摘要：针对多目标优化结果排序与选择的多属性决策（Multi-attribute decision making,MADM）问题,将多目标优化与MADM相结合,提出基于MADM的多目标优化方法,并将该方法应用于跨声速前掠翼（Forward-swept wing,FSW）气动隐身多目标优化中,优化结果提高了跨声速FSW的气动和隐身性能。采用类别形状函数变换法（Class-shape function transformation,CST）方法对翼型几何外形进行描述,实现FSW气动和隐身多学科优化设计模型的参数化描述。建立基于N-S方程的计算流体力学方法的FSW气动分析模型和基于矩量法的计算电磁学方法的FSW隐身分析模型。将Pareto多目标遗传算法得到的Pareto非劣解集构成MADM矩阵,采用基于模糊熵权的改进的逼近理想解的排序法（Modified technique for order preference by similarity to ideal solution,M-TOPSIS）方案评价方法进行Pareto非劣解排序,最终确定最佳的Pareto非劣解。研究结果验证了所提出方法的有效性,为多目标优化问题提供了一种新的解决途径。

关键词：多属性决策 多目标优化 模糊熵权 前掠翼 pareto遗传算法 

单位：北京理工大学宇航学院 北京100081