绩效评价在人力资源管理、企业生产与经营和行业质量或水平评估等很多领域中都具有非常重要的作用.绩效评价既需要体现激励机制,同时也需要兼顾评价对象的总体满意度和评价对象之间的公平性,是一个典型的多目标优化问题.因此,对绩效评价问题的研究不仅具有非常重要的理论意义,同时也将为管理决策提供更加科学的依据和参考.目前国际上对绩效评价问题的研究主要包括绩效评价指标体系的构建、绩效评价指标分值的处理和最优方案的确定等方面.本文针对绩效评价问题中评价对象对分配方案的满意度问题,通过建立新的多目标优化模型对绩效评价问题进行了研究.第一章主要介绍绩效评价问题的研究背景与意义以及国内外对绩效评价问题研究的一些重要进展和目前的现状.第二章主要提出绩效评价问题的一类分式多目标优化方法.通过构建具有激励机制的二次形式的评价分值的一次分值转换函数,基于评价对象分值的差异性所体现的个体差异性,利用“K-均值”算法对评价对象进行分类处理,建立描述分配比例的分式最优模型对评价对象最有利与最不利的分配比例进行分析,进而构建描述评价对象对评价结果的满意程度的满意度函数,在此基础上建立以所有评价对象的满意度都尽可能大为目标的分式多目标优化模型.数值实验结果表明:本文提出的线性分值转换函数降低了分配比例最优模型和多目标优化模型的复杂性,且能获得较高的满意度.第三章主要针对绩效评价问题引入新的二次结构的线性评价分值转换函数对评价对象的初始分值进行转换,进而建立描述评价对象最优分配比例的分式最优模型,提出了新的满意度函数,构建了以所有评价对象满意度均尽可能大且评价对象之间的满意度之差尽可能小为目标的新的多目标优化模型.数值实验结果表明:新的多目标优化方法进一步改进了评价对象对评价结果的满意度,不同评价对象之间的满意度更均衡.