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多目标决策、多目标优化、多目标规划的区别是是么?如题,分不清楚上述三个概念,个人理解多目标决策是选择方案,多目标优化是制定一个较优秀的方案,但是突然有看到多目标规划?是我理解的有问题还是怎样,有点蒙,望高人指点.
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此问题 说难 确实难 你要是非要咬文嚼字的话 那这几个概念是怎么也分不清楚的.首先多目标决策是指某些问题有多个目标决定.我个人感觉它不应该是个概念,而是一个“问题”.需要我们去解答.这就用到了多目标优化即研究多个目标在区域内的最优化,同时又叫多目标最优化.最后多目标规划,这个简单,是数学上的一个分支,说白了它就是多目标优化.你要规划出一个目标即规划出一个优化方案.就是这样.当然两者不可等同,其实不难理解,规划这个问题好理解,例如什么十一五规划十二五规划,水资源规划等等,是一个很空泛的东西.就是对一个问题做出一个合理的规划.可以理解为对这个问题一个优化方案.个人理解 有错误请指出.本人学水利的 想共同探讨可以加我
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扫描下载二维码凯恩斯还是弗里德曼（多目标还是单目标）
许小年：宏观政策与经济周期
2008年02月03日
经济观察报　
　　自凯恩斯之后，反周期的宏观政策开始在世界各地流行，无论是利益不同的社会团体，还是观点相左的学术流派，对宏观调控的必要性几乎是众口一词的肯定，形成多元现代社会中少有的一个社会共识。布什总统最近推出1500亿美元的财政刺激计划，获得两党的一致支持。我国正在实行价格管制，虽被批评为向计划经济的倒退，但也有不少人认为，此举乃抑制通胀所需，有情可原。
　　面对经济周期波动，宏观调控似乎已成为本能的反应，过热降温，遇冷发汗，而波动的根源却无人深究，就像医生只看体温而不问病灶为何一样，发烧就给两片阿司匹林，到底是病毒感染，抑或癌症所致，不在大夫关心之列。以美国为例，在经济处于衰退之际，美联储急忙降息，政治家大谈减税，经济学家争相推出刺激经济的“组合拳”。奇怪的是开方不问诊，很少有追究，这萧条到底是怎么产生的？
　　萧条的直接起因是美国金融市场的震荡和房地产市场的深度下调，探寻其源头，则是美联储货币政策的失误。“9·11”之后，格林斯潘领导的美联储保持低利率的时间过长，导致流动性泛滥。为了给多余资金找到出路，金融机构纷纷开发高风险的业务，次级按揭仅为其中之一。自2007年中以来，次按违约率不断上升，迫使市场重新估计风险，导致次案债券和房地产价格一起下跌，金融资产和地产价值缩水，通过财富效应拖累消费，将经济带到萧条的边缘。
　　由此可见，美国经济步入衰退，始作俑者是过度松宽的货币供应，原本应该稳定经济的货币政策，却成了制造经济波动的祸首。实际上，弗里德曼早已用翔实的数据说明，到1980年代为止的战后30多年中，美联储的货币政策非但没有熨平周期，反而引发了经济的波动。
　　眼下美联储以减息应对可能的萧条，无异于用新的流动性缓解过剩流动性所造成的痛苦，饮鸩止渴，错上加错。退一步讲，就算为了挽回经济的颓势，减息作为临时性措施还可以考虑的话，也必须在减息的同时，认真地讨论一个更为重要的问题：如何防止类似次按事件的再次发生？也就是如何避免流动性的再次泛滥？归根结底，如何从制度上管住美联储的印钞机？
　　这就带出了一个与中央银行同样古老的问题，货币政策的终极目标究竟应该是什么？为了实现既定的目标，货币政策的执行规则又应该如何设计？关于目标，世界各国的法律都规定，中央银行的首要任务是稳定币值，也就是控制通货膨胀，对此学界和政界似无异议，争论最大的是中央银行的“最后贷款人”角色。
　　所谓“最后贷款人”指央行向处于危机之中的金融机构发放贷款，由此延伸出央行解救金融机构的责任，并进一步推广到动用货币政策稳定金融市场。格林斯潘是扮演“最后贷款人”的大师，在其长达20年的任期内，多次在金融市场震荡之时，减息以帮助市场度过难关。如1987年的“黑色星期一”和2001年的
