基于模糊投影寻踪聚类的洪灾评估模型

针对洪水灾害样本集的复杂性、随机性以及差异性,本文将模糊聚类迭代理论与投影寻踪技术进行互补融合,构建了模糊投影寻踪聚类模型.该模型采用投影值标准差和投影值欧氏距离平方和来构造投影指标函数,避免了传统投影寻踪模型由于经验性选取密度窗宽导致过于主观的问题;将高维数据低维化后进行模糊聚类运算,再通过对最优投影方向的寻优进行投影寻踪聚类运算,降低了模糊聚类迭代的运算量,实现了两种模型的双重迭代聚类.误差分析及聚类有效性评价表明,互补融合后模糊聚类与投影寻踪聚类的双重迭代聚类使得聚类精度和效果也得到了较大提高;此外,除优化算法初始化参数外,模型无需预设其它参数,也不依赖于随机训练样本,可客观依据历史样本集内在规律来进行洪灾聚类评估.实例研究和方法比较表明,提出的模型计算简洁,且能有效处理洪灾评估中的随机、模糊等主客观不确定性,能够为洪灾风险管理提供科学的决策支撑.     

考虑决策者偏好的模糊决策单元排序

基于模糊数加权平均值,提出了一个模糊不确定条件下的超效率DEA模型.该模型中含有体现决策者乐观程度的实数κ和表示决策者偏好的加性测度S.决策者根据自己的乐观程度和偏好,使评估在模糊数支撑的特定子集内进行,可得到考虑决策者偏好的模糊决策单元全排序.将该模型应用于弹性制造系统的评估,结果表明模型有效可行.     

基于改进模糊综合评判的仿真可信度评估方法

针对基于传统模糊综合评判的仿真可信度评估过程中专家根据个人偏好或期望确定权重、模糊合成运算选择不合理等引起的评估结果不准确等问题,提出了一种基于改进模糊综合评判的仿真可信度评估方法。针对树型评估指标体系,利用模糊综合评判矩阵,基于最小隶属度加权平均偏差确定评估指标体系中各层指标的权重;在模糊合成运算环节,利用隶属度加权平均偏差,获取综合评价向量,进而得到仿真可信度评估结果;应用于某半实物仿真系统可信度评估中,计算结果验证了该方法的合理性和可行性。     

模糊偏好下基于属性二元关系的群体聚类方法

在多属性复杂大群体决策中,对决策成员的决策结果进行有效的聚类,是分析以及完成群体决策的基础。考虑属性间二元关系,用直觉梯形模糊数表示决策者的偏好信息,给出一种大群体聚类方法。该方法通过计算直觉梯形模糊偏好矢量的期望值得到群体成员期望偏好矢量。基于属性间二元关系形成期望矢量的属性关系矩阵,并以此为基础构造了两期望矢量的相聚度模型,同时提出了大群体聚类方法。最后通过算例以及算例结果与其他聚类方法比较,证明该方法的有效性和实用性。     

对方案有偏好的三角模糊数型多属性决策方法研究

研究了这样一类多属性决策问题 :①决策者对方案有偏好 ;②属性值以三角模糊数形式给出 ;③属性的权重信息不能完全确知。提出了一种基于相似度的对方案有偏好的三角模糊数型多属性决策方法 ,该方法首先建立一个线性规划模型 ,通过求解该模型获得属性权重。然后 ,基于三角模糊数两两比较的可能度公式及互补判断矩阵的排序公式 ,对决策方案进行排序和择优。最后进行了算例分析。     

不完全信息的离散型模糊随机多准则决策方法

针对状态概率与准则权重均为区间数且准则值有缺失的离散型模糊随机多准则决策问题,设计了一种基于信息集结的新方法.该方法在区分准则类型和确定决策者的风险偏好水平后,首先根据准则类型利用最大、最小算子计算方案集在不同状态下有缺失值的准则上的正、负理想值,再通过决策者的风险偏好水平与正、负理想值补充方案集在不同状态下缺失的准则值,然后参照准则类型与决策者的风险偏好水平集结方案集在不同状态下赋值为梯形模糊数的准则值并进行规范化,接着利用熵与离差最大化分别构建规划模型以求解最优状态概率分布与最优准则权重向量,进而得到方案集的综合评价值并确定排序,最后给出具体算例.结果显示了该方法的有效性和可行性.     

