多目标规划方法概述
多目标规划应用实例
02
投资者需要在满足一定风险承 受能力的前提下，最大化投资 组合的预期收益，同时考虑市 场波动、政策风险等因素。
03
投资决策问题需要考虑多个目 标之间的权衡和折中，以实现 整体最优。
目标函数
收益最大化
投资者希望获得尽可能高的投资回报率，通 常以预期收益率作为目标函数。
风险最小化
投资者希望将投资风险降至最低，通常以方 差或标准差作为目标函数。
城市发展需满足环境保护的相关法律法规和标准。
3
3. 资源利用约束
城市发展需遵循资源利用的可持续性原则。
求解方法与结果分析
• 多目标规划问题通常采用权重法、目标规 划法、遗传算法等求解方法进行求解。通 过对不同方案进行比较和评估，可以得出 最优解或满意解。在城市规划与交通管理 中，多目标规划的应用可以帮助决策者全 面考虑各种因素，制定出更加科学、合理 的城市规划方案，提高城市运行效率，促 进城市的可持续发展。
多目标规划能够为决策者提供一个 系统的方法来权衡和比较不同目标 之间的优劣，从而提高决策的科学 性和合理性。
折衷与平衡
多目标规划可以帮助决策者在多个 目标之间找到一个相对最优的折衷 方案，实现不同目标之间的平衡发 展。
多目标规划的方法与步骤
方法
多目标规划常用的方法包括层次分析 法、多属性决策分析、数据包络分析 等。
问题描述
目标函数
• 目标函数包括两个部分：最小化生产成本 和运输成本。生产成本由各个工厂的生产 费用决定，运输成本则取决于各个工厂之 间的运输距离和运输量。
约束条件
• 约束条件包括：各个工厂的生产能力限制、市场需求量限制以及产品种类限制等。这些约束条件确保了生产计 划的可实施性和有效性。
多目标规划模型及其在生产优化中的应用
多目标规划模型及其在生产优化中的应用多目标规划是一种在优化问题中同时考虑多个目标的方法。
与传统的单目标规划相比，多目标规划更加适用于现实生产优化中存在多个相互关联的目标的情况。
在生产优化中，多目标规划可以帮助企业在平衡多种目标之间找到最佳的决策方案，提高生产效率和经济效益。
1.决策变量：表示决策者可以调整的各种生产资源和生产参数，如生产数量、生产设备分配等。
2.约束条件：表示各种技术和资源限制，如设备产能、雇员工时等。
3.目标函数：表示需要优化的目标，可以包括多个目标函数，如最小化生产成本、最大化产出、最小化生产时间等。
在生产优化中，多目标规划可以应用于多个方面，如生产调度、生产设备配置和物料采购等。
下面以生产调度为例来具体说明多目标规划的应用。
生产调度是指在生产过程中，根据生产资源和生产任务的需求，合理安排和调度各个工序和设备的完成时间和数量，以达到最佳的生产效率和经济效益。
在生产调度中，通常存在多个决策变量和多个目标。
决策变量可以包括产品的生产顺序、工序的分配和设备的调度等。
不同的决策变量选择可能导致不同的生产成本、生产时间和质量水平等目标的变化。
多目标规划可以将生产调度问题转化为一个多目标优化问题。
在模型中，决策变量可以是各个工序的完成时间和数量，目标函数可以是最小化生产成本、最小化生产时间和最大化产品质量等。
同时，还需要考虑各种资源约束条件，如设备产能、雇员工时和原材料供应等。
通过多目标规划模型求解，可以得到一组最优解，即在满足约束条件的前提下，使得多个目标函数达到最优的决策方案。
这些最优解通常形成一个“帕累托前沿”，即在无法同时改善所有目标的情况下，提供了各种权衡和选择的可能性。
在实际应用中，多目标规划可以帮助企业决策者综合考虑多种目标和约束条件，合理安排生产资源和生产任务，以提高生产效率和经济效益。
同时，多目标规划还可以用于方案比较和灵敏度分析，帮助决策者评估不同决策方案的优劣和稳定性。
多目标规划模型概述
例题：某公司考虑生产两种光电太阳能电池：产品甲和产品乙。这种生产过程会在空气中引起放射性污染。因此，公司经理有两个目标：极大化利润与极小化总的放射性污染。已知在一个生产周期内，每单位甲产品的收益是1元，每单位乙产品的收益是3元。而放射性污染的数量，每单位甲产品是1.5个单位,每单位乙产品是1个单位.由于机器能力(小时)、装配能力（人时）和可用的原材料（单位）的限制，约束条件是
