目标管理-多目标决策的基本概念 精品

多目标决策分析培训资料一、引言多目标决策分析是指在面临多个目标和多个可选方案时，通过明确目标权重、评估各个方案的得分，从而确定最优决策方案的一种方法。

它可以帮助决策者在复杂的决策环境中作出理性、科学的决策，提高决策的准确性和效果。

本文档将介绍多目标决策分析的基本概念和方法，并提供一些实际应用案例，帮助读者了解和掌握多目标决策分析的基本原理和应用技巧。

二、多目标决策分析的基本原理1.目标的设定和权重确定在进行多目标决策分析时，首先需要明确目标，并为每个目标确定相应的权重。

目标的设定应尽量具体、明确，权重的确定应根据目标的重要程度和优先级来确定，以反映真实的决策需求。

2.方案的评估和得分计算对于每个可选方案，需要评估其对各个目标的贡献程度，并为其计算得分。

评估方法可以采用主观评价、实验数据统计等多种方式，根据实际情况选择合适的评估方法。

3.最优方案的确定通过权重和得分的计算，可以得到每个方案在各个目标上的加权得分。

最优方案的确定可以根据得分进行排序，选择得分最高的方案作为最优解，也可以采用其他方法进行决策，如敏感性分析、模拟等。

三、多目标决策分析方法在实际应用中，多目标决策分析有多种方法可供选择，常见的方法包括层次分析法（AHP）、经验研究法、TOPSIS法等。

下面将介绍其中的两种方法。

1. 层次分析法（AHP）层次分析法是一种定量分析方法，通过建立层次结构，设置准则和子准则，通过专家判断和模糊数学方法，确定各个准则和子准则的权重，从而得到最优解。

它适用于有明确层次结构和量化指标的问题。

具体步骤如下：1.建立层次结构将决策问题划分为不同的层次，包括目标层、准则层、子准则层和方案层，形成层次结构。

2.通过专家判断确定权重专家根据各个准则和子准则的重要性，确定其相对权重，可以使用比较矩阵和判断矩阵等方法进行权重的计算。

3.计算加权得分为每个方案计算相对于各个准则和子准则的加权得分，得到各个方案的优劣程度。

多目标决策的基本概念内部编号：（YUUT-TBBY-MMUT-URRUY-UOOY-DBUYI-0128）第七章多目标决策的基本概念Foundational Concept of Multi-criterion Decision-making 本章主要参考文献: 68, 111, 112§概述一、特点1.目标多于一个2.目标间不可公度(Non-commensurable)3.目标间的矛盾性例：毕业分配的去向: 收入、工作强度、学术性、社会地位、地理位置…接班人的选择: 德、才、年龄、健康状况…水库库容( 坝高)的选择发电、防洪、淹没(移民)、投资…扩建学校 : 地点、质量、投资…买衣服价廉、物美(尺寸、款式、颜色) 、面料结实、加工质量…二、分类1.按方案个数分MC: MA(multi-attribute) ：决策变量离散，方案有限……方案评估、排序 MO(multi-objective)：决策变量连续，方案无限……向量优化，数学规划2.按自然状态分：确定型非确定型风险型不确定性3.按决策者个数: 单人多人三、几个术语的含义1.属性(Attributes) characteristic; essential quality是备选方案的特征、品质或性能参数2.目标(objectives) final aim是决策人所感觉到的比现状更佳的客观存在表示决策人的愿望或DMer所希望达到的方向例：制定发展规划：经济增长、生活改善、社会安定、对外援的依赖小、失业率低3.目的(Goals)是在特定时间、空间状态下，DMer所期望的事情目标给出预期方向，给出希望达到的水平。

但目标与目的两个词的区别已模糊，常常互换使用.4.准则(Criterion) standard of judgment; principle by which sth. Is measured for value准则是判断的标准或检验合意性的规则。

（目标管理）多目标决第13 章多目标决策单目标决策问题前三章已经进行了较为详细的探讨。

从合理行为假设引出的效用函数，提供了对这类问题进行合理分析的方法和程序。

但于实际工作中所遇到的的决策分析问题，却常常要考虑多个目标。

这些目标有的相互联系，有的相互制约，有的相互冲突，因而形成壹种异常复杂的结构体系，使得决策问题变得非常复杂。

国外壹般认为，多目标优化问题最早是于19 世纪末由意大利经济学家帕累托( V.Pareto )从政治经济学的角度提出来的，他把许多本质上不可比较的目标，设法变换成壹个单壹的最优目标来进行求解。