自适应特征熵权模糊C均值聚类算法的研究

特征权重算法对聚类效果有很大的影响,而传统的特征权重算法忽略了特征项在类间和类内的分布情况.因此,研究聚类后样本特征属性表现的有序性程度对聚类结果的影响,分析聚类后样本特征属性的分布情况,提出了一种自适应特征熵权模糊C均值聚类算法.该算法以聚类后的特征熵和信息增益作为准则调整特征权值,通过聚类与权重更新逐步迭代优化,直至获得最优的特征权值.实验表明,自适应特征熵权模糊C均值聚类算法能够有效地区分各个特征属性对聚类效果的重要程度;较于其它加权模糊C均值聚类算法,该算法能够得到更高的聚类准确率.     

区间粗糙数层次分析法

针对基于点判断矩阵、区间判断矩阵的层次分析法存在信息缺失及没有考虑决策者风险偏好的不足,定义并构造了区间粗糙数判断矩阵,由此将区间粗糙数引入层次分析法中,并提出相应的排序方法,得到仍然是区间粗糙数形式的排序权重向量.这不仅可以保留决策者更多的判断信息.而且还可以反映决策者的风险偏好.将粗糙集的客观性和层次分析法的主观性有机地结合起来,形成区间粗糙数层次分析法.最后通过算例说明所提方法的可行性.     

信息不完全确定的群体多准则语言聚类方法

针对决策者权重和准则权重信息不完全确定,且评价信息为语言值的多准则聚类问题,提出了一种新的求解方法。首先通过证据推理算法,将方案集的群体多准则语言评价信息转化为方案集模式样本,该模式样本是决策者权重和准则权重的不确定信息的非线性函数,然后根据K-均值方法,利用惯性粒子群算子对模式样本集进行聚类,得到最优聚类中心和方案集的最优聚类。最后实例说明该方法的可行性和有效性。     

基于二元不完全偏好的群决策方法

分析了群决策过程中不完全区间数互反判断矩阵和不完全区间数互补判断矩阵的集成方法.基于决策者给出的允许偏差,定义了群决策满意度隶属函数,建立了求解群体偏好满意程度最大化的权重模型,提出了群体偏好一致性程度的衡量指标,研究了对一致性程度较差的决策者判断进行交互调整的方法.为解决模型存在多组最优解以及因决策者判断误差波动造成的决策误导问题,建立了群体偏好权重分布范围的估计模型.通过算例分析,证明了方法的有效性及实用性.     

Fuzzy preferences in conflicts

A systematic fuzzy approach is developed to model fuzziness and uncertainties in the preferences of decision makers involved in a conflict. This unique fuzzy preference formulation is used within the paradigm of the Graph Model for Conflict Resolution in which a given dispute is modeled in terms of decision makers, each decision maker＇s courses of actions or options, and each decision maker＇s preferences concerning the states or outcomes which could take place. In order to be able to determine the stability of each state for each decision maker and the possible equilibria or resolutions, a range of solution concepts describing potential human behavior under conflict are defined for use with fuzzy preferences. More specifically, strong and weak definitions of stability are provided for the solution concepts called Nash, general metarational, symmetric metarational, and sequential stability. To illustrate how these solution concepts can be conveniently used in practice, they are applied to a dispute over the contamination of an aquifer by a chemical company located in Elmira, Ontario, Canada.     

基于组合权重模糊可变模型的旱涝灾害评价

为了解决旱涝灾害的模糊不确定性问题, 克服以往旱涝灾害评价多采用主观方法确定各评价指标权重的诸多弊端, 采用基于主客观组合权重的模糊可变模型, 评价了旱涝灾害等级. 结果表明, 该模型采用可变模糊方法计算客观权重, 通过迭代使其满足预定的精度, 并在得出的客观权向量基础上利用层次分析法的主观权重予以调整, 实现了主客观权重的融合, 比单纯的主观权重更科学, 又通过权重组合下的模糊可变模型参数变换进行灾害评价, 得到了稳定而可靠的评价结果. 该成果对防灾减灾决策实践有一定参考价值和指导意义.     

基于不同偏好信息的评价专家水平研究

针对不同偏好信息给出了一种分析方法.首先,给出有关效用值、序关系值、互反判断矩阵、互补判断矩阵和语言判断矩阵的定义及其相关性质;然后,通过定义不同偏好信息之间的转换公式,将不同偏好信息都转换为互补判断矩阵的偏好信息,得出各个专家的方案排序值向量,进而利用因子分析法,通过SPSS软件找出方案集相关系数矩阵的公共因子,计算出每个专家的因子得分及因子总得分.根据各个专家的因子总得分的大小,对各个专家的评价水平进行排序;最后,通过一个算例说明了本文提出的分析方法.     

