《多目标决策方法与应用》求取 ⇩

第1章　多目标决策的基本原理和求解技术1

1.1　多目标决策的基本概念1

1.1.1　多目标决策方法的作用1

目录1

1.1.2　多目标决策问题的案例及特点2

1.1.3　多目标决策的发展简史3

1.2　非劣性、非劣解和非劣解集6

1.2.1　非劣性6

1.2.2　非劣解8

1.2.3　非劣解集和折衷率10

1.3 Kuhn-Tucker条件14

1.3.1　单目标非线性规划的Kuhn-Tucker条件14

1.3.2　多目标非线性规划的Kuhn-Tucker条件18

1.3.3　Kuhn-Tucker条件的几何解释19

1.4.1　用加权法求非劣解的示例25

1.4　加权方法25

1.4.2　一般情况的求解方法29

1.4.3　加权法求非劣集的例题36

1.5　约束方法39

1.5.1 约束法求非劣解的示例39

1.5.2　一般情况的求解方法40

1.5.3　约束法求非劣集的例题47

1.6　非劣集估计方法（NISE）50

1.6.1　估计方法的基本原理50

1.6.2　双目标问题的NISE算法54

1.6.3　高维问题的NISE方法58

第2章　离散多目标问题的决策方法60

2.1　离散多目标问题的规范化60

2.1.1　决策矩阵60

2.1.2　属性的规范化61

2.1.3　方案的初选63

2.2　加权决策方法65

2.2.1　层次分析法（AHP法）65

2.2.2　多属性效用函数法79

2.2.3　权重调查确定方法80

2.3　基于权重的决策方法89

2.3.1　线性分配法89

2.3.2　方案成对比较法93

2.3.3　ELECTRE法97

2.4　基于理想点的决策方法110

2.4.1　TOPSIS法110

2.4.2　IINMAP法114

第3章　连续多目标问题的决策方法121

3.1　问题的特点及方法分类121

3.1.1　特点121

3.1.2　方法分类122

3.2　非劣集求解方法：包络法123

3.2.1　参数曲线，参数曲面和参数超曲面123

3.2.2　包络曲线，包络曲面和包络超曲面124

3.2.3　求解非劣集的包络法127

3.3　基于整体偏好的方法133

3.3.1　多属性效用函数法133

3.3.2　理想点法140

3.3.3　目标规划法146

3.3.4　修正PROTRADE方法172

3.4　交互式方法175

3.4.1　逐步法（STEM）175

3.4.2　交互式代理值折衷法（ISWT）182

3.4.3　交互式逐步折衷法（ISTM）202

3.4.4　Geoffrion方法219

3.4.5　ZiontsWallenius方法228

第4章　大系统的多目标决策方法240

4.1　递阶多目标系统的协调理论和方法241

4.1.1　问题的结构形式241

4.1.2　分解原则243

4.1.3　模型协调法（可行法）245

4.1.4　目标协调法（非可行法）250

4.1.5　举例256

4.2　交互式局部代理偏好函数法259

4.2.1　问题的结构259

4.2.2　求解ε——约束问题的分解方法261

4.2.3　目标空间的多目标决策264

4.2.4　局部代理偏好函数267

4.2.5　边际替换率的一致性检验268

4.2.6　算法步骤270

4.3.1　问题的结构271

4.3　交互式逐步折衷目标协调法271

4.3.2　辅助问题的定义273

4.3.3　目标协调方法275

4.3.4　算法步骤280

4.4　空间分解和包络协调法283

4.4.1　包络分析283

4.4.2　多目标规划中的对偶定理286

4.4.3　递阶多目标优化的空间分解和包络协调法292

4.4.4　算法步骤295

4.4.5　举例296

4.5　关联预估法298

4.5.1　问题的结构298

4.5.2　有关定义和定理300

4.5.3　关联预估法303

4.5.4　举例305

4.6.1　问题的结构308

4.6　线性问题的交互式分解方法308

4.6.2　辅助问题的定义、求解及解的性质309

4.6.3　分解方法的算法步骤315

4.6.4　交互过程的实现317

第5章　应用325

5.1　煤炭基地发展规模多目标分析325

5.1.1　问题的提法325

5.1.2　递阶层次结构图和判断矩阵327

5.1.3　计算结果分析334

5.2　环保问题的多目标决策334

5.2.1　问题的结构334

5.2.2　计算数据337

5.2.3　计算结果338

5.3　多目标生产计划决策344

5.3.2　整体模型的特点分析345

5.3.1　整体模型及建模方法简介345

5.3.3　分解原则347

5.3.4　分解模型351

5.3.5　多目标生产计划的交互式决策分析353

5.4　交互式多目标决策支持系统（DIDASS）358

5.4.1　DSS的基本概念和结构358

5.4.2　DIDASS的基本思想362

5.4.3　DIDASS的核心算法363

5.4.4　DIDASS的系统结构369

5.5　基于逻辑的离散多目标决策支持系统369

5.5.1　离散多目标决策过程370

5.5.2　基于逻辑的DSS和D—MCDM375

5.5.3　D-MCDM决策方法379

5.5.4　选择D-MCDM方法的规则389

5.5.5　推理过程和人一机交互接口396

参考文献401