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基于满意度函数的多响应稳健优化模型及实证研究的任务书
一、选题背景
在实际生产和经营活动中，常常需要优化多个响应（如质量、成本、交付时间等）的目标函数。然而，由于目标函数的复杂性和相互之间的制约限制，很难通过传统的单目标优化方法来实现多目标优化。同时，受到环境变化和不确定性因素的影响，目标函数可能存在一定的不确定性和随机性，因此需要考虑模型的稳健性。为此，基于满意度函数的多响应稳健优化模型成为了一个重要的研究领域。
二、研究内容
本次研究旨在构建一种基于满意度函数的多响应稳健优化模型，并通过实证研究来检验模型的效果。
具体的研究内容包括：
1.构建基于满意度函数的多响应优化模型
本次研究将采用基于满意度函数的多响应优化模型，该模型能够将多个响应转换为可比较的满意度指标，并将不同响应的满意度之间的相互制约关系纳入考虑。同时，由于目标函数存在一定的不确定性和随机性，需要考虑模型的稳健性，采用鲁棒优化的方法来实现多响应稳健优化。
2.评估多响应稳健优化模型的效果
本次研究将通过实证研究来评估多响应稳健优化模型的效果，对比多响应优化模型和单目标优化模型的效果，并分析多响应优化模型中各个响应的权重和相互制约关系对优化效果的影响。
三、研究方法
本次研究将采用以下研究方法：
1.文献综述法：对基于满意度函数的多响应优化模型和鲁棒优化方法进行系统性、全面性的文献综述，理清目前的研究现状和存在的问题，为研究提供理论和方法支持。
2.模型构建与求解方法研究：构建基于满意度函数的多响应稳健优化模型，采用鲁棒优化算法求解模型，探讨不同的权重和相互制约关系对模型优化结果的影响。
3.实证研究：选取实际生产和经营活动中的案例，比较多响应优化模型和单目标优化模型的效果，评估多响应稳健优化模型的效果，并对优化结果进行分析和解释。
四、研究意义
1．丰富优化方法：基于满意度函数的多响应稳健优化模型为企业优化多个目标提供了一种有效的方法和手段。
2．提升优化效率：多响应稳健优化模型能够将不同响应的权重和相互制约关系纳入考虑，使优化结果更符合实际需求，提升了优化效率和实际应用价值。
3．对提高企业竞争力具有重要意义：采用多响应稳健优化模型，能够更好地平衡各个目标之间的关系，实现多目标优化和可持续发展，为企业提高竞争力和长期发展提供了新的思路和方法。
五、研究进度
1.2021年5月-6月：选题确定，文献综述撰写
2.2021年7月-8月：模型构建与求解方法研究
3.2021年9月-10月：实证研究和结果分析
4.2021年11月-12月：实验结果整理和论文撰写
六、参考文献
1.Zhu,Q.,Gao,L.andLiang,Z.,2011.Multiresponserobustoptimizationbasedonsatisfactiondegreefunction.Mathematicalproblemsinengineering,2011.
2.Wang,H.,Yang,Y.andZhang,X.,2019.Multi-responseoptimizationwithsatisfactiondegreefunctionusingthestepwiseregressionapproach.Kybernetes,48(9),pp.1934-1947.
3.Wang,H.,Yang,Y.andZhang,X.,2018.Multi-responseoptimizationusingsatisfactiondegreefunctionandstepwiseregressionmodeling.InternationalJournalofSimulationModelling,17(1),pp.90-99.
4.卢悦,田培良,段志洪等.基于满意度顺序结构的多响应优化方法[J].机械设计与制造,2017(02):129~132+136.