权重优化在公路路线方案决策中的应用

为了更好地进行公路路线方案决策,提出了一种指标权重优化的方法.利用贝叶斯公式,在各方案下对指标主观权重进行逐个修正,利用最小二乘法建立指标权重的优化模型并给出精确解.以某高速公路路线方案决策为例证明了该方法的有效性.     

贝叶斯决策理论在核事故中、晚期应急决策优化中的应用

将贝叶斯决策理论应用于核事故中，晚期应急决策优化，为核事故中，晚期应急决策优化提供了一个可以改善决策结果的应急决策优化方法。     

基于案例推理的应急决策贝叶斯网建模方法

贝叶斯网络技术具有丰富的概率表达能力,不确定性问题的处理能力,以及多源信息的融合能力,其有利于辅助突发事件的应急决策,提高决策效率.突发事件应急决策具有较高的时间敏感性,因此要求能够尽可能缩短贝叶斯网络的建模时间,而从无到有的传统贝叶斯网络建模方法的效率显然无法较好地满足这一要求.因此,针对以上问题,提出了基于案例推理的应急决策贝叶斯网络建模方法.该方法基于历史案例库,通过相似度和偏离度两个指标对历史案例进行匹配并得到候选案例,最后通过案例合并和剪枝等方法对候选案例进行调整,最终得到新的案例模型.通过案例仿真对所述方法进行了验证,结果表明:基于案例推理的应急决策贝叶斯网络建模方法没有庞大的搜索空间,也不需要样本数据,只需要提前收集历史案例模型,与传统贝叶斯网络建模方法相比,该方法能够复用历史模型,从而缩短了建模时间,提高了建模效率.     

决策支持技术在电能质量监测中的应用研究

基于决策支持技术和贝叶斯判别分析法,提出了基于特征值的电能质量分类方法,该方法使得分类结果通过电能质量实体的治理方式来表达。首先,依据电能质量监测中所涉及的众多指标进行分解,结合参考型特征样本集合和专家经验,形成了针对问题类型的规则决策治理建议库;然后,采用数学变换算法取得电能质量奇异属性对象;最后,基于贝叶斯判别分析法及其问题规则的分析,得出决策建议信息。实例计算结果表明,贝叶斯判别分类方法提高了电能质量测度的适应性,有利于对众多电能质量实体进行及时治理。     

基于粗糙集的决策规则提取

讨论了粗糙集（rough sets）在数据分析方面的应用，基于粗糙集的数据分析来源于对数据表（即信息系统）的分析。通常我们将信息系统中的属性划分为条件属性和决策属性，这种信息系统又称为决策表。对每一个决策表，都有一系列的决策规则与之相对应，这些相关的决策规则被称为决策算法。本文将给出这些决策算法的统计学特点，并与贝叶斯（Bayes’）定理相比较，从而得出基于粗糙集的数据分析方法优于贝叶斯定理。     

基于影响图的多Agent决策问题研究

影响图是决策问题的图形表示,它是在贝叶斯网络基础上增加了决策结点和效用结点。文章讨论了影响图理论在多Agent建模与决策方面的应用;提出了联合分层影响图和动态贝叶斯网络来实现多Agent的实时决策的方法,该方法已在Robcup球员建模和决策方面初步得到应用。     

基于粗糙集的决策规则提取

讨论了粗糙集（rough sets）在数据分析方面的应用，基于粗糙集的数据分析来源于对数据表（即信息系统）的分析。通常我们将信息系统中的属性划分为条件属性和决策属性，这种信息系统又称为决策表。对每一个决策表，都有一系列的决策规则与之相对应，这些相关的决策规则被称为决策算法。本文将给出这些决策算法的统计学特点，并与贝叶斯（Bayes’）定理相比较，从而得出基于粗糙集的数据分析方法优于贝叶斯定理。     

不确定型决策准则的使用误区

简要介绍了决策论中不确定型决策的基本概念和5种不确定型决策准则。分析了各种不确定型决策准则的决策目标，并以不确定型决策准则之可靠性的讨论为基础，指出不确定型决策准则的使用误区。     

贝叶斯公式在统计决策中的应用

本文讨论了贝叶斯公式在统计决策中的应用，给出了一种综合考察先天信息和后天信息，从而作出最优决策的方法。     

论不确定型决策模式

研究不确定条件下的决策方法，是现代管理科学和重要内容，本文结合实例对此进行了探讨。处理不确定型决策大多采用基本准则决策法。用一决策问题，所采用的准则不同，所得到的最优方案也不相同。而决策准则的选择总是根据决策者的主观判断与偏爱而来的，存在较大的局限性。本文引入线性规划、模糊数学等方法，讨论了在一定范围、条件下的辅助决策模式，在一定程度上改进决策过程，使决策更接近客观实际。     

概率排序型决策的方法

决策者若对自然状态出现概率有所了解 ,但又不足以单值地计算出准确数值来 ,拟用传统决策模型感到欠缺 ,因而研究此类状态下的决策方法其实用性非常大 ,概率排序型决策法正是这样一种方法。     

