【多目标决策】
多目标决策是指在制定决策时面临多个相互冲突或互补的目标，需要同时考虑和优化这些目标的问题。这种决策方式广泛应用于各种领域，如项目管理、资源分配、战略规划等。在多目标决策中，构建一个合理的目标系统至关重要，它能够帮助决策者从整体上对各种可行方案进行评估和选择。
1. **目标系统**
构建目标系统是为了确保决策的全面性和合理性。它通常由多个层次的目标组成，包括主要目标和次要目标，以及可直接衡量的子目标。例如，建设一个汽车厂，可能有经济、技术、社会和环境四个主要目标。经济目标可以进一步分解为直接和间接经济效益，技术目标可能涉及技术创新和设备先进性，社会目标可能涵盖就业和社区影响，环境目标则关注污染控制和可持续性。
2. **多维效用并合方法**
多目标决策中的目标往往具有不同的性质，无法直接比较。多维效用并合方法通过将不同维度的效用值转换或加权，使得它们能够在同一尺度上进行比较。这种方法分为多个步骤，从底层准则开始，逐层向上合并效用值，最终得出对整个目标系统的综合效用值，反映了方案的整体满意度。
3. **层次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP)**
层次分析法是一种结构化决策工具，用于处理具有多层次和多准则的复杂决策问题。它通过建立层次结构模型，将问题分解为更小的子问题，然后对每个子问题进行相对权重的确定。AHP结合了定量和定性分析，允许决策者对不完全定量的信息进行处理。在人口决策问题中，AHP可以帮助确定不同目标的相对重要性，从而指导最佳人口控制目标的设定。
4. **数据包络分析（Data Envelopment Analysis, DEA)**
DEA是一种运筹学方法，用于评估多输入多输出系统的效率。在多目标决策中，DEA可以用来比较不同决策单元的性能，找出最有效的方法。例如，在确定最优人口目标时，DEA可以帮助分析不同人口规模下的资源利用效率和社会经济发展水平。
在构建目标系统时，需遵循系统性、可比性和可操作性原则。系统性确保所有子目标反映整体影响，可比性保证不同子目标间有合理的比较基础，可操作性则强调目标的明确度和数据获取的便利性。通过这些方法，决策者可以更有效地处理多目标决策问题，找到在各种目标之间平衡的最优解决方案。
