动态多目标决策模型：基于效用函数的优化方法

"戴文战发表的一篇名为《一种动态多目标决策模型及其应用》的学术文章，讨论了动态多指标决策问题，并提出了一种新的动态决策模型。该模型利用效用函数对决策矩阵进行归一化处理，提高了决策精度。通过5个城市3年的经济效益评估实例，验证了该方法的合理性和可行性。关键词包括决策模型、多指标决策、效用函数和时间序列。" 文章详细阐述了一种用于动态多目标决策问题的新模型，这是在多指标决策分析（MADM）领域的研究进展。传统的MADM问题通常涉及多个评价标准和多个备选方案，而动态性意味着这些标准和方案可能会随时间变化。在这种背景下，作者提出了一个基于新效用函数的多阶段动态决策模型。 新效用函数是该模型的核心，它以指标的平均值作为基准，旨在强化"奖优罚劣"的决策原则。通过这一机制，决策者可以更准确地识别出表现优秀和较差的指标，从而提高决策的辨识精度。这种归一化的处理方式使得不同维度和类型的指标能被统一比较，简化了决策过程。 随后，作者提出了一个基于这个新效用函数的动态决策目标函数。这个函数能够适应环境的变化，为决策者提供实时的决策支持。通过一个具体的实例——分析5个城市的3年综合经济效益，作者展示了该方法的应用。实例的结果证明了该动态决策模型不仅合理，而且具有实际应用价值。 总结起来，这篇论文为动态多目标决策问题提供了一个创新的解决框架，利用新的效用函数提升了决策效率和准确性，对于处理具有时间序列特性的复杂决策问题具有重要的理论与实践意义。对于未来的研究，这个模型可以进一步扩展到更多领域，如经济规划、项目管理、资源分配等，以应对日益复杂的现实世界决策挑战。