资源分配策略

针对网格计算提出了一种新的基于模糊多目标决策的资源分配策略。该策略以用户满意度为主要目标,通过组建模糊多目标决策模型来解决用户的资源选择问题。详细描述了该策略的实现方法,通过对模型的分析,表明了该模型不但可以满足用户的要求,还可以提高资源的分配成功率和利用率。     

欧氏范数的Vague多目标决策

在Vague多目标决策的研究中,引入欧氏范数,建立加权向量概念,通过计算和比较各候选方案与理想方案间的几何偏差来确定最优方案。算例验证了该方法的有效性和可行性。     

A framework for dynamic multiple-criteria decision making

The classic multiple-criteria decision making (MCDM) model assumes that, when taking a decision, the decision maker has defined a fixed set of criteria and is presented with a clear picture of all available alternatives. The task then reduces to computing the score of each alternative, thus producing a ranking, and choosing the one that maximizes this value.However, most real-world decisions take place in a dynamic environment, where the final decision is only taken at the end of some exploratory process. Exploration of the problem is often beneficial, in that it may unveil previously unconsidered alternatives or criteria, as well as render some of them unnecessary.In this paper we introduce a flexible framework for dynamic MCDM, based on the classic model, that can be applied to any dynamic decision process and which is illustrated by means of a small helicopter landing example. In addition, we outline a number of possible applications in very diverse fields, to highlight its versatility.     

多属性决策的模糊理想点法

讨论了属性值为三角模糊变量的多属性决策问题,提出了确定模糊正理想点和模糊负理想点的方法,给出了基于模糊正理想点和模糊负理想点对各方案进行排序的方法。给出算例验证了所提出的方法的有效性,并验证了不同方法所确定的模糊正理想点和模糊负理想点,会导致方案排序的改变。