ESTEducational Science Theory2995-48352995-4843Art and Technology10.61369/EST.2025110018Article数学优化方法在多目标决策系统中的收敛性分析https://artdesignp.com/journal/EST/3/11/10.61369/EST.2025110018杜易飞20253112025-11-20本文详细研究了数学最优化方法在多种选择系统中的稳定性性质，并通过对6个基本稳定的类别分析揭示了多样化的最优化问题的基本特征以及解决方案规则；本文研究表明，在多样化选择中存在数学最优化方法所具有的独特性稳定性，这种稳定状况对于决定计划的实用性和效果至关重要。本文分析了6个典型的经典算法求解多目标优化问题的应用，为多目标决策系统提供了一定的参考价值和指导意义，在一定程度上扩展了多目标优化领域的内容并能有效应用于实际决策问题中。数学优化,多目标决策,收敛性分析,帕累托最优,决策系统

[1] 李宝磊, 施心陵, 苟常兴, 吕丹桔, 安镇宙, 张榆锋. 多元优化算法及其收敛性分析. 自动化学报,2025,41(5):949–959.[2]Lee S,Abbott P.Bayesian networks for knowledge discovery in large datasets:Basics for nurse researchers[J].Journal of Biomedical Informatics,2003,36:389-399.[3]Fenton N,Neil M.Making decisions:Using Bayesian nets and MCDA(J).Knowledg-Based Systems,2021,14(7):307-325.[4]Zhu J,Deshmukh A.Application of Bayesian decision networks to life cycle engineering in Green design and manufacturing[J].Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2023,16:903.[5] 叶跃祥, 糜仲春, 王宏宇, 等. 基于贝叶斯网络的不确定环境下多属性决策方法[]. 系统工程理论与实践,2021,27(4):