《Fuzzy Multiple Objective Decision Making 2013》是一本探讨模糊多目标决策方法的电子书。在这本书中，作者深入分析了涉及决策制定的各种情况，尤其关注那些存在不确定性和模糊性的决策问题。模糊多目标决策，作为一种处理具有多个目标和模糊约束的决策问题的方法，已经成为了运筹学、管理科学、以及决策科学领域中的一项重要研究内容。
模糊多目标决策与传统的多目标决策不同，它考虑了目标和约束条件的模糊性。在现实生活中，许多决策问题中的目标和约束条件往往不是固定不变的，而是带有模糊性，比如“利润最大化”或“风险最小化”这类目标就难以用精确的数值来描述。模糊多目标决策方法在处理此类问题时更为灵活有效。
在具体的研究和应用中，模糊多目标决策的方法包括但不限于以下几点：
1. 模糊集合与隶属函数：模糊多目标决策中，首先需要定义模糊集合和隶属函数，这是模糊逻辑的基础。隶属函数可以量化事物属于某一模糊集合的程度，通过模糊集合的运算来对各种模糊概念进行描述。
2. 决策者的偏好：在多目标决策中，决策者的偏好信息非常关键。模糊决策方法能够整合决策者的主观偏好信息，并将其融入到决策模型中，以期达到决策者偏好的最佳解。
3. 权重的确定：在多个目标之间进行权衡是多目标决策中的一个难题。模糊多目标决策允许决策者根据自身的偏好来确定目标的权重，同时模糊数学的方法可以提供一种相对客观的方式来处理不同目标间的权重分配问题。
4. 决策模型与算法：模糊多目标决策通常需要构建相应的数学模型，并运用特定的算法求解。这些模型和算法涉及模糊优化、模糊线性规划、模糊综合评价等多个方面。
5. 不确定性处理：模糊决策方法可以处理决策环境中的不确定性和模糊性，为决策者提供在不完全信息下进行决策的工具。模糊逻辑提供了处理不确定信息的数学基础，通过模糊化处理，可以将非结构化的问题转化为结构化的形式。
6. 决策支持系统：在实际应用中，模糊多目标决策方法常常被纳入决策支持系统(DSS)中，以辅助决策者做出更好的决策。DSS提供了数据、模型和知识的集成环境，通过人机交互的方式使决策者能够更加直观地理解问题并获得决策建议。
由于本文档的部分内容经过OCR扫描识别，可能存在一些文字的错漏，但整体而言，我们可以得出模糊多目标决策关注的焦点，即如何在目标和条件具有模糊性的情况下，通过建立数学模型和决策算法，结合决策者的偏好信息，达到有效的决策制定。这种方法对于处理复杂决策问题具有十分重要的意义，并已被广泛应用于经济管理、工程设计、环境规划等多个领域。
