理想点法作为一种既传统又新兴的求解多目标问题的优化方法,它随着多目标优化与决策理论的产生而产生。目前,理想点法在很多领域获得了成功的应用。同时,各种新的改进方法不断出现,如理想点贴近度法,逼近理想点法,关联理想点法等。理想点法的研究已经相对成熟,但是还有值得改进的地方。本文研究了理想点法的赋权合理性及其和决策者参与的结合问题。在多目标问题背景下,本文提出了一种将相对有效性与理想点法进行融合的优化方法——基于相对有效性的理想点法,不仅克服了各目标间不可公度性和权重向量主观性带来的困难,并且更多地融合了决策者的意愿。用方案与负理想点的距离的相对有效性评价指数代替方案的原始数据,决策者的参与和计算权重向量交互进行,既使决策者有一定的参与程度,权重向量的确定也具有客观性。对于多目标优化与决策问题的求解,决策者需要在Pareto最优解集中挑选出一个最终的决策方案。本文提出了一种包含多目标优化与决策的两阶段理想点法,在优化阶段采用基于相对有效性的理想点法得到Pareto最优解集,决策过程中决策者参与和计算权重向量交互进行,保证了权重向量客观性和决策者的参与程度;在决策阶段中,采用基于层次分析法主观赋权和变异系数法客观赋权的线性组合赋权的理想点法对Pareto最优解进行排序,以帮助决策者完成决策。