多目标决策是决策科学中的一个重要领域，涉及到多个相互冲突的目标同时需要考虑的情况。在实际生活中，许多决策问题都具有多目标性质，例如干部评估、教师晋升标准、消费者购买选择、球员选拔以及寻找伴侣等。与单目标决策不同，多目标决策不仅要求找到单一的最优解，还需要综合多个评价标准来确定一组可接受的解决方案。
特尔菲（Delphi）法是一种常用的大规模专家意见集成方法，起源于1964年，适用于多目标决策中权重的确定。该方法强调专家的独立性和匿名性，避免了心理影响，如权威压力、从众行为。特尔菲法的步骤包括：邀请专家提供初始权重估计，计算平均值和偏差，通过多轮反馈和调整，直到所有专家的估计值达到一定的一致性（通常用方差衡量），最终确定目标函数的权重。
层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）是由T.L.Saaty提出的，它通过构建递阶层次结构，将复杂问题分解为可比较的子问题。AHP的核心是两两比较矩阵，通过比较不同因素对目标的重要性，计算权重，再进行层次之间的综合比较。这种方法有助于量化主观判断，尤其适用于无法精确量化的决策问题。其基本步骤包括：构建层次结构、建立比较矩阵、计算权重、一致性检验和决策。
数据包络分析法（DEA）则是一种效率评估工具，常用于评价多个决策单元的相对效率，不需事先知道每个单元的输入和输出的函数关系。DEA通过比较决策单元在相同输入产出条件下的表现，确定其相对有效性。
多准则评估的区间评估方法（Interval Analysis）利用区间数来处理不确定性，适用于数据不完整或有误差的情况。这种方法允许决策者在一定程度的不确定性和模糊性中进行决策。
在多目标决策中，解的类型包括绝对最优解、劣解、有效解（Pareto解）和弱有效解。绝对最优解是最理想的，但往往在实际问题中很难找到。有效解满足了决策者不能同时改善所有目标的要求，而弱有效解则是相对于其他解在至少一个目标上有所改进，但在某些目标上可能恶化。理解这些解的概念对于选择满意解至关重要。
多目标决策涉及到多种方法和技术，每种方法都有其适用场景和优势。了解和掌握这些方法可以帮助决策者在面对复杂问题时做出更全面、更合理的决策。
