多目标预测与决策分析教材.pptx

《多目标预测与决策分析》教材深入探讨了在复杂决策情境中如何处理多个相互关联的目标。多目标决策分析是技术领域中的一个重要课题，它涉及到在面对具有多个互不相同甚至矛盾的目标时，如何做出最有利的决策。 多目标决策的特点包括目标之间的不可公度性，即各目标无法用统一的标准衡量；目标之间的矛盾性，即优化一个目标往往意味着牺牲另一个；以及决策人偏好的差异性，不同的决策者可能基于个人偏好或风险承受能力产生不同的决策结果。 在多目标决策中，有两个基本要素：决策单元和目标及属性集。决策单元包括决策者、分析人员和计算机，它们负责收集信息、制定规则和做出决策。目标及属性集则将抽象的目标分解为具体可衡量的指标，以便于分析和比较。 解决多目标决策问题遵循两个基本原则。化多为少，通过剔除不必要的、从属的目标，合并相似目标，或者将次要目标转化为约束条件，以减少目标数量。目标排序，依据目标的重要程度进行排序，优先满足最重要目标，然后依次考虑其他目标。 多目标决策问题可被归类为有限个方案和无限个方案两类。前者包括多个目标和多种方案的优化，以及单一目标但有多重评价标准的情况，后者通常涉及无穷多的可能方案，需要在约束范围内逐步寻找最优解。 价值函数是评估多属性决策的有效工具，它为决策提供了一种量化比较的手段。非劣解的概念指出，如果一个解在所有目标上都不逊色于其他解，并在至少一个目标上更优，那么它就被视为非劣解。加权法是一种求解非劣解的方法，通过为每个目标分配权重，将多目标问题转化为单目标优化问题。 多目标预测与决策分析是解决现实世界复杂决策问题的关键技术，涵盖了目标设定、信息处理、决策制定等多个层面，旨在帮助决策者在多因素交织的情况下做出最佳选择。通过理解并运用这些理论和方法，可以在企业战略、项目管理、资源配置等众多领域实现更高效、更具前瞻性的决策。