规划方案多目标决策方法分析
多目标决策分析决策理论与方法课件
反馈与改进
根据实施结果和监控数据，对多 目标决策分析过程进行反馈和改
进，提高决策质量。
04
多目标决策分析的案例研究
案例一：企业投资决策分析
总结词
企业投资决策是一个多目标问题，涉及到风险、收益、市场 等多个方面。
详细描述
企业在进行投资决策时，需要综合考虑多个目标，如风险控 制、收益最大化、市场份额扩大等。多目标决策分析方法可 以帮助企业权衡不同目标之间的矛盾，制定出最• 多目标决策分析概述 • 多目标决策分析的基本方法 • 多目标决策分析的步骤与流程 • 多目标决策分析的案例研究 • 多目标决策分析的挑战与展望
01
多目标决策分析概述
定义与特点
定义
多目标决策分析是指在多个相互 冲突或竞争的目标下进行决策的 方法。
特点
多目标决策分析考虑了多个目标 的权衡和取舍，旨在寻找满足所 有目标的最佳解决方案。
详细描述
环境保护方案评估需要综合考虑多个环境要素，如空气质量、水质量、土壤保护等。多目标决策分析方法可以帮 助评估者全面评估方案对环境的影响，为决策者提供科学的依据。
案例四：交通规划方案选择
总结词
交通规划需要考虑多个目标，如交通效率、交通安全、环保等。
详细描述
交通规划需要考虑多个目标，如提高交通效率、保障交通安全、减少环境污染等。多目标决策分析方 法可以帮助规划者权衡不同目标之间的矛盾，制定出最优的交通规划方案。
重要性及应用领域
重要性
多目标决策分析在现实世界中具有广 泛的应用，如企业管理、城市规划、 环境保护等。
应用领域
多目标决策分析广泛应用于金融、医 疗、军事、科研等领域。
多目标决策分析的历史与发展
目标管理-多目标决策方法 精品
(x)
j 1
显然，对于不同s.的t. 权x 系X数，最优解x*(w)是不同的
，但是它们都是原多目标问题的非劣解，下面给出几组
权系数及其对应的最优解（表1）.
5
表1 线性加权法的最优解
序
w=(w1,w2,w3)
1
(1, 0, 0)
2
(0, 1, 0)
3
(0, 0, 1)
4
(1/3, 1/3, 1/3)
按统计方法进行比较，例如利用假设检验的方法来确定不同方案
的优劣。
11
1.5 变动权系数法
让线性加权和评价函数
U
x
P
w
j
f
j
x
中的各权系数
j 1
wj(1jp)按一定规则变动，再求解问题（P1），就能
得到多目标决策问题（P0）的全部非劣解。
[例3] 求解双目标决策问题：
min Fx x 2 , 2 x
目标函数，就能得到P2个值。
fk0
f
* k
min
xX
fk (x)
fk (xk )
(k
1,2, ), P)
fkj f j (xk ) ( j k, j 1,2,P) 然后，作线性方程组 jp1 w j f kj k 1, 2, 3, P
jP1 w j 1
其中是待定常数，由此可以解出权系数 wj 1, 2, 3, , P
f1* ,
f
1 2
]
F(x2 ) [ f1 (x2 ), f 2 (x2 )] [ f12 , f1* ]
15
目标空间中的几何图形见图3.3所示。
图3.3 法几何说明
16
记理想点
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
多目标决策分析
案例：中国大学排行榜
3．物资资源 （1）图书总量及生均藏书量；（2）图书馆用于购买新书的经费 占图书馆开支的比例；（3）图书馆总面积及生均面积； （4）教师人均办公用房的面积；（5）体育馆总面积及生均面积
4．财力资源 （1）生均行政经费的开支； （2）奖学金和助学金占行政经费的比例； （3）享受奖学金与助学金人数占全体学生比例； （4）专任教师与科研人员人均科研经费； （5）教师年平均收入（学校发放的部分）； 5．学生情况 （1）学生填报志愿的录取率； （2）高考录取平均分； （3）各省市重点高中文理科前30名考生录取比率，各省市文理科 前100名考生的录取比例； （4）研究生总数及其在全校学生中比率； （5）研究生报考与录取比率。