4、步骤法（STEM法） 这是一种交互方法，其求解过程通过分析者与决策者之间的对话逐步进行，故称步骤法。 步骤法的基本思想是，首先需要求出原多目标问题的一组理想解(f1*,f2*,…,fp*)。实际上，这些解fi*(i=1,2,…,p)无法同时达到，但可以当作一组理想的最优值。以理想解作为一个标准，可以估计有效解，然后通过对话，不断修改目标值，并把降低要求的目标作为新的约束条件加入原来的约束条件中去重新计算，直到决策者得到满意的解。 步骤法算法如下：第一步：分别求解以下p个单目标问题的最优解
1、多目标规划问题的模型结构
为决策变量
如对于求极大(max)型，其各种解定义如下：绝对最优解：若对于任意的X，都有F(X*)≥F(X)有效解：若不存在X，使得F(X*)≤ F(X)弱有效解：若不存在X，使得F(X*)<F(X)
2、多目标优选问题的模型结构 可用效用函数来表示。设方案的效用是目标属性的函数：
得到最优解 ，其相应的目标值 即为理想值，此最优解处别的目标所取的值用 表示，即 ，把上述计算结果列入下表
目标有两个:一是利润最大,二是污染最小.该问题的多目标规划模型如下:
解:首先,分别求解两个单目标问题的最优解,由它们得到的目标函数值组成理想解.
多目标规划方法讲义
max(min)Z f1( x1, x2,, xn )
i ( x1, x2,, xn ) gi (i 1,2,, m)
f
min j
fj
f
max j
(
j
2,3,,
k)
方法四 目标达到法 首先将多目标规划模型化为如下标准形式：
f1( X )
min
F
(
x
)
min
f2
(X
)
fk
(
X
)
1
(
（二）对于多目标规划问题，可以将其数学模型一般地描 写为如下形式：
max(min)
f1
(
X
)
Z F ( X ) max(min) f2 ( X )
max(min) fk ( X )
1( X )
g1
s.t.
(
X
)
2(X
)
G
g2
m ( X )
gm
式中： X [ x1, x2 ,, xn ]T 为决策变量向量。
∴ d＋× d－ ＝0 成立。
2、目标约束和绝对约束
引入了目标值和正、负偏差变量后，就对某一问题 有了新的限制，既目标约束。
目标约束即可对原目标函数起作用，也可对原约束起 作用。目标约束是目标规划中特有的，是软约束。
绝对约束（系统约束）是指必须严格满足的等式或 不等式约束。如线性规划中的所有约束条件都是绝对 约束，否则无可行解。所以，绝对约束是硬约束。
目标规划的图解法
一、目标规划概述
目标规划是在线性规划的基础上，为适应经济管理 中多目标决策的需要而逐步发展起来的一个分支。
（一）、目标规划与线性规划的比较
多目标规划
这是具有两个目标的非线性规划问题。
由以上实例可见，多目标最优化模型与单目标
最优化模型的区别主要是目标多于一个。在这些目 标中，有的是追求极大化，有的是追求极小化，而 极大化与极小化是可以相互转化的。因此，我们不 难将多目标最优化模型统一成一般形式：
决策变量：x1，……，xn 目标函数：minf1(x1，……，xn)
甲级糖数量最大。
那么这种先在第1优先层次极小化总花费， 然后在此基础上再在第2优先层次同等的极大化 糖的总数量和甲级糖的问题，就是所谓分层多目 标最优化问题。可将其目标函数表示为：
L-min{P1[f1(X)]，P2[f2(X)，f3(X)]} 其中P1，P2是优先层次的记号，L-min表示 按优先层次序进行极小化。 下面，我们来看一个建立分层多目标最优化 模型的例子
……………… minfp(x1，……，xn)
若记X= (x1，……，xn)，V-min表示对向量F(X)=[f1(X)， ……，fp(X)]T中的各目标函数f1(X)，……，fp(X)同等的进行 极小化。R={X|gi(X)≥0，i=1，……，m}表示约束集。
则模型一般式也可简记为
这里(VMP)为向量数学规划(Vector Mathematical Programming)的简写。
多目标决策方法是现代管理科学的重要内容，也是系统
分析的基本工具。按照决策变量是连续的还是离散的，多目 标决策可以分为多目标规划决策(Multiple Objective Decision Making)和多准则决策(Multiple Attribute Decision Making)两大类，前者是以数学规划的形式呈现的决策问题， 后者则是已知各个方案及它产生的结局向量，由此选择最优 方案的决策。
