进化算法作为一类新兴的有效求解方法,已被广泛应用于工程制造、管理科学、金融系统、数学研究等多个学科领域之中,差分进化算法作为进化算法家族中的重要成员,具有思路清晰、操作简便、数值计算效果优秀等诸多特点。本文在前人的研究基础上,对差分进化算法的起源、发展,以及在多准则决策问题中的应用进行了相关研究与探讨。首先,本文在传统差分进化算法的基础上,提出了一种基于多准则策略寻优的改进差分进化算法,并结合实际算例对该方法进行了检验与比较。该算法在求解过程中可以动态调整变异因子、交叉概率等相关参数,并利用个体适应度与个体间距离等多个指标进行寻优求解,该方法求解效果与收敛速度均表现较好。其次,本文对多准则决策问题的相关内容进行了讨论。多准则决策问题是决策理论中的重要组成部分,一般包含多属性决策问题与多目标决策问题。一方面,在对多属性决策问题的研究工作中,存在对属性(方案)间排序关系的内容进行一致性的讨论的内容,本文通过统计手段对Saaty所提出的一致性指标进行了分析,指出该指标处理非次序一致性判断矩阵时所呈现的不足,且从次序一致性的角度提出了一种交互式的检测与修正方法,并结合具体算例对该方法进行了验证。另一方面,在对多目标决策问题的研究过程中,将研究重点放在对求解该类问题的进化方法上,文中在现有求解方法的基础上,对进化多目标方法进行了适当总结,并提出了一种基于差分进化算法的多目标求解方法,文后亦结合实际测试函数对该方法进行了检验。本文对差分进化算法以及多准则决策问题中的若干子问题进行了较为细致的介绍与讨论,但由于水平有限,文中提出的问题与方法难免会存在不妥之处,在后续研究工作中仍需进一步修正与提高。