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No. 1
  多目标规划
  multiple objectives programming
  数学规划的一个分支。研究多于一个目标函数在给定区域上的最优化。又称多目标最优化 。通常记为 VMP。在很多实际问题中,例如经济、管理、军事、科学和工程设计等领域,衡量一个方案的好坏往往难以用一个指标来判断,而需 要用多个目标来比较,而这些目标有时不甚协调,甚至是矛盾的。因此有许多学者致力于这方面的研究。1896年法国经济学家 V. 帕雷托最早研究不可比较目标的优化问题 ,之后,J.冯·诺伊曼 、H.W.库恩 、A.W.塔克尔 、A.M.日夫里翁等数学家做了深入的探讨,但是尚未有一个完全令人满意的定义。求解多目标规划的方法大体上有以下几种:一种是化多为少的方法 , 即把多目标 化为比较容易求解的单目标或双目标,如主要目标法、线性加权法、理想点法等;另一种叫分层序列法,即把目标按其重要性给出一个序列,每次都在前一目标最优解集内求下一个目标最优解,直到求出共同的最优解。对多目标的线性规划除以上方法外还可以适当修正单纯形法来求解;还有一种称为层次分析法,是由美国运筹学家沙旦于70年代提出的,这是一种定性与定量相结合的多目标决策与分析方法,对于目标结构复杂且缺乏必要的数据的情况更为实用。
百科辞典
    duomubiao guihua
    多目标规划
    multiple objectives programming
    数学规划的一个分支,研究多于一个的目标函数在给定区域上被同等地最优化(极小化或极大化)的问题(称为多目标最优化或向量极值)。
    多目标极小化问题通常记为(VMP) □,其中 □是给定的一个向量值目标函数,T表示转置,□表示在区域 □上的函数□□(□),□□(□),…,□m(□)被同等地极小化。
    若(VMP)中的□(□)是□□的线性(向量)函数,□是□□中的多面体,则相应的问题称为多目标线性规划问题。若(VMP)中的□□(□)是□的非线性(向量)函数,或□不是□□中的一个多面体,则称为多目标非线性规划问题。对于多目标规划,解的定义是一个非常重要的问题。
    有效性 亦称帕雷托最优性,有时也称为非劣性或非受控性或可采纳性,是T.C库普曼斯于1951年引入的。命名为帕雷托最优性是为了纪念法国经济学家V.帕雷托首先提出多目标最优化的思想。由于向量序不是完全序,因而对于问题(VMP)一般不存在□□□□□使所有的□□(□)(□=1,2,…,□)同时达到极小。因此,单目标问题的最优解概念在这里已不适用,而代替它的则有有效解、弱有效解和非劣解等概念。如果□□□□□,且不存在其他的可行点□使得□(□)□□(□),则称□为(VMP)的有效解(这里“□”表示向量的每一分量间都是“□”且至少有一个分量间是“  一个多目标规划问题通常存在许多个有效解。在自然序意义下,因各有效解之间相互不能进行比较。因而要在它们之中加以选择,就需要引入一个偏爱序。这相当于要从决策者那里得到另外的信息。如何选取这种另外的信息以提炼成一种偏爱模式,并且在某种偏爱关系的基础上建立起有关的数学理论,是多目标规划研究的一个重要课题。
    1968年A.M.日夫里翁引进了真有效解概念:如果□是(VMP)的有效解,且存在一数值М>0,使得对于满足□□(□)□(□□)的□(1□□□□)有[□□(□)-□□(□)]/[□□(□)-□□(□)]□М,则□称为问题(VMP)的真有效解。在多目标规划的研究中,还引入了一些其他意义下的解的概念,如局部有效解、库恩-塔克尔意义下的有效解等。对这些解的性质及其相互关系已进行了若干探讨,例如,对伪单调多目标规划、凸多目标规划已研究了有效解的性质,并建立了一些关于有效解和弱有效解的判别准则。在多目标规划的研究中,目标空间并不限于欧氏空间□□,例如,目标函数是表示一国经济增长的一个动态模型的所有轨线,则目标空间就是一个希尔伯特空间。目前,目标空间是抽象的巴拿赫空间或希尔伯特空间的情形,已有不少研究。
    一个与多目标问题(VMP)相关联的单目标问题(P□) □是引人重视的,其中□□叫做权系数,□叫做权向量。通常要求权系数满足□或‖□‖=1(依□□中任意选定的模)使之规范化。记□□,□,则有以下的基本定理:
    设□□□□□是(P□)的最优解,□□□□Λ,则□是(VMP)的弱有效解;若□是凸集,□(□)是□上的凸函数,且□是(VMP)的弱有效解,则存在某一□□□□Λ使□是(P□)的最优解。若□□□□Λ+,□是(P□)的最优解,则□是(VMP)的真有效解;若□是凸集,□(□)是□上的凸函数,且□是(VMP)的真有效解,则存在某一□□□□Λ+使□是(P□)的最优解。
    通过带权系数的问题(P□),可以把非线性规划的许多结果移置到多目标规划中来。权系数是一种类型的拉格朗日乘子,利用线性泛函来分离集合的一切理论都可用于此处。对无限维的情形,对鞍点和对偶定理都可进行研究。从计算方法上来说,求(VMP)的有效解或弱有效解,可归为求参数规划问
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