模糊偏好环境下Vague集多层群体决策

讨论了Vague集应用于模糊偏好环境下多层多目标群体决策的问题,建立了一种Vague集多层群体决策模型,分别采用传统精确加权和模糊加权2种方式实现模糊偏好信息集结.通过决策距离值表达多层决策中偏好信息的模糊性,并将距离值用于修正不同层次中决策权重偏好信息,解决了分层决策中不同决策目标、不同决策者偏好信息的不确定问题.从赞成一致性和反对一致性度量决策矩阵偏好信息一致性,并讨论了2种Vague集偏好信息集结函数的集结效果.     

基于模糊折中规划的稳健多目标优化设计

针对稳健设计目标函数与波动之间的冲突及协调问题,提出了一种基于模糊折中规划的稳健设计多目标优化方法. 该方法在考虑工程稳健设计中大量存在的模糊因素的前提下,建立目标函数以及波动的隶属度函数,利用模糊偏好分配每个目标的权重从而均衡目标函数值和波动之间的平衡. 该方法将决策者的偏好充分体现到决策过程中,从而得到决策者所期望的折中解. 从实例结果可以看出,模糊折中规划适合于求解稳健优化设计问题.     

基于交叉效率DEA和目标规划的直觉模糊偏好关系排序方法

针对直觉模糊偏好关系排序问题,提出一种基于交叉效率DEA和目标规划的直觉模糊偏好关系排序向量的计算方法;在定义直觉模糊偏好关系导出矩阵的基础上构建了仁慈型交叉效率DEA模型,给出了基于直觉模糊偏好关系方案交互评价的排序向量隶属度求解算法;进一步考虑隶属度和非隶属度的内在联系,构建了获取各方案非隶属度的目标规划模型;最后,通过算例分析说明该方法不需要进行一致性调整,决策信息的损失能够得到有效避免,具有较好的可信度和广泛的适用性.     

模糊多目标两人零和博弈的Pareto策略

利用Sakawa模糊目标函数研究了多目标两人零和博弈Pareto最优安全策略. 在分析模糊多目标Pareto策略性质的基础上,提出了该策略的确定方法. 证明了当博弈达到Pareto均衡时模糊多目标向量函数满足的等价条件,该条件体现了博弈均衡受到局中人模糊偏好的影响.     

两人零和模糊博弈的可能规划模型

研究模糊博弈环境下如何确定两人零和模糊博弈的均衡策略问题. 引入模糊测度刻画博弈局中人的偏好,提出了4种模糊偏好类型,给出其相应的模糊可能规划模型,并以此为工具,得到了一种确定两人有限零和模糊博弈均衡策略的新方法. 实例验证了该方法确定的均衡策略就是具有博弈偏好的现实均衡策略.     

有偏好信息的多目标N人非合作模糊对策及其解

刻画了有偏好信息的多目标N人非合作模糊对策.给出了局中人相互知道权重偏好和相互不知道权重偏好时对策的求解方法.证明了在这种解的意义下,非合作的局中人的实际模糊支付值不比它期望的小及不论各局中人是否相互知道他人的权重偏好,实际形成的对策局势都相同.     

一种模糊多层多目标群决策方法的研究

将AHP方法运用到层次多目标群决策中，确定多层目标准则体系中的目标层和准则层的权系数，符合判断指标一致性的需要，而对各方案关于各个准则的权重，采用模糊语言进行评价，满足决策实用性的需求．结合模糊最大最小集法和上述方法，提出了一种带有偏好的模糊多层多目标群决策方法，并用算例对其求解过程进行了说明．     

基于直觉模糊值Sugeno积分算子的多属性群决策

针对现实的多属性群决策问题中,决策属性及专家偏好之间均存在不同程度的相互关联问题,提出了一种基于直觉模糊值模糊积分的多属性群决策方法. 并基于直觉模糊值模糊测度,提出了一种直觉模糊值Sugeno积分算子,讨论了该算子的性质,给出了基于该算子的多属性群决策方法与途径. 通过实例分析说明了该方法的具体应用及计算过程.     

基于模糊偏好关系的工艺资源评价与选择的多准则群决策方法

以加工操作序列的选择过程为例,提出了基于模糊偏好关系的工艺资源评价与选择的多准则群决策方法.首先将加工效率、加工成本、设备负载、尺寸精度、表面粗糙度、形状精度和位置精度等评判准则分为定性、定量2种模糊偏好类型,实现定性模糊偏好准则的定量化,建立定量模糊偏好准则的隶属度函数.基于此,建立各评判准则的模糊偏好矩阵,并基于C-IOWA算子对多个决策专家的评估结果进行集结,生成一致性模糊偏好矩阵.然后,求出评判矩阵的排序向量,从而实现对备选加工操作序列评价和选择.最后,通过实例验证该方法的有效性.     

一种基于模糊逻辑引入偏好信息的多目标遗传算法

针对多目标优化存在多个非支配解、用户难以挑选的问题,该文提出一种交互式引入决策者偏好信息的多目标遗传算法.该算法使用一种新型的九级标度赋值法把决策者通过语言表达的偏好信息量化为各目标的重要性因子,采用模糊推理系统构造一种基于偏好信息的"强度优于"关系替代常规的"Pareto支配"关系,以比较个体之间的优劣.对算法的计算复杂度进行了理论分析.仿真实验表明,该算法具有实时处理偏好信息的能力,与2种经典多目标遗传算法相比,该算法能够搜索到质量更优的解.     