（3）毕业生国外院校奖学金获 得者与录取人数及比率； （4）留学生比例（在同专业学 生中的比例；来自五大洲的比例 ）； （5）国家级大赛学生获奖情况 （电子设计、数模、桃战杯，英 语演讲、机器人大赛等）。 4．校友捐赠 校友平均捐赠率。 5．声望或声誉 知名学者专家、校长、官员、企 业家问卷调查。
案例二：信用评价
2. 多目标决策的特点 ：
① 决策问题的目标多于一个。 ② 多 目标 决策 问题 的目 标间 不可 公度 (noncommensurable)，即各目标没有统一的衡量 标准或计量单位，因而难以进行比较。 ③ 各目标间的矛盾性。 ④定性指标与定量指标相混合。
多目标决策的特点
由于多目标决策问题多个目标之间的矛盾性 和不可公度性，不能把多个目标简单地归并 为单个目标，因此不能用求解单目标决策问 题的方法求解多目标决策问题。
2. 目标集及其递阶结构
为了清楚地阐明目标，可以将目 标表示成层次结构：最高层目标是促 使人们研究该问题的原动力，但是它 过于笼统，不便运算，需分解为具体 而便于运算的下层目标。
多目标决策分析0420
3
多目标决策两个基本要素
决策单元。在多目标决策过程中，决策人，决策 分析人员和计算机等结合起来构成决策单元，其 主要作用是：收集并处理各种信息，制定决策规 则，作出决定等。
其中
（1）aij > 0 (i , j = 1, 2,…,m)； （2）aij = 1/ aji (i , j = 1, 2,…,m)； （3）aii = 1 (i= 1, 2,…,m)；aij 通常取 1，2，…，9 及其倒数。1―9 的标度含义为： 1 表示 fi 与 fj 同样重要；3 表示 fi 比 fj 稍微重要；5 表示 fi 比 fj 明显重要；7 表示 fi 比 fj 重要得多；9 表示 fi 比 fj 极端重要。而当处于相邻的判断之间时，依次取值 2， 4，6，8；
目标和属性集。人们所要达到的目的称为目标， 为了具体化，便于计算和度量，常把总目标分解 为中目标，小目标。为了衡量目标达到的程度， 常采用一定的评价标准，称为目标的属性，对属 性的要求是易于测量和理解。
4
多目标决策问题两个基本原则
1．化多为少原则 在实际问题中，决策目标数越多，选择标准就越多，比较和选择各种不同方案就越困难。因此，应将 目标化多为少，即在满足决策的前提下，尽量减少目标的个数。我们通常的做法有如下几种： （1）剔除那些不必要和从属性的目标。通过分析认为不必要和从属性的目标应剔除。如果决策的各目 标中，包括两个对立而无法协调的目标，经过决策者权衡之后，在必要时，就应牺牲其中的一个。 （2）合并类似目标。 多目标决策问题由于目标之间有明显的客观联系，故可以把类似的几个目标合并为一个目标来解决。 （3）把次要目标列为约束条件。根据各个目标的重要性，分清主次关系，把本质的主要目标列为目标， 而把其余的非主要、非本质的列为约束条件。 （4）构成综合、目标。我们可以把几个目标，通过同度量、平均或构成函数的办法构成一个综合目标。
层次分析法--多目标决策
单目标与多目标决策
• 决策的标准根据一个指标来决定，这样的 决策称为单目标决策，例如，是否兼并一 家公司，决策的依据是这家公司的净资产； 是否投资某一个项目，决策的依据是这个 项目的投资回报指标；
• 许多决策方法都是建立在单目标决策的基 础上的，例如线性规划模型就是，典型的 单目标决策模型
多目标决策的线性加权法
• 解决多目标决策问题的一种常用方法是将 多目标分解为单目标问题，然后线性加权 求和的方法。 • 例子11.1 商品住宅选择问题。有三套住宅 可供选择，选择的目标包括面积、单价、 朝向、地段和楼层五个因素宅选择的多目标决策问题
面积(平 方米） 住宅A 住宅B 200 180 单价（元 朝向 /平方米） 4800 南 5500 西
商品住宅选择的多目标决策问题
• 为了将五个指标转化为一个目标，需要确 定各目标对决策者的重要性，即各目标的 权重。然后用相应的权重对各指标的归一 化值进行线性加权求和。
• 根据决策者对五个目标的偏好，设定目标 重要性由大到小依次排列为：单价》面积》 地段》朝向》楼层。设五个目标的权重为
1、2、3、4、5、其中1 2 3 4 5 1 1 2 3 4 5 0.