多目标规划模型及其在生产优化中的应用
多目标规划模型及其在生产优化中的应用随着科技的不断进步，企业在生产的过程中需要考虑的因素也越来越多，例如成本、质量、效率、环保等多个方面。
这些因素不仅对企业的发展起到了决定性的作用，而且对于整个行业的发展也具有重要意义。
因此，在这个时代，如何能够完成多目标规划，对于企业的生产优化是非常重要的。
本文将从多目标规划模型及其在生产优化中的应用方面进行探讨。
一、多目标规划模型的概述多目标规划（multi-objective programming，MOP）是指在满足多个目标的基础上，寻求最优方案的一种决策方法。
多目标规划模型是通过建立目标函数，对每个目标进行评价和权衡，从而实现多目标的决策优化模型。
多目标规划模型可以被用来解决许多现实生产和决策问题，例如资源配置问题、供应链管理问题、营销决策问题、风险管理和环境保护问题等等。
在这些问题中，优化目标多个，且有时目标之间存在着矛盾性，因此需要采用多目标规划模型来解决。
二、多目标规划模型在生产优化中的应用1. 降低成本和提高质量对于一个企业来说，成本和质量是两个非常重要的因素。
如何同时降低成本和提高质量成为了企业的一个难题。
多目标规划模型可以帮助企业在进行生产决策时，考虑多个目标，实现成本和质量的平衡。
在多目标规划模型中，建立成本和质量的目标函数，对企业的各项指标进行量化和分析，然后对目标函数进行加权，最终得到最优方案。
通过这种方式，企业可以在不降低产品质量的条件下，实现成本的降低，从而提高企业的效益。
2. 提高生产效率和降低能耗随着市场竞争的加剧，企业需要不断提高生产效率，从而降低成本，并提高企业的竞争力。
另一方面，环境保护也成为了现代企业生产的一个必须考虑的因素。
多目标规划模型可以在生产过程中，同时考虑生产效率和能耗，实现生产的可持续发展。
在多目标规划模型中，建立生产效率和能耗的目标函数，评估企业的各项指标，加权得到最优方案。
通过这种方式，企业可以在提高生产效率的同时，降低能耗，实现生产效率与环境保护的双赢。
多目标规划的原理和
多目标规划的原理和多目标规划是一种优化方法，用于解决同时存在多个目标函数的问题。
与单目标规划不同，多目标规划的目标函数不再是单一的优化目标，而是包含多个决策者所关心的目标。
目标函数之间可能存在冲突和矛盾，因此需要找到一个平衡点，使得各个目标都能得到满意的结果。
1.目标函数的建立：多目标规划需要明确各个决策者所关心的目标，并将其转化为数学模型的形式。
目标函数可以是线性的、非线性的，也可以包含约束条件。
2.解集的定义：解集是指满足所有约束条件的解的集合。
在多目标规划中，解集通常是一组解的集合，而不再是单个的最优解。
解集可以是有限的或无限的，可以是离散的或连续的。
3.最优解的确定：多目标规划中的最优解不再是唯一的，而是一组解的集合，称为非劣解集。
非劣解集是指在所有目标函数下都没有其他解比其更好的解。
要确定最优解，需要考虑非劣解集中的解之间的关系，即解集中的解是否有可比性。
4.解的评价：首先需要定义一种评价指标来比较不同解之间的优劣。
常用的方法有加权法、广义距离法、灰色关联法等。
评价指标的选择应该能够反映出决策者对不同目标的重视程度。
5. Pareto最优解：对于一个多目标规划问题，如果存在一组解，使得在任意一个目标函数下都没有其他解比其更好，那么这组解就被称为Pareto最优解。
Pareto最优解是解集中最为重要的解，决策者可以从中选择出最佳的解。
6.决策者的偏好：在实际应用中，决策者对不同目标的偏好有时会发生变化。
因此，多目标规划需要考虑决策者的偏好信息，并根据偏好信息对解集进行调整和筛选。
多目标规划在解决实际问题中具有广泛的应用，尤其在决策支持系统领域发挥了重要作用。
它不仅能够提供一组有竞争力的解供决策者参考，还能够帮助决策者更好地理解问题的本质和各个目标之间的权衡关系。
多目标规划既可以应用于工程、经济、管理等领域的决策问题，也可以用于社会、环境等领域的问题求解。
总之，多目标规划通过将多个目标函数集成为一个数学模型，寻找一组最佳的解集，从而在多个目标之间实现平衡和协调。
多目标规划与决策概述
最终权重的计算公式
好电脑
价格
性能
A
服务
购置
配件 功能
容量 速度
期限
方便
勇于开始，才能找到成功的路
B
联想
HP
...