“9·11”。久而久之，华尔街形成了预期，戏称联储的政策为“格林斯潘期权”，意思是股价下跌不必慌，待联储来救，再卖不迟。
　　美联储的货币政策实际上已从通胀的单一目标，演变为通胀与金融市场并重，而双重目标的必然结果就是顾此失彼。“9·11”之后的低利率虽然有助于保持金融稳定，但美联储万万没有想到，过剩的流动性回过头来对经济造成巨大的伤害，而首当其冲的，正是当初想要精心维护的金融体系。中国古代先贤所云“人算不如天算”，实应为政策制定者戒。
　　世上事有人力所不及，原因在于信息。市场经济和金融体系发展到今天，若想把握其运行细节，所要求的信息量早已超出了一两个聪明脑瓜所能处理的范围。智慧者如格林斯潘，也不可能知道次级按揭的规模和风险，更不要说预见危机爆发的时间了。正像互联网的世界一样，功能再强的超级电脑，也不可能对网络上的信息作集中式处理，不可能统一调度信息的流动，而只能采取分散决策的方式，让信息存储在众多的个人电脑中，由每一台电脑的主人自行决定信息的流量与流向。
　　市场经济是一个更大和更为复杂的互联网，为了准确判断经济周期的阶段，在最佳的时点以恰到好处的力度干预经济，央行的官员需要多少信息和知识？如果美联储并不拥有更多的信息，如果联储主席并不比市场高明，货币政策极有可能加剧而不是减少经济波动，正像弗里德曼的数据所揭示的那样，宏观政策调节经济往往适得其反。
　　在弗里德曼看来，央行没有必要对经济进行主动和主观的干预，最好的政策是固定货币供应的增长率，比如说每年3%，以避免货币政策变化引起经济波动。对于一心想驾驭市场者，这样的政策建议听起来未免太过消极，殊不知消极乃最高形式的积极，古人云“无为而无不为”，道理恐怕正在这里。
　　政府干预未必稳定经济反有可能引发震荡，我国经济过去十几年的周期波动也说明了这一点。众所周知，我国的投资高峰发生在1993年、1998年和2003年，每五年一次，且与政府换届重合。倘若这并非纯属巧合，其政策含义就不言而喻，当前固然有必要紧缩银根，降低通胀预期，但消除周期波动的根本之道却是政府退出经济，以防新官上任的三把火将经济烧到过热。
　　看似浅显的道理，为何伟大的经济学家如凯恩斯竟然忽视了？1930年代的“大萧条”使凯恩斯那一代人意识到市场的缺陷，很自然地建议非市场力量——政府进行干预，以改进市场的效率。凯恩斯于1946年逝世，没有看到他身后的宏观政策实践。弗里德曼这一代人总结了政策的实践，在认识到政府局限性的同时，并未全盘否定政府的作用，而是将政府的职能严格地限定在一个小得多的范围内，并将政策的制定从依赖个人的主观判断转变为遵循一定的规则。
　　从理论上分析，凯恩斯主义的反周期政策，其假设前提为非完美的市场和一个完美的政府，即政府拥有更为充分的信息，政府比市场更为高明，于是得出市场失灵靠政府的结论。在凯恩斯那里，政府是圣人和超人，而在弗里德曼这里，政府是你我这样的凡夫俗子，有着自己的利益追求，只具备有限的信息处理能力和认知能力，政府如同市场一样，也是非完美的。两学派政策建议之所以不同，根源即在于此。
　　凯恩斯主义在实践中的流行是因为它迎合了所有人的心理，在干预经济的过程中，政治家以救世主的姿态向选民证明了其存在的合理性；经济学家以先知的身份获得了特殊的社会地位；为柴米油盐而烦恼的大众则找到了精神的寄托与未来的希望。
　　理性不以人们的好恶为标准，因而是令人讨厌的，不是吗？
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以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。多目标规划中确定权系数的新方法
处理多目标规划有很多方法,其中约束法、分层序列法、功效系数法、评价函数法等,是我们熟悉的方找·在构造评价函数时,线性加权法是简单、有效的重要方法,在具体应用中,线性加权法的关键是权系数的确定.目前常用的权系数确定方法有“老手法”(专家评议法)、相关性法、几何方法等.“老手法”是直接从应用的实际背景出发,去反映每个目标函数对整体的“贡献”或占有的“比重”,简单易行,思路是好的,但在具体实施时,一定有专家主观因素的影响,大量的调查手续即耗费时间又可能在真实性上出现偏差.相关性法是以误差平方和最小确定权系数,尽管公式推导严密,定量手段确切,但要求评价函数LZ可积,一般情况作多元函数的积分是比较困难的.·小本方法是由咙荷务法入手,一通过解析推导来确定权系数,目的是保留“老手法”中权系数反映实际意又的优点,克服主观因素的影响,同时也避免了相关性法复杂的多元函数积分,客观的定量的求出权系数,是多目标规划中确定权系数的一种新方法.I多目标规划...&