到了20 世纪40 年代，冯诺曼等人由从对策论的角度提出于彼此有矛盾的多个决策人之间如何进行多目标决策问题。

1950 年代初，考普曼( T.C.koopmans )从生产和分配的活动分析中提出多目标最优化问题，且引入了帕累托最优的概念。

1960 年代初，菜恩思( F.Charnes )和考柏( J.Cooper )提出了目标规划方法来解决多目标决策问题。

目标规划是线性规划的修正和发展，这壹方法不只是对壹些目标求得最优，而是尽量使求得的最优解和原定的目标值之间的偏差为最小。

1970 年代中期，甘尼( R.L.Keeney )和拉发用比较完整的描述多属性效用理论来求解多目标决策问题。

1970 年代末，萨蒂( A.L.Saaty )提出了影响广泛的AHP(theanalyticalhierarchyprocess) 初纂写了法，且于1980 年代有关AHP 法的专著。

自1970 年代以来，有关研究和讨论多目标决策的方法也随之出现。

总之，多目标决策问题正愈来愈多的受到人们的重视，尤其是于经济、管理、系统工程、控制论和运筹学等领域中得到了更多的研究和关注。

13.1 基本概念多目标决策和单目标决策的根本区别于于目标的数量。

单目标决策，只要比较各待选方案的期望效用值哪个最大即可，而多目标问题就不如此简单了。

多目标决策的基本概念多目标决策是在一个决策问题中涉及多个决策目标时的决策过程。

在实际生活和工作中，人们往往需要考虑多个因素和目标，以求达到一个最优的决策结果。

多目标决策的基本概念包括目标、决策变量、约束条件、权重和决策方案评估等。

首先，目标是多目标决策的核心概念之一、目标是指在决策问题中需要达到的效果或期望结果。

不同的决策问题有不同的目标，可以是经济利益、环境保护、社会福利等各种方面。

在多目标决策中，可能存在多个相互矛盾或互不相容的目标，需要在有限的资源和条件下进行权衡和优化。

其次，决策变量是指用来影响和决定决策结果的相关因素。

在多目标决策中，决策变量是指可以调整和选择的决策参数。

这些决策变量可能与不同的目标有不同的相关性，因此需要进行权衡和优化。

约束条件是指对决策变量的限制和要求。

在多目标决策中，可能存在各种各样的约束条件，如资源限制、技术要求、法律法规等等。

这些约束条件限制了决策变量的可选范围和限制，需要在决策过程中加以考虑和满足。

权重是多目标决策中用于指示和衡量各个目标重要性的参数。

在多目标决策中，不同的目标往往具有不同的重要性和优先级。

通过给每个目标赋予一个权重，可以将多个目标整合为一个综合指标，以进行优化和决策。

最后，决策方案评估是多目标决策中的一个重要环节。

在多目标决策中，不同的决策方案可能会产生不同的目标效果。

通过对每个决策方案的评估和比较，可以确定最优的决策方案。

常用的评估方法包括多属性决策分析方法、灰色关联分析方法、层次分析法等。

总之，多目标决策是在一个决策问题中涉及多个决策目标时的决策过程。

在这个过程中，需要明确目标、确定决策变量、考虑约束条件、赋予目标权重，并通过决策方案评估确定最优解。

多目标决策的基本概念可以帮助我们更好地理解和应用多目标决策方法，以取得最优的决策结果。

多目标决策培训资料1. 引言多目标决策是在面临多个冲突目标时做出最佳决策的过程。

在现实生活中，我们经常面临多个目标之间的权衡和冲突，而多目标决策方法能够帮助我们找到最优解。

本文将介绍多目标决策的基本概念、常用的方法和工具。

2. 多目标决策的基本概念在开始学习多目标决策之前，我们需要了解一些基本概念。

2.1 目标与决策在多目标决策中，目标是我们希望实现的结果或者状态，而决策是我们为了实现目标而采取的行动或者选择的方案。

目标通常可以分为主要目标和次要目标，主要目标通常是我们希望最大化或最小化的指标，而次要目标则是我们希望在主要目标满足的前提下尽量优化的指标。

2.2 多目标决策的挑战多目标决策面临的挑战主要包括目标冲突、不确定性、可行性问题等。

目标冲突是指不同目标之间存在矛盾和冲突，达到一个目标可能会牺牲其他目标的实现；不确定性是指决策过程中存在不确定的因素，可能会导致目标的达成受到影响；可行性问题是指在实施决策方案时可能会面临资源限制、技术限制等问题。

