多目標規劃常用方法

Ⅰ 多理財目標下的理財規劃方法有哪些

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Ⅱ matlab中多目標線性規劃函數如何使用

[x,fval,attainfactor] =fgoalattain(fun,x0,goal,weight,A,b,Aeq,beq,lb,ub,nonlcon)
x:最優解
fval:每個目標函數最優值
attainfactor：超出或未到 目標 的 量
fun：目標 函數，由於 是多目標函數，所以這是一個 向量
x0，自變數的 初始值
goal:目標，是個向量
weight:各個 目標 的權重
下面三個同線性優化一樣
Ax<=b
Aeq*x=beq
lb<x<ub

nonlcon與非線性約束函數fmincon中 一樣

例子 見：http://..com/question/18045673.html?si=1#

Ⅲ 多目標規劃的規劃方法

在很多實際問題中，例如經濟、管理、軍事、科學和工程設計等領域，衡量一個方案的好壞往往難以用一個指標來判 斷，而需要用多個目標來比較，而這些目標有時不甚協調，甚至是矛盾的。因此有許多學者致力於這方面的研究。
1896年法國經濟學家 V.帕雷托最早研究不可比較目標的優化問題，之後，J.馮·諾伊曼、H.W.庫恩、A.W.塔克、A.M.日夫里翁等數學家做了深入的探討，但是尚未有一個完 全令人滿意的定義。

Ⅳ 多目標決策方法的主要的方法

（1）化多為少法：將多目標問題化成只有一個或二個目標的問題，然後用簡單的決策方法求解，最常用的是線性加權和法。
（2）分層序列法：將所有目標按其重要性程度依次排序，先求出第一個最重要的目標的最優解，然後在保證前一目標最優解的前提下依次求下一目標的最優解，一直求到最後一個目標為止。
（3）直接求非劣解法：先求出一組非劣解，然後按事先確定好的評價標准從中找出一個滿意的解。
（4）目標規劃法：對於每一個目標都事先給定一個期望值，然後在滿足系統一定約束條件下，找出與目標期望值最近的解。
（5）多屬性效用法：各個目標均用表示效用程度大小的效用函數表示，通過效用函數構成多目標的綜合效用函數，以此來評價各個可行方案的優劣。
（6）層次分析法：把目標體系結構予以展開，求得目標與決策方案的計量關系。
（7）重排序法：把原來的不好比較的非劣解通過其他辦法使其排出優劣次序來。
（8）多目標群決策和多目標模糊決策等。 多目標決策一般包括多目標決策和多屬性決策，是一門應用非常廣泛的學科。目前，無論在理論上、方法上和應用方面都取得了迅速的發展。書中以方法和實例相結合，既介紹目前常用的多目標決策方法，又包含模糊多目標優化、多屬性群體決策求解方法。
本書總結了編者多年來教學與科學的成果，既可作為高等學校有關專業高年級學生和研究生教材，也可為運籌學、管理學、計算機科學、系統科學、信息科學與工程等各行各業，進行生產經營、生產計劃、生產作業管理的高級管理人員和系統分析人員，應用計算機輔助決策提供參考。 前言
第1章線性規劃
1.1基本概念
1.1.1線性規劃問題舉題
1.1.2二維線性規劃的幾何圖解
1.1.3線性規劃的標准形式
1.2單純形法求解
1.3單純形表
1.4人工變數與兩階段法
第2章非線性規劃
2.1非線性規劃問題舉例
2.2基礎知識
2.2.1梯度
2.2.2凸集
2.2.3凸函數
2.3無約束問題的最優解
2.4有等式約束問題的最優解
2.5有不等式約束問題的最優解
2.6無約束問題的近似解法
2.6.1梯度法
2.6.2牛頓法
2.7有約束問題的近似解法
2.7.1罰函數法（外點法）
2.7.2障礙函數法（內點法）
第3章整數規劃
3.1整數規劃問題舉例
3.2分支定界方法
3.3分支定界法求解步驟
第4章決策的基本理論
4.1決策分析基礎
4.1.1隨機情況下決策問題的基本特點
4.1.2不確定情況的決策規劃
4.1.3風險決策的決策——期望貨幣價值規則（EMV）
4.2主觀概率
4.2.1主觀概率的基本概念
4.2.2主觀設定先驗分布的方法
4.2.3利用過去數據設定先驗分布
4.3價值和價值函數
4.3.1結局集上的選好結構
4.3.2確定型問題的價值函數
4.4效用函數
4.4.1貨幣結局的效用
4.4.2價值和效用函數的估值
4.4.3效用函數的型式
4.4.4多屬性價值函數
4.4.5多屬性效用函數
第5章多目標最優化基本概念
5.1多目標最優化問題舉例
5.2多目標優化問題的非劣解
5.2.1劣解與非劣解
5.2.2在決策空間的非劣解
5.3錐的概念
5.4非劣解的幾何意義
5.5弱非劣解的幾何意義
5.6多目標優化問題的求解方法
第6章求解非劣的方法
6.1用加權法求非劣解集
6.1.1P（ω）問題的數值解法
6.1.2非劣解集估計法（NISE法）
6.2用Ρ（ε）約束法求非劣解集
6.2.1Ρ（ε）問題的數值解法
6.2.2Ρ（ε）問題的分析法求解
第7章有總體選好信息的求解方法
7.1選好函數與選好最優解
7.2字典序法
7.3理想點法
7.4目的規劃法
……
第8章基於局部選好信息的互動式方法
第9章多屬性問題求解方法
第10章模糊多目標化問題
第11章多屬性群體決策方法
參考文獻