一、建立层次结构模型
将所包含的因素分组设层，并标明各层因素之间的关系， 如对决策问题，可构造出下图所示的层次结构模型。
目标层A
目标A
准则层C
准则C1
准则C2
准则C3
方案层P
方案P1
方案P2
方案P3
方案P4
方案P5
12
二、基本思路
先分解后综合的系统思想： 首先将所要分析的问题层次化：根据问题的性质和要达到的总目标，将问题分解成 不同的组成因素，按照因素间的相互关系及隶属关系，按不同层次聚集组合，形成 一个多层分析结构模型，最终归结为最低层（方案、措施、指标等）相对于最高层 （总目标）相对重要程度的权值或相对优劣次序的问题。 分解
决策理论与方法多属性决策多目标及序贯决策
决策理论与方法多属性决策多目标及序贯决策多属性决策是指在决策过程中考虑多个属性或指标，通过对这些属性进行量化和比较，找出最优选择的决策方法。
在实际决策中，我们常常需要考虑多个属性因素，而这些因素往往是相互矛盾甚至相互制约的。
多属性决策的关键是建立合理的评价指标体系，将不同属性进行量化，再通过合适的决策模型或方法进行计算和比较。
常用的多属性决策模型包括加权法、层次分析法和灰色关联法等。
多目标决策是指在决策过程中存在多个决策目标，且这些目标往往是相互冲突或无法同时达到的。
多目标决策的目标是找到一个最佳的折衷方案，使得各个决策目标能够得到尽可能满足。
多目标决策的关键是建立合理的决策模型，将各个决策目标进行量化和比较，再通过适当的优化方法或规划方法寻找最优解。
常用的多目标决策方法包括线性规划、整数规划、动态规划和遗传算法等。
序贯决策是指在决策过程中需要根据不完全的信息和不确定的环境进行连续的决策，即通过一系列的决策步骤逐渐完善和调整决策方案。
序贯决策的关键是建立适当的决策模型，将决策过程分解为多个连续的阶段，每个阶段根据已有的信息和条件做出决策，并根据反馈信息不断调整和优化决策方案。
常用的序贯决策方法包括马尔可夫决策过程、博弈论和贝叶斯决策等。
在实际应用中，多属性决策、多目标决策和序贯决策往往会相互结合使用。
例如，在制定企业的发展战略时，需要考虑多个因素，如市场需求、竞争环境和资源能力等，这涉及到多属性决策的内容。
同时，为了实现企业的长远目标，需要考虑多个决策目标，如利润最大化、成本最小化和风险最小化等，这也涉及到多目标决策的内容。
而在制定战略的实施方案时，可能需要根据不断变化的市场和竞争环境进行序贯的决策，这涉及到序贯决策的内容。
综上所述，多属性决策、多目标决策和序贯决策是决策理论与方法中常用的三个重要方法。
它们分别从不同的角度和需求出发，帮助人们在复杂和不确定的决策环境中做出最佳决策。
这些方法在实际应用中相互结合，能够提供更全面和准确的决策支持。
多目标规划(运筹学
环境与资源管理
资源利用
多目标规划可用于资源利用优化，以最 大化资源利用效率、最小化资源浪费为 目标，同时考虑环境保护、可持续发展 等因素。
VS
环境污染控制
多目标规划可以应用于环境污染控制，以 最小化污染排放、最大化环境质量为目标 ，同时考虑经济成本、技术可行性等因素 。
城市规划与交通管理
城市布局
发展更高级的建模语言和工具， 以简化多目标规划问题的描述和 求解过程。
求解算法
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03
混合整数规划
研究更高效的求解算法，以处理 大规模、高维度的多目标规划问 题。
研究如何将连续变量和离散变量 有效地结合在多目标规划问题中， 以解决更广泛的优化问题。
数据驱动的多目标优化
数据驱动决策
利用大数据和机器学习技术，从大量数据中提取有用的信息，以 支持多目标决策过程。