3. 多目标决策的常用方法多目标决策有多种方法，下面介绍一些常用的方法。

3.1 加权和法加权和法是一种简单直观的多目标决策方法。

它通过对每个目标设置权重，并将每个方案在各个目标上的得分加权求和，最后选择得分最高的方案作为最佳决策。

加权和法的优点是简单易用，但它不能处理目标之间的相对重要性和不确定性。

3.2 敏感性分析敏感性分析是一种通过改变目标权重或方案得分来评估方案在不同情况下的稳定性和灵活性的方法。

通过分析方案得分对目标权重的敏感程度，可以帮助决策者了解方案在不同目标权重下的优劣势，并找到合适的权衡点。

3.3 Pareto优化Pareto优化是一种基于Pareto最优解概念的多目标决策方法。

Pareto最优解是指不能再进一步改善一个目标的情况下改善其他目标的解。

Pareto优化通过寻找Pareto最优解集合来帮助决策者进行决策。

Pareto优化的优点是能够考虑目标之间的权衡和冲突，但它需要较大的计算量和对目标之间的关系进行分析。

10、多目标决策▪在决策时，所考虑的目标通常不止一个；▪目标越多，决策的复杂程度也越高；▪在设定目标时应遵循以下原则：（1）尽量减少目标数剔除从属目标，将类似目标归类合并；通过构造综合函数形成综合目标（2）按重要性排列目标实现次序目标评价准则是能用数量大小来表示或衡量结果是否达到预定目标，或多大程度上达到预定目标的某种准绳或法则。

有时，对现有目标无法找到合适的评价准则，必须对其细分为多级子目标，对最下级的子目标建立评价准则。

▪单层目标体系所有目标均属同一层次，不须分解，可分别用单个准则加以衡量。

▪序列多层目标体系各目标按序列分解为下一级子目标，不同类子目标之间无相互影响▪非序列多层目标体系不同类子目标之间存在相互影响通过多轮专家咨询来构建目标准则体系；专家人数20-50书面反应（背靠背）。

Delphi法通过对多个专家意见进行统计处理，归纳和综合，然后进行多次信息反馈，使成员意见逐步集中，从而得出最终结果。

Delphi法的实施步骤（1）提出问题（2）选择并确定专家组成（3）制定第一个咨询表并发给专家（4）收集第一个咨询表并加以初步分析（5）制定第二个咨询表并发给专家（6）收集第二个咨询表并加以统计处理（7）制定第三个咨询表并发给专家（8）收集第三个咨询表并对新数据加以统计处理（9）准备最后的报告⏹层次分析法（Analytic Hierarchy Process通过确定优先权数对方案进行排序。

⏹当准则间的结构比较复杂且具有多个层次时，是准则归并最有效的方法之一⏹AHP的两大优势作用✓有效确定子目标或准则权重✓通过定性评估（总目标第一级目标第n级目标准则方案AHP的基本思路是根据准则对目标、以及方案对准则两两比较其优先权数（“根据优先权数得出各方案的综合评估。

子目标对上一级目标的重要性准则对目标的重要性方案对准则的优劣基本思想—m个物体相对重量矩阵重量向量⎢⎢⎢⎢⎣⎡=m m g g g g g g g g g g g g B //////1212111相对重量矩阵（已知）不难看出，有矩阵B 的特性biibijbij条件3实际上表示一种传递性，即若比C好n倍，则⎢⎢⎢⎢⎣⎡=m m g g g g g g g g g g g g B //////1212111 当矩阵零特征根λmax 的特征向量！相对重量矩阵（已知）故可通过求最大特征值对应的特征向量的方法由相对重量求出重量。