DELL
C
i
wkc wbbj wa
-算例-
0.5 价格
好电脑
0.4
0.6
购置
配件
0.5 0.5 0.4 0.6
0.5 服务 1 期限 0.2 0.8
联想
HP
勇于开始，才能找到成功的路
性能
服务
购置
配件
功能
勇于开始，才能找到成功的路
容量 速度
期限 方便
联想
HP
...
DELL
这种从上至下的支配关系形成了一个递阶层次。 处于最上面的层次通常只有一个元素。
实例2：
某城市附近有三个地表水库（A、B、C）的 水可以利用。A距城市最近，是主要的供水水源； B距城市的距离介于A、C之间。水库C的库容是 水库B的两倍。
多目标规划与决策概述
2021/7/11
水资源系统的开发和利用都是多目标、多宗旨 的。
水利枢纽工程，如长江三峡具有防洪、发电、 航运、调水等功能。
随着社会经济的发展，水资源系统也愈来愈复 杂。
多目标决策的概念：
决策中的目标通常不会只有一个，而是有多个 目标，具有多个目标的决策问题的决策即称为 多目标决策，MOP。 目标之间的不可公度性。 目标之间的矛盾性。 一般没有绝对的最优解。
Байду номын сангаасi 1
权重怎么得到？
获得权重-Delphi 法
德尔斐方法是专家会议调查法的一种发展, 在七八十年代成为主要的评价方法，得到了广 泛的应用。
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（2.18）
（2.19）
式中： 和 分别表示与 相应的、与 相比
（2.20）
的目标超过值和不足值，即正、负偏差变量；
表示第l个优先级；
、 表示在同一优先级 中，不同目标的正、负偏差变量的权系 数。
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五、目标达到法 首先将多目标规划模型化为如下标准形式：
（2.21）
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吾将上下而求索
二、多目标规划的非劣解
当目标函数处于冲突状态时，就不会存在使所有目标函数同时达到最大 或最小值的最优解，于是我们只能寻求非劣解（又称非支配解或帕累托 解）。
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2 多目标规划求解技术简介
为了求得多目标规划问题的非劣解，常常需要将多目标规划问题转化为 单目标规划问题去处理。实现这种转化，有如下几种建模方法。
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三、约束模型 理论依据 ：若规划问题的某一目标可以给出一个可供选择的范围，则该 目标就可以作为约束条件而被排除出目标组，进入约束条件组中。 假如，除第一个目标外，其余目标都可以提出一个可供选择的范围，则 该多目标规划问题就可以转化为单目标规划问题：
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大纲
多目标规划及其求解技术简介 目标规划方法 多目标规划应用实例
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1 多目标规划及其非劣解 多目标规划及其非劣解 多目标规划求解技术简介
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一、多目标规划及其非劣解
（一）任何多目标规划问题，都由两个基本部分组成： （1）两个以上的目标函数； （2）若干个约束条件。 （二）对于多目标规划问题，可以将其数学模
多目标规划方法概述
路漫漫其修远兮, 吾将上下而求索
2020年4月7日星期二
背景介绍
在地理学研究中，对于许多规划问题，常常需要考虑多个目标，如经 济效益目标，生态效益目标，社会效益目标，等等。为了满足这类问 题研究之需要，本章拟结合有关实例，对多目标规划方法及其在地理 学研究中的应用问题作一些简单地介绍。
一、效用最优化模型 二、罚款模型 三、约束模型 四、目标规划模型 五、目标达到法
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一、效用最优化模型 建摸依据：规划问题的各个目标函数可以通过一定的方式进行求和运算 。这种方法将一系列的目标函数与效用函数建立相关关系，各目标之间 通过效用函数协调，使多目标规划问题转化为传统的单目标规划问题：
型一般地描写为如下形式：
