基于目标满意度多目标决策的改进交互式方法

本文提出了一种基于目标满意度多目标决策的改进交互式方法，文中重新的构造了多目标决策的辅助问题，定义了若干概念；证明了若干定理，充分考虑决策人的交互要求，本文最后对交互决策过程作了详细描述，该方法直观，有效，实用，易于在计算机上实现。     

一类两层多目标决策问题及其交互式决策方法

两层多目标决策问题是。一类非常现实而又非常复杂的问题。本文探讨了问题的决策机制：合作决策机制与独立决策机制,说明了它们的决策求解等价于求解具隐含约束的多目标规划问题。该问题可用增广加权Tchebycheff范数优化问题有效表示其非劣解集,可应用steuer Choo思想设计辅两层多目标决策的交互式方法。     

多目标决策

目标决策又称“矢量优化”，“多目标规划”，“多准则决策”等，它是系统科学和管理科学的重要研究分支，这里的“多目标”是指有多个需要的优质的目标函数，且这些目标函数是矛盾的和不可公度的，数学规划中的线性规则，非线性规则，动态规划，整数规划等都是以追求单个目标的最优化为特征的，与多目标决策不同，在多目标决策中，常常会出现使某一个或者某些目标函数达不到最优的情况，这种目标函数之间的矛盾性决定了多目标决策问题一般不存在能使所有的目标函数同时达到最优的绝对最优解，而只存在非劣解和满意解的概念。     

多目标灰线性规划的满意度解法研究

本文首次给出了多目标灰一规划的满意度求解方法，该方法有两个优点：（１）避免了一般求解灰线性规划时解的不完备性；（２）能充分利用决策才的偏好信息，且使决策的偏好信息易于表达     

目标规划在原棉混配最优决策中的应用

本文根据系统优化理论,建立了配棉的目标规划模型.该模型具有多目标优化、动态决策、使用灵活方便等优点,为原棉混配工作的科学化提供了一个有效的途径和方法.     

一种基于模糊推理的多目标柔性决策方法

在目前多目标决策研究的基础上 ,提出了基于模糊推理的目标函数集成方法 ,该方法避免了一般的目标函数集成方法特定函数形式的局限性 ,而直接基于决策者对目标偏好的知识结构 ,用模糊规则来表达 .实际上 ,基于模糊推理的目标函数集成方法对应于连续变化权值的算术加权平均集成 .该目标集成方法不仅与决策者的实际决策过程更加接近 ,而且由于模糊推理的通用逼近特性 ,可以表达一般的目标函数集成方法不能表示的决策偏好结构     

基于GATS混合策略的多目标优化算法

用遗传算法求解多目标优化问题的难点在于适应值函数难以定义.本文提出一种定义多目标优化问题适应值函数的方式,使遗传算法不仅满足于得到一个决策方案,而是以得到问题的全部非劣解为目标,最终的决策方案由决策人根据自己的偏好来决定.同时为避免提前收敛现象,本文根据遗传算法和Tabu Search算法自身的特点,通过对二者的优势和不足进行分析,提出一种将二者混合使用的求解多目标优化问题的策略.它以遗传算法为基础,用遗传算法作全局搜索,用Tabu Search算法作局部搜索,改进遗传算法的计算结果.     

基于满意度水平的多目标群决策问题的迭代算法

基于满意度水平的概念，本文提出了在实现决策人体各自的满意度水平的基础上，使群体的联合满意度极大化的即决策规则，根据这一规则去求多目标群决策问题的最佳调和解。由于目标间的冲突性，当各决策个体的满意度水平过高时，会导致群决策的最佳调和解集为空集。本文讨论并给出了降低和修正各决策个体满意倥 方法。。并将整个求解过程总结为一种算法，使之易于在计算机上实现；文中最后还给出了数值算例。     

一个新的考虑非期望产出的非径向-双目标DEA模型

如何实现对环境效率更准确的定量评价,是国际上从事DEA研究的学者们当前关注的问题之一。在传统DEA效率模型的基础上,综合考虑评价过程中期望产出与非期望产出之间的差异以及实际生产过程中人们追求期望产出最大化和非期望产出最小化的双重目标,构建非期望产出的非径向-双目标DEA环境效率评价模型,通过线性加权和法转化为一个求最大值的单目标线性规划问题。研究结果表明,这种新模型不仅可以分析DEA有效性与Pa-reto最优之间的关系,还利用决策单元的投影获得投入和产出的可调整量,从而提高考虑非期望产出的环境效率评价的精度。实证分析结果与现实情况的高度吻合,说明这种新的非径向-双目标DEA环境效率模型是有效的。     

0-1目标规划法在项目投标决策中的应用

运用科学、合理、有效的方法和措施进行工程项目投标决策,是我国建设工程承包业亟待实施和完善的重要举措。要从若干个投标备选项目中选择最优的项目进行投标有多种方法,如决策树法,层次分析法,模糊逻辑法等等,然而这些方法在做决策时之前要分析大量的影响因素,浪费大量时间。0-1目标规划法是线性规划方法的一种,它不但可以解决最优化问题,而且可以解决在资源限制下的投标项目取舍问题,并且可以利用数学软件进行计算节省了大量时间,计算结果也很精确,是一种科学实用的投标决策方法。在实际案例中,运用MATLAB数学软件对计算过程进行运算,提高了计算效率,验证了该方法的可行性、有效性和实用性。     

浅议事业单位财务管理的目标

事业单位财务管理目标是指事业单位从事财务管理活动所期望达到的目的，它决定着事业单位财务管理的基本方向，同时也受制于事业单位目标。本文论述。了事业单位财务管理的相关概念及其目标，指出了事业单位在财务管理工作中存在的问题，并提出了一些解决对策和建议。     

