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中文摘要：
作为描述管理部门多个阶层关系和全面体现决策者意愿的一种有力工具，二层多目标规划展现出了广阔的应用前景，并日益引起了研究者的重视。值得指出的是，目前有关二层多目标规划的研究，主要集中在理论研究，有数值实验结果的算法研究还很欠缺。本项目拟设计两类二层多目标规划问题较为有效的求解算法，同时拓展其新的应用领域。主要内容包括（1）设计线性二层多目标规划的平衡点方法，分析其收敛性，并编程予以实现。（2）一类非线性二层多目标规划（NLBMP）的罚函数方法以及神经网络方法。①构造该类NLBMP的罚问题，研究罚函数的精确性以及罚问题的最优性条件，设计该类NLBMP的精确罚函数算法；②构造该类NLBMP的神经网络模型，分析其收敛性和稳定性，编程实现神经网络模型，并进行仿真计算。（3）构建排污权市场交易的二层多目标规划模型，设计出较为有效的求解算法，同时以实例研究验证模型的可行性和有效性。
结论摘要：
英文主题词bilevel multiobjective programming；penalty function；neural network；particle swarm algorithm；emission permits
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期刊论文
Solving high dimensional bilevel multiobjective programming problem using a hybrid particle swarm op
Solving Bilevel Multiobjective Programming Problem by Elite Quantum Behaved Particle Swarm Optimizat
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