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1定义 文献〔1〕讨论了连续可微类广义多l系.本文对文献〔1〕的相应结采作到臼 考虑问题沐规划的几种有效解及广义K一T条件的关nl In尸(笼)G(::)任D厂.‘七 、哥少 1 下护工沪了、其中 (乞=厂(二)=(厂,(x),…,1.·…。)和g(习(汗))了‘, 飞G(x)=(夕,(x),…,夕,(x))T,f、为E。空间上的局部Lipschitz函数,(x)D为E,中的凸锥. 定义1设x住尺,若不存在二任火使 厂(x)一F(二)‘,入、·{O}则称x为(宜“)关于的有效解.其l卜八为E附中的闭凸锥,尺一{x}G(x)任D}.局部有效解的定义可类侧地给出 定义2若存在邻域N。(川及常坟讨0,使得’V几任八’臼B。,当x任R门N。(x)且满足几TF(川、味TF(x)时,存在满延llTF(x)o,使得 t二(x:一x)*:由广义梯度中值定理知「”,3占、任〔介,x)及A、〔。F花人),使得t、〔厂(x、)一F(x)〕=t二A二(...&
(本文共5页)
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Consider the Problem: (P)minF(x)=U-l(x),几(x),…,几(x)) 5 .r.x es 丁七15 15 the medel of multiobj喊ive Prog甩rr止mng[‘1 .Ifm=l,(P)15 a sin-gle一obj喊ive Prog忍nu刀ing .The algorit知rn and its conv。卫enCe for single一obja=t ivepro脚mming haveb沈n discussed in Bazaraa and Shetty’s饮刃k田.In this pap,,weex让泊dB出组raa and Shetty’5 results to multiobj咖ve Prog傲rr止山n吕 An algorithm for sofving Problem(P)can be viewed as an iterativePro。活sthatgene...&
(本文共3页)
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l定义和引理 考虑如下形式的多目标规划间题:(V尸)}M‘”·‘(x) ts.云g(劣)eD,劣任C其中,ccR”,c护必,f,g分别为c上的P维、m维李普希兹向量函数,f:c一Rp,g:c一R,,人,n,分别为RP,Rm中非空凸锥。 定义1对间题(vP),记R={xlxec,g(x)任D},人为非零凸锥,称灭任R为(vP)的弱非控解,若不存在x任R使得 f(牙)一了(:)任￡,t五\{0},其中intA表为A的内部。 定义2设n,e:eXeeeRn,且当x笋u时,有。(x,u)护0,以及e任Rq,函数h:e一R‘为一个局部李普希兹函数。(i)称h在uec处关于n,。,e是Q一P-不变凸的,若存在一个实数p使得对每个七任护h(u),有h(x)一h(u)一(g,n(x,u))一pl}。(x,u)11’eeQ,V xee其中:Q为R“的一个锥,h=(h1,h:,…,hq)为局部李普希兹指每个h,(i一1,2,…,q)为局部李普希兹的...&
(本文共6页)
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1.　引　言在这篇文章中我们考虑下面的多目标非线性规划问题 ,(MOP) min　 f(x) =(f1 (x) ,f2 (x) ,… ,fm(x) )s.t.　 x∈ A ={ x∈ X0 |g(x) 0 ,v? 0 ,w?