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一、多目标规划及其非劣解
（1.1）
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式中：
（1.2）
为决策变量向量。
一、多目标规划及其非劣解
如果将（1.1）和（1.2）式进一步缩写， 即：
（1.3）
（1.4）
式中：
是k维函数向量，k是目标函数的个数；
是m维函数向量；
（2.22）
在求解之前，先设计与目标函数相应的一组目标值理想化的期望目
标
,每一个目标对应的权重系数为
，再设 为一松弛因子。那么，多目标规划问题（2.21）～（2.22
）就转化为：
（2.23）
（2.24）
（2.25）
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用目标达到法求解多目标规划的计算过程，可以通过调用Matlab软件系 统优化工具箱中的fgoalattain函数实现。该函数的使用方法，详见教材 的配套光盘。
是m维常数向量；m是约束方程的个数。
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一、多目标规划及其非劣解
对于线性多目标规划问题，（1.3）和（1.4）式可以进一步用矩阵 表示：
（1.5） （1.6） 式中： 为n维决策变量向量； 为k×n矩阵，即目标函数系数矩阵； 为m×n矩阵，即约束方程系数矩阵； 为m维的向量，约束向量。
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二、多目标规划的非劣解
非劣解：可以用图1.1说明。
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图1.1 多目标规划的劣解与非劣解
二、多目标规划的非劣解
在图1.1中，就方案①和②来说，①的 目标值比②大，但其目标 值 比②小，因此无法确定这两个方案的优与劣。在各个方案之间， 显然：③比②好，④比①好，⑦比③好，⑤比④好。而对于方案⑤、⑥ 、⑦之间则无法确定优劣，而且又没有比它们更好的其他方案，所以它 们就被称之为多目标规划问题的非劣解或有效解，其余方案都称为劣解 路漫漫其。修远所兮, 有非劣解构成的集合称为非劣解集。
（2.1）
（2.2）
是与各目标函数相关的效用函数的和函数。
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在用效用函数作为规划目标时，需要确定一组权值 来反映原问题中各 目标函数在总体目标中的权重，即：
（2.3） （2.4）
式中，诸 应满足： 若采用向量与矩阵
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（2.5） （2.6） （2.7）
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3 目标规划方法
通过上节的介绍和讨论，我们知道，目标规划方法是解决多目标规划问题 的重要技术之一。
这一方法是美国学者查恩斯（A.Charnes）和库伯（W.W.Cooper）于 1961年在线性规划的基础上提出来的。后来，查斯基莱恩（ U.Jaashelainen）和李（Sang.Lee）等人，进一步给出了求解目标规 划问题的一般性方法——单纯形方法。
二、罚款模型 规划决策者对每一个目标函数都能提出所期望的值（或称满意值）； 通过比较实际值 与期望值 之间的偏差来选择问题的解，其数学表 达式如下：
（2.8）
（2.9）
路漫漫其修远兮, 吾将上下而求索
或写成矩阵形式：
（2.10）
式中， 是与第i个目标函数相关的权重；
A是由
组成的m×m对角矩阵。
（2.11）
采用矩阵可记为：
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（2.12） （2.13） （2.14）
（2.15） （2.16） （2.17）
四、目标规划模型
也需要预先确定各个目标的期望值 ，同时给每一个目标赋予一个优
先因子和权系数，假定有K个目标，L个优先级
，目标规划模型
的数学形式为：
路漫漫其修远兮, 吾将上下而求索
路漫漫其修远兮, 吾将上下而求索
二、多目标规划的非劣解
对于上述多目标规划问题，求解就意味着需要做出如下的复合选择： ▲每一个目标函数取什么值，原问题可以得到最满意的解决？ ▲每一个决策变量取什么值，原问题可以得到最满意的解决 ？
多目标规划问题的求解不能只追求一个目标的最优化（最大或最小）， 而不顾其它目标。