多目标决策英文解释翻译、多目标决策的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【化】 multi-objective decision

分词翻译：

多的英语翻译：

excessive; many; more; much; multi-
【计】 multi
【医】 multi-; pleio-; pleo-; pluri-; poly-

目标的英语翻译：

goal; target; aim; object; objective; tee
【计】 aiming
【化】 object; target
【经】 goal; object; objectives; target

决策的英语翻译：

make a strategic decision; make policy
【计】 decision ******
【化】 decision ******
【经】 decision-******

专业解析

多目标决策（Multi-Objective Decision Making, MODM）是指在决策过程中同时考虑两个或两个以上相互冲突或不可公度的目标，并在这些目标之间进行权衡，以寻求最满意或最优解决方案的过程。它广泛应用于工程、经济、管理、环境科学等复杂系统优化领域。

一、核心概念解析（汉英对照）

多目标 (Multiple Objectives)：决策问题包含多个需要同时优化的目标函数。这些目标往往相互矛盾（如成本最低 vs 质量最高、利润最大 vs 风险最小）。英文强调 "conflicting objectives" 或 "competing goals"。
决策 (Decision Making)：指在多个可行方案（或决策变量组合）中进行选择的过程。英文对应 "selecting an alternative" 或 "finding a solution"。
权衡 (Trade-off)：这是多目标决策的核心特征。改善一个目标往往导致其他目标恶化，决策者需根据偏好做出取舍。英文称为 "trade-offs among objectives"。
最优解 (Optimal Solution)：在单目标优化中，最优解通常是唯一的。但在多目标中，由于目标冲突，存在一组“非劣解”或“Pareto最优解”。这些解的特点是：在不使其他目标变差的前提下，无法再改进任何一个目标。英文术语为 "Pareto optimal solution" 或 "non-dominated solution"。

二、关键特点

目标间冲突性：目标之间通常存在此消彼长的关系。
目标不可公度性：不同目标可能具有不同的量纲（如元 vs 分贝），难以直接比较。
解的非唯一性：Pareto最优解集包含多个方案，最终选择依赖决策者偏好。
偏好信息需求：决策者需明确或隐含地表达对各目标的重视程度（权重）。

三、典型应用领域

工程设计与优化：如飞机设计（成本、重量、性能、油耗）。
资源分配与管理：如水资源调度（经济收益、生态保护、社会公平）。
金融投资组合：如资产配置（预期收益最大化、风险最小化）。
供应链管理：如物流网络设计（总成本、交货时间、碳排放）。
环境规划与政策：如能源规划（成本、可靠性、污染排放）。

四、常用解决方法

权重法 (Weighting Method)：为各目标赋予权重，将多目标问题转化为单目标问题求解。关键挑战在于权重的合理设定。
$epsilon$-约束法 ($epsilon$-Constraint Method)：选择一个主要目标进行优化，将其他目标转化为约束条件（如 $leq epsilon_i$）。
目标规划法 (Goal Programming)：为每个目标设定一个期望水平（目标值），最小化所有目标偏离其期望水平的总和。
进化多目标优化算法 (Evolutionary Multi-Objective Optimization, EMO)：如NSGA-II, SPEA2等，利用进化计算直接搜索Pareto最优前沿，特别适合复杂非线性问题。
多属性决策方法 (Multi-Attribute Decision Making, MADM)：当可行方案有限且离散时使用，如TOPSIS, AHP, ELECTRE等，侧重于对预选方案进行评价排序。

五、重要工具与软件

MATLAB Optimization Toolbox：提供gamultiobj等函数求解多目标优化问题。
GAMS (General Algebraic Modeling System)：支持复杂数学规划模型的建立与求解。
PlatEMO：基于MATLAB的进化多目标优化平台，集成多种先进算法。
Python库 (e.g., PyGMO, pymoo)：提供强大的开源多目标优化求解能力。

来源说明：以上核心概念、方法及应用参考了运筹学、决策科学领域的经典教材与权威机构（如INFORMS, IEEE相关期刊）的普遍定义与共识。具体应用案例和方法细节可进一步查阅：

: 清华大学《决策分析基础》课程资料 / INFORMS Journal on Optimization 相关论文
: 水资源领域期刊《Water Resources Research》相关研究
: 金融学经典教材《Investments》by Bodie, Kane, Marcus / 《Journal of Finance》
: 进化计算领域期刊《IEEE Transactions on Evolutionary Computation》
: 能源政策期刊《Energy Policy》/ 供应链期刊《Journal of Supply Chain Management》

网络扩展解释

多目标决策是指在决策过程中需要同时考虑多个相互关联或冲突的目标，并通过科学方法进行权衡和优化的决策类型。以下是其核心要点：

一、基本定义与特点

多目标性：涉及两个或以上目标，例如企业管理中需同时考虑成本控制、效率提升、质量保障等。
目标冲突性：目标之间可能存在矛盾（如降低成本与提高质量），需通过合理方法协调。
非劣解（帕累托解）：部分方案无法直接比较优劣，需通过权衡选择最接近理想状态的方案。

二、发展简史

起源：1896年由意大利经济学家帕雷托提出多目标优化概念，引入“帕累托最优”。
里程碑：20世纪60年代后快速发展，如1961年目标规划方法提出，中国于70年代中期开始应用。

三、常用方法与理论

数学规划法：包括目标规划、非线性规划等，用于量化目标间的权衡关系。
效用理论：通过多属性效用函数综合评估各目标的满足程度。
层次分析法：将复杂目标分解为递阶结构，逐层分析优先级。

四、应用场景

企业战略：如技术改造需平衡经济效益、环保、安全等目标。
公共政策：城市规划中需协调交通、环境、人口等多重因素。

五、决策原则

精简目标：合并或剔除次要目标，保留关键指标。
优先级排序：按目标重要性赋予权重，例如使用层次分析法。
动态协调：通过迭代调整实现冲突目标间的平衡。

扩展说明：多目标决策与多属性决策的区别在于，前者针对无限方案（如连续优化问题），后者处理有限方案的选择与排序。实际应用中常结合两类方法，例如先通过多目标规划生成候选方案，再用多属性决策进行优选。