多目标线性规划在项目管理中的应用

在多目标组合管理过程中,对现有资源的合理分配提出了如何利用多目标规划理论进行优化处理的一种方法。整个思考过程包括整体目标的设定和多目标规划模型的建立。主要思想是通过构建适当的规划模型,获得各个项目对整体目标的贡献度,并由贡献度与其他因素进一步组合建立二次、三次等需求规划模型,从而最终获得资源优化配置方案。     

基于多目标优化的模糊需求VRPTW动态管理

针对具有模糊顾客需求的带时间窗车辆路径问题,建立了最小化车辆行驶距离和最小化配送服务延迟时间的多目标模糊机会约束规划模型,提出了管理车辆服务模糊需求的动态优化策略,设计了嵌入模糊模拟的改进非支配排序混合遗传算法来求解模型。通过Solo-mon标准算例的仿真实验,不仅讨论了决策者主观偏好值对决策目标的影响,而且与传统车辆调度方法进行了对比分析,验证了该动态管理策略的有效性。     

基于约束的多目标投资组合优化研究

在金融市场上,投资组合决策是一个多目标优化问题,基于传统的方法并不能很好的解决该问题。本文提出了基于多目标粒子群算法(MOPSO)的优化解决方案,实现了对多目标优化问题的非劣最优解集的搜索,实验结果证明了算法的有效性。     

一类离散应急供应系统的两目标优化模型

本文从应急问题的特点出发,考虑时间紧迫性及系统稳定性因素,建立了应急时间最早、出救点数目最少的多目标数学模型,并运用模糊集理论,通过定义模糊决策集,采用模糊优化方法成功给出了该问题的求解方法。     

具有联盟优先关系的模糊合作博弈的目标规划求解模型

用合作博弈研究实际管理问题中的分配方案时，常常存在一些不重要联盟或无效联盟，这些联盟影响公平合理的分配方案。因此，联盟的重要程度成为求解合作博弈必不可少的因素。本文考虑了联盟的重要性和局中人参与联盟的不确定性，研究了具有优先关系的模糊联盟合作博弈(简称为模糊合作博弈)。首先，借助于目标规划模型的优先因子可以表征联盟重要程度的思想，通过构建多优先级目标规划模型，得到模糊合作博弈新的解。其次，证明了构建的多优先级目标规划模型的解和模糊合作博弈的核心之间具有重要对应关系。最后，通过数值实例和比较分析，说明本文提出的多优先级目标规划模型求解模糊合作博弈问题的合理性和有效性。研究表明：(1)本文提出的多优先级目标规划模型考虑不同联盟重要程度，得到的解符合“多劳多得”原则，能够更公平合理解决实际管理中的分配问题。(2)本文的目标规划模型同时适用于求解存在联盟特征函数值缺失的合作博弈。与已有合作博弈的解进行比较分析，该模型无需估算无效联盟的特征函数缺失数据得到的分配值更为准确。从而，说明本文给出的目标规划求解模糊合作博弈解的模型，更符合许多管理学问题的实际情况。(3)通过多优先级目标规划模型最优解是否存在可判断模糊合作博弈的核心存在情况，若核心存在则该模型通过目标规划软件包可得到核心内的一个解，这样也得到了一个判断合作博弈核心是否存在的标准。(4)目标规划模型可弥补已有合作博弈解的一些不足，如核心可能为空集，Shapley值和最小二乘预核仁可能不满足个体合理性等。本文构建的多优先级目标规划模型不仅能求解联盟具有优先关系的模糊合作博弈，而且能够求解一般合作博弈的解，该目标规划模型作为合作博弈一种新的求解方法，能更有效地解决实际管理中的分配问题，具有更加广泛的应用价值。     

基于多目标二层规划的服务供应链服务能力协同决策模型

为了解决服务供应链系统运作过程中存在的服务能力建设过量或不足问题,本文构建了以服务集成商作为服务供应链整体计划、控制和协调中心的上层计划者、各服务供应商作为具有相对自主权的下层计划者的服务供应链协同决策机制,应用多目标二层规划方法建立了服务供应链服务能力分配的优化模型,同时给出了模型的具体算法框图和流程。最后,通过实证算例对服务能力协同决策优化模型进行了计算和有效性验证。     

一种策略层项目计划的双目标优化方法

针对产品开发项目管理的实际情况,对策略层计划优化方法进行研究。以工作包的工作量估算为基础,以资源投入水平和工期最小化为目标,考虑各种约束条件,提出一种策略层项目计划问题的混合整数规划问题模型。以非支配遗传算法NSGA-II为基础框架,设计了一种改进的双目标遗传算法。该算法针对问题的特点,提出了基于资源平滑的解码算法。参考NSGA-III的关键特征,对拥挤密度计算方法进行改进。通过企业实际项目案例,验证了算法的性能和所提出的策略层项目计划方法的有效性。     

一类两层规划问题模糊满意解的遗传算法

在现有两层规划问题求解方法的基础上,提出用浮点数编码的遗传算法求解该问题模糊满意解的新方法．这种方法每次提供给决策者一组近似最优解,通过决策者的比较、评价和选择,在交互过程中得到各决策者都满意的解．该方法不仅可以给决策者提供更多的决策环境信息,而且可以适应决策者偏好的变化,使得决策过程更合理,更符合人的认识过程．     

多目标进化算法在油品调和中的应用

在当今的石油化工行业中,油品调和是一项重要的生产优化问题。其本质上是一类既要产值最大,同时成本最小的多目标优化问题。但现有主要解决办法主要仍是采用单目标优化方法进行求解。本文提出一种采用NSGA2算法的多目标求解办法,可以在一次求解过程中同时给出多组解。更能符合决策需要。