案例二：投资组合优化
总结词
投资组合优化是多目标规划在金融领域的应 用，旨在实现投资组合的风险和回报之间的 最佳平衡。
详细描述
在投资组合优化中，投资者需要权衡风险和 回报两个目标。多目标规划方法可以帮助投 资者找到一个最优的投资组合，该组合在给 定风险水平下能够获得最大的回报，或者在 给定回报水平下能够实现最小的风险。通过 考虑多个目标，多目标规划可以帮助投资者 避免过度依赖单一目标而导致的潜在风险。
在多目标规划中，约束条件可能包括资源限制、时间限制、技术限制等，需要综合考虑各种因素来制 定合理的约束条件。
决策变量
决策变量是规划方案中需要确定的参 数，其取值范围和类型根据问题的实 际情况而定。
在多目标规划中，决策变量可能包括 投资规模、生产能力、产品种类等， 需要合理选择和定义决策变量，以便 更好地描述问题。
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规划方案多目标决策方法分析引言：
在现代社会中，规划方案的制定与决策是各个领域中重要的任务之一。
然而，
由于不同的规划目标和约束条件之间的复杂关系，以及决策者对于不同目标的权重偏好，规划方案的多目标决策问题变得相当复杂。
为了解决这一问题，研究者们提出了各种多目标决策方法，以帮助决策者在不同目标之间做出合理的权衡和选择。
本文将对几种常见的规划方案多目标决策方法进行分析和比较。
一、加权线性和方法
加权线性和方法是一种常见的多目标决策方法，它通过将各个目标的重要性用
权重进行量化，然后将目标的得分与权重相乘并求和，得到最终的综合得分。
这种方法的优点是简单易用，适用于目标之间相对独立且权重确定的情况。
然而，它忽略了目标之间的相互影响和权重的不确定性，可能导致决策结果的偏差。
二、层次分析法
层次分析法是一种将多个目标和准则进行层次化结构化的方法。
它通过构建目
标层、准则层和方案层的层次结构，然后利用专家判断或问卷调查等方法，对各个层次的因素进行两两比较，得到各个因素的权重。
最后，通过计算各个方案在各个目标上的得分，得到最终的综合得分。
层次分析法的优点是能够考虑到目标之间的相对重要性和权重的不确定性，但它也存在着对专家判断的依赖性和层次结构的构建难度。
三、灰色关联分析法
灰色关联分析法是一种基于灰色系统理论的多目标决策方法。
它通过将各个方
案在各个目标上的得分进行标准化处理，然后计算各个方案在各个目标上的关联度，
得到最终的综合得分。
这种方法的优点是能够考虑到各个目标之间的相互影响，但它也存在着对数据的标准化处理和关联度计算方法的选择问题。
四、模糊综合评价法
模糊综合评价法是一种基于模糊数学的多目标决策方法。
它通过将各个方案在各个目标上的得分进行模糊化处理，然后利用模糊综合评价方法，得到最终的综合得分。
这种方法的优点是能够考虑到目标之间的模糊性和不确定性，但它也存在着对模糊数学的理解和模糊综合评价方法的选择问题。
五、TOPSIS法
TOPSIS法是一种常见的多目标决策方法，它通过计算各个方案与最优解和最劣解之间的距离，得到各个方案的综合得分。
这种方法的优点是能够考虑到目标之间的相互影响和权重的不确定性，但它也存在着对距离计算方法的选择问题。
六、结论
综上所述，规划方案的多目标决策是一个复杂而重要的问题，需要综合考虑各个目标之间的相互关系和权重的不确定性。
在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的多目标决策方法，或者结合多种方法进行综合分析。
此外，随着决策支持系统和人工智能技术的发展，未来可能会出现更多更高效的多目标决策方法，为规划方案的制定和决策提供更好的支持。