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李向阳,程春田,武新宇,林剑艺
《中国工程科学》 2007年 第9卷 第3期 页码 52-57
在SCE－UA算法的基础上，结合Pareto排序和模糊多目标优选的优点，提出了水文模型模糊多目标 SCE－UA（FMOSCE－UA）参数率定方法目标函数综合考虑了洪峰流量、水量平衡、峰现时间以及流量过程均 方差等水文过程的不同要素，使得优选的参数更能反映流域水文特征。双牌水库实例研究结果表明FMOSCE－ UA优于标准SCE－UA算法，优选参数完全可以用于实际洪水预报。
基于对称多项式辅助的中国余数定理的脉冲多普勒雷达多目标距离估计算法 Research Articles
曹成虎1,赵永波1,2
《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年 第23卷 第2期 页码 304-316 doi: 10.1631/FITEE.2000418
陈守煜
《中国工程科学》 2000年 第2卷 第2期 页码 47-52
根据我国防洪调度决策的特点，首先指出防洪调度决策是复杂的多目标决策问题。然后、建立防洪调度系统多目标决策的理论、模型与方法。其中包括多级模糊优选理论与模型、目标权重的确定等新颖内容。
郝燕玲,刘宇宏,孙枫,孙尧
《中国工程科学》 2000年 第2卷 第3期 页码 48-53
文章设计了一种智能型航海避碰系统，即航海智能避碰专家系统。该系统具有多元分层知识库体系结构，采用框架、产生式规则、过程及神经网络等多种知识表示形式，实现了航海避碰知识的表示、存储。建立了基于演绎推理、类比推理、换位推理、神经网络复合推理及元级推理的多路推理机制，克服单一推理的不足。分别建立了碰撞危险度、避让时机及会遇态势分类g型。提出基于层次分析法的多船会遇避让方案选取策略，建立了最优化数学模型。仿真试验表明：系统能对各种避碰情况给出正确的避让方案。
张连营,徐畅,吴琼
《中国工程科学》 2012年 第14卷 第11期 页码 107-112
寻求工程项目各目标之间的均衡最优是工程项目管理的重要方面，近年来相关研究发展迅速，已取得了较为丰硕的研究成果。分别从确定条件下的工程项目多目标均衡优化模型和不确定条件下的工程项目多目标均衡优化模型两个方面，对该领域的研究现状进行了分析，并展望了该领域的研究趋势和发展方向。旨在总结当前工程项目多目标均衡优化领域中的研究成果并揭示当前的热点研究问题，为今后研究提供一定的参考和建议。
使用基于多目标粒子群算法多层自适应模糊推理系统晶闸管控制串联电容器补偿技术的互联多源电力系统动态稳定性增强器 Article
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《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年 第18卷 第3期 页码 394-409 doi: 10.1631/FITEE.1500317
关键词： 分层自适应神经模糊推理系统控制器；晶闸管控制串联电容器补偿技术；自动发电控制（AGC）；多目标粒子群优化算法；电力系统动态稳定性；相互联系的多源电力系统
范锡峨,胡志根,刘全
《中国工程科学》 2008年 第10卷 第7期 页码 137-140
根据水电工程导流方案的选择与导流建筑物的投资费用、工期、系统风险率及其风险损失之间的关 系，提出确定决策者效用函数的方法；运用多目标决策理论建立基于效用的施工导流方案决策模型，对考虑 决策者的风险偏好拟定的导流方案集进行优选。实例分析表明，基于效用的施工导流方案多目标决策模型 能够反映决策者的风险偏好，按照正隶属度极大原则优选导流方案，使决策者获得最大的满意度。
谢涛,陈火旺
《中国工程科学》 2002年 第4卷 第2期 页码 59-68
近年来，多目标优化与决策问题求解已成为演化计算的一个重要研究方向。为使演化算法的种群解 能尽快收敛并均匀分布于多目标问题的非劣最优域，多目标演化算法的研究热点集中在基于Pareto最优概念的 种群个体的比较与排序、适应值賦值与小生境技术等方面。介绍了多目标优化与决策技术的发展历史与分类方 法，分析了基于Pareto最优概念与不基于Pareto最优概念两大类的多目标演化算法，并详细比较与分析了几种 典型多目标演化算法。其次，论述了与多目标演化算法研究紧密相关的一些问题，如多目标问题解的性质，测 试函数集设计，算法性能评估技术，算法收敛性，并行实现以及实际多目标优化问题的处理等。
基于竞争的二进制多目标灰狼算法的快速紧凑天线拓扑优化 Research Article
董健,袁霞,王蒙
《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年 第23卷 第9期 页码 1390-1406 doi: 10.1631/FITEE.2100420
翟钢军,李玉刚,康海贵
《中国工程科学》 2010年 第12卷 第11期 页码 40-46
针对海上风机基础设计中经常遇到复杂的方案优化选型问题，将多因素、多级模糊优选理论引入到基础的设计选型中。针对影响因素复杂、确定隶属函数主观因素较强的情况， 成功引入因素的优先关系法来确定优选矩阵的隶属度， 较好地解决了确定隶属函数的人为影响。通过此优选模型成功地将影响基础设计选型的13 种主要因素和4 种桩基基础设计形式进行了多级模糊综合优选决策，得到了比较理想的决策结果， 为海上风机基础设计选型提供了新的思路。
基于多目标社会学习鸽群优化的多无人机避障控制 Research
阮婉莹1,段海滨1,2
《信息与电子工程前沿（英文）》 2020年 第21卷 第5期 页码 649-808 doi: 10.1631/FITEE.2000066
刘晓峰,陈通,吴绍艳
《中国工程科学》 2010年 第12卷 第3期 页码 90-94
将微粒群算法(particle swarm optimization，PSO)引入工程项目多目标协同优化领域，研究工程项目的质量、费用、资源和工期的协同优化问题文章首先系统介绍微粒群算法原理、流程以及算法的改进发展，然后研究了工程项目质量、费用、工期和资源的协调功效系数，并建立了质量、费用、工期和资源的多目标协同优化模型，接下来介绍了应用微粒群算法编码解决工程项目多目标优化的方法步骤最后，通过一个应用实例，计算表明微粒群算法可以准确快速地解决工程项目多目标协同优化问题。
提高在线模型识别平台效率的多目标最优实验设计框架 Article
Arun Pankajakshan, Conor Waldron, Marco Quaglio, Asterios Gavriilidis, Federico Galvanin
《工程（英文）》 2019年 第5卷 第6期 页码 1049-1059 doi: 10.1016/j.eng.2019.10.003
标题 作者 时间 类型 操作
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