关于互补判断矩阵的群决策的专家评判水平

在群决策分析中，如何从一致性分析的角度来分析专家评判水平或对专家评判水平进行分类是一个重要的研究课题。本文针对群决策中基于互补判断矩阵偏好信息的专家评判水平的排序与分类问题，提出了一种分析方法。首先，分析了互补判断矩阵及其一致性的有关性质；然后，通过构造每个专家给出互补判断矩阵的导出矩阵及其向量表示，计算每个专家给出互补判断矩阵与一致性互补判断矩阵之间的偏差，并得到每个专家评判水平的排序结果和专家们评判水平的分类。最后，通过一个算例说明了本文给出的分析方法。     

Two-phase TOPSIS of uncertain multi-attribute group decision-making

To solve the uncertain multi-attribute group decisionmaking of unknown attribute weights, three optimal models are built to decide the corresponding ideal solution weights, standard deviation weights and mean deviation weights. The comprehensive attribute weights are gotten through the product of the above three kinds of weights. And each decision maker's weighted decision matrices are also received by using the integrated attribute weights. The closeness degrees are also gotten by use of technique for order preference by similarity to ideal solution (TOPSIS) through dealing with the weighted decision matrices. At the same time the group decision matrix and weighted group decision matrix are gotten by using each decision-maker’s closeness degree to every project. Then the vertical TOPSIS method is used to calculate the closeness degree of each project. So these projects can be ranked according to their values of the closeness degree. The process of the method is also given step by step. Finally, a numerical example demonstrates the feasibility and effectiveness of the approach.     

基于模糊偏序关系的混合型多属性决策方法

针对权重已知且属性值为精确实数型、区间型和模糊型的混合型多属性决策问题,提出了一种基于模糊偏序关系的混合型多属性决策方法。该方法利用混合型评估值模型来描述多属性决策问题;在对属性值预处理后,通过构建混合型模糊偏序关系模型,将决策问题转化为评估关系模型;然后对偏序关系进行集结,得到全序关系,从而获取所有方案的优劣排序。算例验证了方法的有效性。计算过程表明,该方法计算简单,且避免了逼近理想解的排序方法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)难以合理定义距离函数的局限性。     

基于直觉模糊λ-Shapley Choquet积分算子TOPSIS的多属性群决策方法

提出一种改进的逼近理想解排序(TOPSIS)方法,即直觉模糊λ-Shapley Choquet积分算子TOPSIS的多属性群决策方法.首先,定义了直觉模糊λ-Shapley Choquet积分算子Hamming距离,并运用模糊测度,Choquet积分,Shapley值定义了直觉模糊算术广义λ-Shapley Choquet积分算子和直觉模糊几何广义λ-Shapley Choquet积分算子,并分析其有关性质;然后利用直觉模糊决策矩阵Hamming距离和记分函数和精确函数确定专家模糊测度和属性模糊测度;进而给出直觉模糊环境下方案优选的算法;最后,通过算例进一步说明了该直觉模糊TOPSIS方法的有效性.     

基于DEA的决策单元排序方法研究

针对DEA方法中交叉评价模型在决策单元的评价排序问题上存在的不足--实现完全排序需要进行多次交叉评价,分析了引入差额指标模型的排序机制,该模型得出的评价排序结果较为完整。在此基础上,提出了新的DEA排序模型--综合输入效率模型,给出了具体的评价步骤,可实现与差额指标模型同样的排序功能。进一步通过数值分析对三种不同评价排序模型的排序效果进行对比分析,结论为差额指标与综合输入效率模型在评价排序时更为有效。     

对方案有偏好的不完全信息下的决策分析模型

研究了一类属性权重和边际效用以线性不等式形式表示,且方案的偏好信息以模糊偏好关系给出的多属性决策问题。在定义偏离度的基础上,构造了一个确定属性权重和边际效用的非线性规划模型,通过引入新变量将它转化为线性规划问题,并依据求解结果确定最优方案,从而使决策结果既能反应客观信息又能体现决策者的主观偏好。最后,通过它在ERP系统选择问题中的应用说明了该方法的可行性。