交互式模糊物理规划在概念设计方案多目标决策中的应用

针对传统方法在方案决策时需给出无实际物理意义各目标权重的局限,将物理规划的方法引入到概念方案的多目标决策中,针对概念方案指标值存在预测性和模糊性的特点,建立了基于模糊物理规划的方案决策模型.决策者在决策时无须给出各设计目标具体权重,只需设定各目标满意区间的边界值,即可通过偏好函数和决策模型选出满足这一偏好的最优方案,从而将整个决策过程置于一个更加灵活自然的框架中,更充分的表达了决策者的主观偏好,更符合工程实际情况.此外,针对概念设计阶段偏好结构和决策结果的易变性,文中给出了交互决策的基本过程和方法,实现了概念方案动态交互式决策.     

基于模糊层次熵多目标评价决策模型的物流服务商优选

首先利用模糊层次分析法决定指标的模糊权重,利用决策矩阵提供的信息,进一步用多目标决策中的熵技术修正决策者先前决定的优先权重,再利用模糊综合评判确定最优方案．提出的这种基于模糊层次熵多目标评价决策模型,兼顾主观偏好和客观实际,应用于解决物流服务商优选问题,表明了该方法的合理性与有效性．     

加权犹豫模糊偏好关系及其在群体决策中的应用

考虑到犹豫模糊偏好关系更能全面地表征决策者的偏好信息, 将犹豫模糊偏好关系置于权重意义下, 定义了加权犹豫模糊偏好关系和乘性一致的加权犹豫模糊偏好关系,并设计了一种一致性调整算法, 用于检测和提高加权犹豫模糊偏好关系的一致性水平,最后给出基于加权犹豫模糊偏好关系(weighted hesitation fuzzy preference relation, WHFPR)的群决策方法, 并通过案例分析表明所提出方法的实用性和可行性。     

犹豫模糊语言信息的主要内容探析

针对决策过程中环境的不确定性以及人类知识的有限性,提出了能够描述决策信息的不确定性、准确反映决策者偏好的犹豫模糊语言;首先从犹豫模糊语言的相关概念、运算规则、比较规则、距离测度、算子以及基于犹豫模糊语言的多准则决策方法等方面对近年来的犹豫模糊语言相关文献进行综述,然后将基于犹豫模糊语言的多准则决策方法应用到现实生活中,并给出了犹豫模糊语言的相关应用领域,以此说明对犹豫模糊语言的研究不仅具有理论意义,而且具有现实意义,最后对犹豫模糊语言的未来作出展望,指出在大数据、云计算时代,犹豫模糊语言需要与新领域相结合。     

一种梯形模糊偏好的多属性群决策方法

针对多属性群决策问题,以梯形模糊数为基础,给出了一种群决策方法.该方法采用梯形模糊数表示决策者偏好和决策者权重,由偏好矩阵和权重向量构造出加权决策矩阵,通过期望值计算和归一化处理得到规范化的决策矩阵,采用OWA算子进行集结,结合属性权重得出决策结果.最后通过算例表明了该方法的有效性和实用性.     

基于组合赋权方法的多目标威胁排序

判断目标威胁程度是多目标攻击决策的关键。文中选用空战态势和空战能力作为判断目标威胁的指标,综合各种赋权法的特点,以离差平方和为准则建立最优赋权方法,得出各指标的权重;采用线性加权法,计算目标的威胁值,进行目标威胁排序。最后,通过具体仿真算例,对比了3种赋权方法的计算结果,表明组合赋权结果更合理。     

一种基于模糊互补判断矩阵的群体决策方法

对群体决策中,偏好信息以偏好次序型给出的情形进行了分析.利用定义2.1可把每位决策者给出的偏好次序型偏好信息转化为该决策者的模糊互补判断矩阵,并证明了此模糊互补判断矩阵是模糊一致性互补判断矩阵,再利用群组互补判断矩阵的行和归一化,对决策方案进行排序择优,并说明了此排序方法是强条件下保序的,最后给出算例.     

基于目标规划和投影的模糊多属性决策法

针对部分权重信息下对方案有模糊互反偏好关系的决策问题,首先,基于决策者的主客观偏好信息偏差最小化建立一个目标规划模型获得属性权重,其次,利用各方案的模糊加权属性值在正理想解上的投影对方案进行排序,最后进行了实例验证.     

群决策中不同形式属性权重信息的集结与应用

针对决策者给出不同形式偏好信息的群决策问题,基于不同形式模糊偏好信息之间的转换公式,将群决策问题中决策者给出的实数值、区间值、语言短语和直觉模糊值4类常见的偏好信息一致化,然后利用集结算子得到综合的有效权重。最后,给出了算例,结果表明方法简单、有效,易于实现。     

基于模糊群决策理论的博弈联盟选择

研究在模糊博弈环境下如何选择合适的局中人形成优势合作联盟的方法.基于模糊不确定性理论,推广和改进了多属性群决策的Bernardo方法.将该方法应用于具有模糊资源约束的博弈联盟选择问题,给出了博弈联盟选择的模糊机会约束模型及求解方法.为现实博弈联盟选择提供了一种有效可行的模糊群决策方法.