【摘要】在传统满意度函数法的基础上进一步考虑响应曲面模型的预测误差,根据各个预测响应的均值和标准误得到其概率分布,然后引入蒙特卡罗方法模拟出关于预测响应的大量样本,计算出相应的总体满意度值。在此基础上观察满意度的分布形状并分析其统计规律,从而对给定解的概率风险进行评估。随着各个响应的规格界的给定,多响应问题的可行操作域通常被划分成相互分离的子区域,每个子区域分别对应一个(或多个)最优解,对最优解的选取不能简单的根据它所对应满意度值的高低,还应该考虑满意度波动性的大小。算例结果表明,传统的全局最优解虽然满意度最高,但若考虑到预测响应的变异性,它很可能使满意度波动过大从而带来较高的概率风险;而位于稳健可行...