1、加權係數法
為每乙個目標加乙個權係數，把多目標模型轉化成單一目標模型。但是困難時確定合理的權係數，以反映不同目標之間的重要程度。
2、優先等級法
將各目標按其重要程度分為不同的優先等級，轉化為單目標模型。
3、有效解法
尋求能夠照顧到各個目標，並使決策者感到滿意的解。由決策者來確定選取哪乙個解，即得到滿意的解。但是有效解太多，無法挑選
1、正、負偏差變數
2、絕對約束和目標約束
（1）絕對約束：一定要達到的要求，線性規劃的約束條件都是
（2）軟約束（目標約束）：就是在這個目標值允許有一定的正負偏差存在。
3、優先因子（優先等級）與權係數
乙個規劃問題如果有多個目標，可以按照重要性來規定乙個優先因子p，越重要的越優先。
4、目標規劃的目標函式
每乙個目標值確定後，要求是盡可能小的縮小偏差。因此目標函式只能是
（1）要求恰好達到目標值，即正負偏差都要小
（2）要求不超過目標值，正偏差小
（3）要求超過目標值，負偏差小
5、目標規劃的一般數學模型
解題思路：
按照優先順序的先後次序，將目標規劃問題分解成一系列的單項目標規劃問題。然後再依次求解。（由於使用lingo求解，暫時忽略）
1、一般模型
2、matlab封裝的函式
[x,fval]=fgoalattain('
fun',x0,goal,weight,a,b,aeq,beq,lb,ub,nonlcon)
（1）fun是用m檔案定義的目標向量函式
（2）x0是初值，一般弄個隨機列向量
（3）weight為權重，一般為goal的絕對值
（4）a，b定義不等式約束a*x<=b,aeq,beq定義等式約束
（5）nonlcon是用m檔案定義的非線性約束條件c(x)<=0，ceq(x)=0
（6）返回值，x是最優解，fval是最優值
3、例子
數學建模之目標規劃
線性規劃只能解決一組線性約束條件下,乙個目標的最大值或最小值問題.在實際決策中,衡量方案優劣要考慮多個目標,在這些目標中,有主要的也有次要的,有最大值的也有最小值的,有定量的也有定性的,有相互補充的也有相互對立的,對於這些問題線性規劃則無能為力.1 加權係數法 為每一目標賦乙個權係數，把多目標模型轉...
數學建模（3 9）多目標規劃
多目標規劃跟一般的規劃問題有所不同，多目標規劃通常是要求學生做出滿足各個優先度要求的最佳抉擇。衡量出盡量滿足所有需求而得出使得目標最優 如收益最大 的方案。由於多目標規劃跟線性規劃完全不同，因此在此需要使用全新的解法。為了將約束條件轉換為等式，使得轉換變成對偏差量的求解。在此引入d1,d1 分別代表...
數學建模之目標規劃問題（總）
對數學建模中的目標規劃問題作梳理。約束規劃與無約束規劃 既無不等式約束又無等式約束 線性規劃 目標函式與約束函式均為線性函式 與非線性規劃 整數規劃 包括0 1規劃 多目標規劃 目標函式形如f x f1 x f2 x fn x 可行解 滿足約束條件的一組決策變數的取值 可行域 全部可行解的集合 最優...