线性多目标极小化最佳调和解的逼近理想解方法

<正> 考虑线性多目标极小化问题对问题(1),文献[1]、[2]、[3]中提出了移动理想点法、STEM法,它们有一个共同的缺点是目的向量都是f~*,事实上f与f~*距离最近并不蕴含f与f~*距离最远,要兼顾f~*、f~*就必须考虑新的度量标准和新的方法,这就是本文的出发点。方法步骤第一步要求决策者估计权ω=(ω_1,…,ω_n)。第二步对于每个i=1,…。

线性多目标极小化最佳调和解的逼近理想解方法

本文对线性多目标极小化问题,提出一种最佳调和解的逼近理想解方法。它具有求解过程保持线性、几何意义清晰、不需要迭代计算的优点,算例表明它是有效、简便的。

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个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群决策规则。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度水平的迭代方法，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。

低比速叶轮多目标优化设计方法探讨

对传统低比速离心叶轮的各种优化方法进行综合探讨,得到一个多目标优化设计问题;并对其解的情况进行了分析,讨论了权向量与各目标函数之间的关系,对模型进行修改得到了更为理想的优化模型.