具体描述
多目标决策一般包括多目标决策和多属性决策，是一门应用非常广泛的学科。目前，无论在理论上、方法上和应用方面都取得了迅速的发展。《多目标决策方法》中以方法和实例相结合，既介绍目前常用的多目标决策方法，又包含模糊多目标优化、多属性群体决策求解方法。
《多目标决策方法》总结了编者多年来教学与科学的成果，既可作为高等学校有关专业高年级学生和研究生教材，也可为运筹学、管理学、计算机科学、系统科学、信息科学与工程等各行各业，进行生产经营、生产计划、生产作业管理的高级管理人员和系统分析人员，应用计算机辅助决策提供参考。本书由杨自厚等编著。
《多目标决策方法》内容简介 本书系统性地梳理并深入探讨了在面临复杂、多重、甚至相互冲突的目标时，如何进行科学、有效的决策。我们不再局限于单一维度的最优解，而是着眼于如何在众多目标之间找到一个平衡点，实现整体效益的最大化。 本书核心内容与结构： 第一部分：多目标决策的理论基础与建模 引言：何为多目标决策？ 现实世界决策的复杂性：为何我们需要多目标决策？ 传统单目标决策的局限性。 多目标决策的定义、特点与基本概念（如目标、准则、方案、偏好等）。 多目标决策在不同领域的应用概览，涵盖工程、管理、经济、环境、医疗等。 多目标决策问题的数学建模 如何将实际问题转化为数学模型：目标函数的构建与约束条件的设定。 目标之间的关系分析：独立、相关、冲突。 不同类型的多目标决策问题：静态与动态、确定性与不确定性。 向量优化理论基础：帕累托最优性、非劣解集。 第二部分：无偏好信息下的多目标决策方法 基于权重聚合的方法： 加权求和法： 理论基础、操作步骤、优缺点分析。如何科学地确定各目标的权重？涉及权重确定方法（主观法、客观法）。 加权乘积法： 适用场景、计算方法。 其他聚合函数： 如几何平均法、指数加权法等，及其特点。 基于距离度量的方法： 理想点法（目标规划）： 确定理想点、构建目标函数（最小化距离）、求解方法（如线性规划、整数规划）。 最坏点法： 确定最坏点、衡量方案与最坏点的距离。 关联系数法（灰色决策）： 灰色系统的理论基础，关联系数的计算，序列比较。 TOPSIS（逼近理想解排序法）： 确定正负理想解，计算相对接近度，排序。 基于非劣解集生成的方法： ε-约束法： 如何将多目标问题转化为单目标问题，逐步生成非劣解集。 向量外近似法（Vector Outside Approximation）： 理论原理、算法流程。 切比雪夫方法（Chebyshev Method）： 构建切比雪夫目标函数，求解非劣解。 第三部分：有偏好信息下的多目标决策方法 偏好信息的获取与表示 偏好关系的定义：序关系、效用函数。 决策者偏好的表达方式：排序、评分、成对比较。 效用函数的构建：基数效用函数、序效用函数。 基于效用函数的决策方法 多属性效用理论（MAUT）： 建立整体效用函数，综合评价。 多属性决策（MADM）方法： AHP（层次分析法）： 结构化决策过程、判断矩阵、一致性检验、权重计算、排序。 ANP（网络分析法）： 扩展AHP，处理相互依赖和反馈。 DEA（数据包络分析）： 非参数方法，评价相对效率，可用于多目标效率评估。 ELECTRE系列方法： 基于偏好关系和优劣比较，生成排序。 PROMETHEE系列方法： 基于“净流量”的概念，对方案进行排序。 GRA（灰色关联分析）： 侧重于关联度分析，用于评价方案与参考序列的相似性。 基于偏好排序的决策方法 排序一致性问题： 如何处理不同偏好度量下的排序不一致。 决策者个体与群体决策： 如何整合多个决策者的偏好。 第四部分：不确定性条件下的多目标决策 模糊多目标决策 模糊集理论基础：模糊数、模糊隶属度函数。 模糊目标函数的构建与处理。 模糊偏好信息的表达与聚合。 基于模糊逻辑的多目标决策方法。 随机多目标决策 随机变量、概率分布。 期望值、方差等风险度量。 随机目标函数与约束。 基于随机规划的多目标决策。 粗糙集与多目标决策 粗糙集理论在信息约简和知识发现中的应用。 利用粗糙集处理不精确和不完整信息。 第五部分：多目标决策方法的实践应用与发展趋势 案例研究： 详细分析不同领域（如项目选择、资源配置、环境保护规划、市场营销策略等）的多目标决策实际案例，展示方法的应用过程、结果分析与决策建议。 计算工具与软件： 介绍用于实现多目标决策的常用软件和计算工具。 高级议题与前沿研究： 动态多目标决策、分布式多目标决策、高维多目标优化、多模态决策等。 人工智能与多目标决策的融合。 人机协同决策。 本书特色： 体系完整： 从理论基础到具体方法，再到应用实践，构建了系统性的知识框架。 方法多样： 涵盖了当前主流的无偏好、有偏好、不确定性条件下的各类多目标决策方法。 论述清晰： 对每种方法的原理、步骤、优缺点进行了详细阐述，配以直观的图示和数学推导。 实践导向： 通过丰富的案例研究，帮助读者理解方法的应用场景和解决实际问题的能力。 前沿视野： 关注最新研究动态，为读者提供进一步深入学习的指引。 通过阅读本书，您将能够系统地掌握处理多目标决策问题的理论知识和方法技能，从而在面对复杂决策挑战时，做出更加科学、合理、优化的选择。
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