多目标决策是现代决策科学的重要组成部分,是运筹学的重要分支。通常,人们所面临的实际决策问题包含若干个相互矛盾且不可公度的决策目标。如何在有限资源的限制下,同时使得多个目标函数达到*优或找到决策者的满意解是确定多目标决策要研究的问题。然而,由于人为因素或客观因素的影响,实际的多目标决策问题常常伴随着许多不确定性,如模糊性、随机性等。因此,本书将分别从确定多目标决策、随机多目标决策及模糊多目标决策三个不同的角度出发,主要介绍三类多目标决策问题的模型、有关理论及求解模型的若干算法。
本书可作为高等院校运筹学、管理科学、信息科学和系统工程专业的高年级本科生和研究生教材,并可作为相关专业科技工作者、工程技术人员、教师的参考书。

前言
常用符号说明
第1篇 确定多目标决策
第1章 预备知识
1.1 凸集与凸函数
1.2 点集映射
1.3 二元关系及序
1.4 锥偏序与结构
1.5 自然序与字典序
第2章 锥有效性
2.1 锥有效解
2.2 恰当有效解
2.3 有效性条件
2.4 解的存在性
2.5 解的几何性
2.6 解集的性质
2.7 解集的稳定性
第3章 计算方法
3.1 存在性准则
3.2 标量化定理
3.3 评价函数法
3.4 目的规划法
3.5 分层序列法
3.6 交互规划法
3.7 隶属函数法
第2篇 随机多目标决策
第4章 模型的描述
4.1 Chebyshev问题
4.2 随机有效解的性质
4.3 随机二次线性规划
第5章 *小风险解
5.1 问题描述
5.2 双目标函数模型
5.3 三目标函数模型
5.4 r-目标函数模型
5.5 交互算法
第6章 模型的算法
6.1 随机目的规划法
6.2 PROTRADE方法
6.3 STRANGE方法
6.4 PROMISE方法
6.5 模糊规划方法
第3篇 模糊多目标决策
第7章 模糊决策理论基础
7.1 模糊集合理论概述
7.2 模糊决策基本原理
7.3 模糊线性规划解法
第8章 带模糊约束的多目标决策
8.1 模糊目的规划法
8.2 模糊全局优化法
8.3 模糊交互规划法
第9章 带模糊系数的多目标决策
9.1 问题描述
9.2 模糊算法
9.3 交互算法
9.4 满意算法
9.5 极弱优解
9.6 稳定分析
第4篇 决策模型比较
第10章 三类决策模型的对比分析
10.1 确定与随机
10.2 确定与模糊
10.3 随机与模糊
参考文献
索引