0 .如果 f在 x?是强 (F,α,ρ1 ,d) -伪凸的 ,g E 在 x?是 (F,α,ρ2 ,d) -拟凸的 ,h在 x?是 (F,α,ρ3,d) -拟凸的 ,且 u?ρ1 +v?Eρ2 +w?ρ3
0 .那么 x?是 (MOP)的有效解 .证明 :假定 x?不是 (MOP)的有效解 ,则
x∈ A,s.t.f (x)≤ f (x?) ,g E(x)
g E(x) (x?) ,h(x) =h(x?)由 f在 x?是强 (F,α,ρ1 ,d) -伪凸的 ,g E 在 x?是 (F,α,ρ2 ,d) -拟凸的 ,h在 x?是 (F,α,ρ3,d) -拟凸的 ,我们有F(x,x?;α(x,x?) ...&
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大系统规划问题一般都具有特殊的结构，这种特殊结构体现在它系数矩阵的稀疏性。文献【l]和【2」分别对一般原方块角形结构汇’]大系统规划问题有效解和最优解的存在性及性质进行了研究。许多经济管理系统模型都可归结为具有梯形结构大系统多目标规划问题，然而对这种大系统规划问题解的性质及求解方法的研究甚少。本文根据梯形结构大系统规划问题模型的特征，将其分解为若干个子问题，研究这种大系统规划间题各子问题之间以及子问题与大系统问题之间有效解的关系，并讨论了大系统问题有效解的存在性。本论文的讨论为研究具有梯形结构的大系统优化问题求解算法莫定了基础。1模型及基本概念具有梯形结构大系统多目标规划问题具有如下形式:(材尸T)min邢招心F(x) .‘，自劣XX山几了.，X。尤.r.‘..eeesl.J，.....11‘‘J，J A 0矛口月‘，‘ABF(x)Bl一2 Al一l Bl一1‘.几‘.压AB尸les，lesL一一其中，x=(x，，xZ，…，x‘...&
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传真：010-多目标线性规划_百度百科
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多目标线性规划
在相同的条件下，要求多个目标函数都得到最好的满足，这便是。 若目标函数和约束条件都是线性的，则为多目标线性规划。
多目标线性规划思想来源
多目标最优化思想，最早是在1896年由法国经济学家V.帕雷托提出来的。他从政治经济学的角度考虑把本质上是不可比较的许多目标化成单个目标的最优化问题，从而涉及了多目标规划问题和多目标的概念。1947年，J.冯·诺伊曼和O.莫根施特恩从对策论的角度提出了有多个决策者在彼此有矛盾的情况下的多目标问题。1951年，T.C.库普曼斯从生产和分配的活动中提出多目标最优化问题，引入有效解的概念，并得到一些基本结果。同年，H.W.和 A.W.从研究数学规划的角度提出向量极值问题,引入库恩-塔克尔有效解概念，并研究了它的必要和充分条件。1963年，L.A.从控制论方面 提出多指标最优化问题，也给出了一些基本结果。1968年，A.M.日夫里翁为了排除变态的有效解，引进了真有效解概念，并得到了有关的结果。自70年代以来，多目标规划的研究越来越受到人们的重视，多目标规划仍处于发展阶段
多目标线性规划基本内容
是中研究较早、发展较快、应用广泛、方法较成熟的一个重要分支，它是辅助人们进行科学管理的一种数学方法。在经济管理、交通运输、工农业生产等经济活动中，提高经济效果是人们不可缺少的要求，而提高经济效果一般通过两种途径：一是技术方面的改进，例如改善生产工艺，使用新设备和新型原材料。二是生产组织与计划的改进，即合理安排人力物力资源。线性规划所研究的是：在一定条件下，合理安排人力物力等资源，使经济效果达到最好。一般地，求线性目标函数在线性下的最大值或最小值的问题，统称为线性规划问题。满足线性约束条件的解叫做，由所有可行解组成的集合叫做。决策变量、约束条件、目标函数是线性规划的三要素。
多目标规划是数学规划的一个分支。研究多于一个的在给定区域上的最优化。又称多目标最优化。通常记为 MOP。多目标规划的概念是 1961年由美国数学家查尔斯和库柏首先提出的。多目标最优化思想，最早是在1896年由法国经济学家V.提出来的。他从政治经济学的角度考虑把本质上是不可比较的许多目标化成单个目标的最优化问题，从而涉及了多目标规划问题和多目标的概念。