模糊信息下的不确定性决策问题

讨论了一类具有模糊概率和模糊属性评价值的不确定性决策问题。分析了模糊概率评价的一致性，给出了一种在模糊信息下求各策略模糊期望值的方法，并通过对各模糊期望值的比较来确定最优策略。最后，给出了一个数值计算的例子，结果表明，方法简单、合理，易于实现，具有实际应用价值。     

基于可能度的犹豫模糊PROMETHEE方法

 针对犹豫模糊多属性决策问题, 引入犹豫模糊可能度概念, 提出了基于可能度的PROMETHEE 方法。首先, 基于均匀分布的概率准则给出了犹豫模糊元比较的可能度公式, 并证明其性质;在其基础上结合PROMETHEE 法, 给出犹豫模糊多属性决策方法。本方法将传统PROMETHEE 的多步骤整合为一个公式, 简化了计算过程。最后, 通过实例验证了该方法的合理性和可行性。     

动态规划原理在高速公路网级养护决策中的应用

针对高速公路养护管理特点，利用动态规划原理和路况状态转移概率计算模型，建立了高速公路网级决策动态优化模型，成为高速公路管理系统的核心。并对用于网级决策模型的动态规划方法在理论上作了较为详细的研究，细化了决策优化步骤。     

论贝叶斯学习机的学习过程

贝叶斯学习是机器学习研究的一个重要方向,它是以贝叶斯定理为基础,基于已知的概率分布和观察到的数据,并结合先验知识进行推理,作出最优决策的一种概率手段. 本文首先针对参数和变量的不同类型分别给出四种情形的贝叶斯公式,然后结合一个指数分布的特例,研究了贝叶斯学习过程中有关信息的转换过程,指出了如何合理正确地利用先验信息、模型信息和样本信息.     

基于证据理论和微分演化的结构不确定分析

采用证据理论作为传统概率理论的替代方法来处理不精确的数据.为了降低基于证据理论不确定量化分析的计算成本,提出了基于微分演化的区间优化算法来计算边界值.以典型桁架结构的偶然不确定和认知不确定问题为例验证所提出方法的准确性和有效性.     

Structural Reliability Modeling Based on Imprecise Probability Theory under Insufficient Data

Traditional structural reliability analysis methods adopt precise probabilities to quantify uncertainties and they are suitable for systems with sufficient statistical data.However,the problem of insufficient data is often encountered in practical engineering.Thus,structural reliability analysis methods under insufficient data have caught more and more attentions in recent years and a lot of nonprobabilistic reliability analysis methods are put forward to deal with the problem of insufficient data.Non-probabilistic structural reliability analysis methods based on fuzzy set,Dempster-Shafer theory,interval analysis and other theories have got a lot of achievements both in theoretical and practical aspects and they have been successfully applied in structural reliability analysis of largescale complex systems with small samples and few statistical data.In addition to non-probabilistic structural reliability analysis methods,structural reliability analysis based on imprecise probability theory is a new method proposed in recent years.Study on structural reliability analysis using imprecise probability theory is still at the start stage,thus the generalization of imprecise structural reliability model is very important.In this paper,the imprecise probability was developed as an effective way to handle uncertainties,the detailed procedures of imprecise structural reliability analysis was introduced,and several specific imprecise structural reliability models which are most effective for engineering systems were given.At last,an engineering example of a cantilever beam was given to illustrate the effectiveness of the method emphasized here.By comparing with interval structural reliability analysis,the result obtained from imprecise structural reliability model is a little conservative than the one resulted from interval structural reliability analysis for imprecise structural reliability analysis model considers that the probability of each value is taken from an interval.     

一种两层迭代决策方法

建立了一类两层决策问题的数学模型和决策机理,并提出一种决策方法,该方法为这一类两层决策问题提供了一种求解途径。     

一类群决策问题的最优分配解法

在群决策中存在着多个决策者根据自己的知识、经验和偏好独立选择决策方法 ,对决策方案集作出决策后 ,应综合确定群体决策方案的多人多指标群决策问题 .针对这类决策问题具有决策信息量较少 ,而决策一致性较差的特点 ,分析了总体偏差法、足码法及其相关改进方法的优缺点 ,提出了一种多人综合评价的最优分配解法 .该方法通过建立决策方案集与决策名次之间的关联矩阵 ,并根据关联矩阵对方案集进行分类 ,在此基础上构造最优决策模型 ,利用整数规划中的最优分配解法求解最优模型 ,从而得到方案集的综合排序 .该方法简单实用 ,并且克服了总体偏差法、足码法及其相关方法的不足     

基于评价准则及其偏差测度的多目标决策方法

基于评价准则及其偏差测度概念，提出了一类交互式多目标决策方法，克服了现有交互式多目标决策问题特性作较强限制及决策效能欠佳的不足。