求解的方法大体上有以下几种：一种是化多为少的方法 ， 即把多目标化为比较容易求解的单目标或双目标，如主要目标法、线性加权法、等；另一种叫，即把目标按其重要性给出一个序列，每次都在前一目标最优解集内求下一个目标最优解，直到求出共同的最优解。对多目标的线性规划除以上方法外还可以适当修正单纯形法来求解；还有一种称为法，是由美国运筹学家沙旦于70年代提出的，这是一种定性与定量相结合的多目标决策与分析方法，对于目标结构复杂且缺乏必要的数据的情况更为实用
多目标线性规划基本模型
多目标线性规划有着两个和两个以上的目标函数，且目标函数和约束条件全是线性函数，其数学模型表示为：
式中X为决策变量向量,如果将上面两个式子进一步缩写，
是k维函数向量 K是目标函数的个数；G 是m维常数向量；m是约束方程的个数。
对于线性多目标规划问题，上述式子可以进一步用矩阵表示：
式中X为n维决策变量向量；A为k×n矩阵，即目标函数系数矩阵；B为m×n矩阵，即约束方程系数矩阵；b为m维的向量，约束向量。
多目标线性规划求解方法
多目标线性规划是多目标最优化理论的重要组成部分，由于多个目标之间的矛盾性和不可公度性，要求使所有目标均达到最优解是不可能的，因此多目标规划问题往往只是求其有效解(非劣解)。目前求解多目标线性规划问题有效解的方法，有、、最大最小法、目标规划法，模糊数学解法等。为了求得多目标规划问题的非劣解，常常需要将多目标规划问题转化为单目标规划问题去处理。实现这种转化，有如下几种建模方法
1、效用最优化模型
2、 罚款模型
3、 约束模型
4、 目标达到法
5、 目标规划模型
效用最优化模型（线性加权法）
思想：规划问题的各个目标函数可以通过一定的方式进行求和运算。这种方法将一系列的目标函数与效用函数建立相关关系，各目标之间通过效用函数协调，使多目标规划问题转化为传统的单目标规划问题。
罚款模型（理想点法）
思想: 规划决策者对每一个目标函数都能提出所期望的值（或称满意值）；通过比较实际值与期望值之间的偏差来选择问题的解。
约束模型（极大极小法）
理论依据：若规划问题的某一目标可以给出一个可供选择的范围，则该目标就可以作为约束条件而被排除出目标组，进入约束条件组中。假如，除第一个目标外，其余目标都可以提出一个可供选择的范围，则该多目标规划问题就可以转化为单目标规划问题。
目标达到法
首先将多目标规划模型化为标准形式，在求解之前，先设计与目标函数相应的一组目标值理想化的期望目标与每一个目标对应的权重系数，再设松弛因子，对多目标规划问题进行转化。
目标规划模型（目标规划法）
需要预先确定各个目标的期望值，同时给每一个目标赋予一个优先因子和权系数，假定有K个目标，L个优先级( L≤K)，再通过建立目标规划模型进行求解。
多目标线性规划应用举例
例1.解图1所示的多目标线性规划问题。
解普通线性规划问题1：min
和约束条件，得最优解为
= 2，最优值为2，此时
同理，解普通线性规划问题2：
和约束条件，得最优解为
= 0，最优值为20，此时
同时考虑两个目标，合理的方案是使
∈[ 2, 10 ]，
∈[ 8, 20 ]，可取伸缩指标分别为
= 10 - 2 = 8，
= 20 - 8 = 12。如果认为目标
更重要，可单独缩小
；如果认为目标
更重要，可单独缩小
再分别将两个目标函数模糊化,变为解普通线性规划问题，如图2：
= 14.86。得最优解为
= 1.43，λ= 0.57。
刘淋. 多目标线性规划的若干解法及Lingo实现[J]. 襄樊职业技术学院学报,):20-22.
白鹤松. 基于多目标线性规划的决策模型研究[J]. 哈尔滨理工大学学报,):57-59.
叶秉如,方道南. 大型多目标线性规划解法研究[J]. 水科学进展,0-277.
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什么是多目标优化问题
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多目标就是多个目标实现，比如车间调度：既要实现短的生产周期、又要低成本、高的设备利用率、还要质量要求。多目标一般前置多条件约束，且条件还是多项式不确定问题，属于N-P难题。
采纳率：51%
车子的性能要好，价格要低，这是你的两个不一致的目标。那么根据这些要求，生产的时候如果选择材料，一些参数就是一个优化问题。
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