不确定条件下装备送修级别粗糙群决策方法

针对装备健康管理过程中送修级别的不确定信息和多源决策问题,研究了一种不确定信息的粗糙群决策方法。定义了群决策信息系统以描述多源决策问题,并用不协调群决策信息系统解释决策信息的不协调特性。结合不协调信息的群决策与不完备信息的粗糙决策两种方法长处,设计了不确定条件下的粗糙群决策方法。最后,将粗糙群决策方法应用于某型雷达的送修级别决策,应用实例验证了粗糙群决策方法处理不确定信息的有效性,可显著提高装备送修级别决策的吻合率。     

基于熵最大化的区间直觉模糊多属性群决策方法

针对决策信息为区间直觉模糊数且属性权重完全未知的多属性群决策问题, 提出了一种基于信息熵的决策方法. 为保证决策的完善性, 首先从区间直觉模糊数的几何意义出发, 提出了一种相对合理的比较方法, 同时定义了一种区间直觉模糊矩阵的规范化方法, 并详细论证了方法的相关性质. 该方法不仅能够保证区间直觉模糊数的形式, 而且最大程度的降低了信息损失. 接着, 提出一种基于区间直觉模糊值熵最大化的权重确定方法, 最后, 将该方法应用在ERP选优的群决策问题中, 用一个实例验证了方法的有效性.     

剔除无效决策的灰色群决策方法

对灰色群决策问题进行了研究,提出了一种可以对无效决策进行甄别与剔除的灰色群决策模型。首先,使用强“奖优罚劣”算子对决策信息进行标准化处理,通过构建优化模型并使用拉格朗日函数得到指标权重;然后,通过确定所有方案中的理想最高评价,以及各决策者评价与最高评价间距离,构建对无效决策进行甄别的模型;最后,对剔除无效决策后决策问题中的决策者权重进行调整,并使用灰靶模型对方案进行决策。应用实例说明了决策方法的合理性和算法的有效性。     

基于区间灰数的α-PROMETHEE方法研究及应用

运用灰色理论对决策信息通常为区间灰数的决策问题进行加工和扩展,建立了区间灰数可比较的原则及范数,提出了基于灰数不确定信息的α-PROMETHEE决策的表达及运算方法,实现了属性为区间灰数及区间灰数信息融合的多属性群决策的目的。     

一种新的有优序综合评价的群决策方法

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 ,如何综合确定群体决策方案的多人多指标群决策问题。针对这类问题中决策信息量较少 ,而决策一致性较差的特点 ,在分析一些决策方法的基础上 ,提出了一种多人有优序综合评价的群决策方法。该方法首先采用总体偏差法对决策方案进行分类 ,然后对元素个数多于 1的类采用足码法进行排序 ,最后综合得到整个决策方案的排序。通过具体算例的比较 ,表明该方法弥补了原有方法的不足 ,具有明显的有效性。     

城市突发事件的应急设施选址群决策方法

针对应急设施选址中存在的一类不同决策部门存在不同权重且属性值为精确数、三角模糊数和语言值的混合型多属性群决策问题,提出了一种基于TOPSIS和距离测度的应急设施选址群决策方法。该方法可直接集结评价信息,避免了数据类型转换和量纲统一所造成的信息损失,同时基于距离测度方法确定决策部门和属性的客观权重,将其客观权重和主观权重线性合成为综合权重。最后,通过具体的应急设施选址案例验证方法的可行性和有效性。     

一种基于语言评价信息的多指标群决策方法

针对一类带有自然语言评价信息的多指标群决策问题，给出一种新的群集结和方案优选方法。首先采用近年来最新发展的LWD算子和LOWA算子直接集结每个决策者给出的自然语言评价信息，以得到群的方案评价值，然后根据语言短语集的自身顺序进行方案优选。利用该方法不仅可以确定最优方案，而且还可得到群决策结果的可信程度。最后给出了一个算例。     

一种处理语言评价信息的多属性群决策方法

针对具有语言评价信息的多属性群决策问题,提出了一种新的决策方法.该方法采用二元语义表示模型和计算模型进行语言评价信息的处理,并依据LINMAP法的基本思想,在给出群体一致度和不一致度定义的基础上,构造了一个估计正理想点和属性权重的线性规划模型,通过计算每个方案与正理想点之间的距离来确定最优方案.最后用实例说明了该方法的有效性与合理性.     

基于格序偏好距离的群决策方法

针对决策者具有格序偏好结构的群决策问题,提出了一种基于偏好距离测度的群决策方法。该方法定义了格上偏好关系的一种距离测度,并算出二元关系之间的距离;利用偏好关系之间的距离建立一数学模型,结合优先原则和集结规则将个人偏好集结成群体偏好,并将该决策方法推广到专家权重信息不能完全确定的情况。给出了应用该方法的具体步骤,举例说明了该方法的可行性。     

基于直觉模糊熵和VIKOR的装备器材供应商选优决策

针对装备征用动员中器材需求不确定性大、响应时效性和质量要求高等特点,构建基于军事供应链的装备器材供应商选优评价准则体系,为解决不同准则带来的多种异质评价信息及准则权重、决策者权重均未知的多准则群决策问题,提出了一种基于直觉模糊熵和扩展多准则妥协解(VlseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje,VIKOR)框架的决策方法。首先,采用包含隶属度与非隶属度偏差及犹豫度信息的直觉模糊熵,基于熵权法和权重协调系数确定综合准则权重;其次,综合考虑决策矩阵直觉模糊熵和距离测度,建立一种新的决策者权重方法;然后,采用直觉模糊加权平均算子得到决策者和决策群体综合评价矩阵;最后,将VIKOR方法扩展到直觉模糊语言环境,对备选供应商进行折衷排序和选优。     

一种有不同形式偏好信息的群体决策方法

针对具有不同形式偏好信息并且决策者的权系数信息不完全确定的群体决策问题,提出了一种群决策方法。该方法先将不同形式的偏好信息转化为互反判断矩阵形式,然后利用决策者权系数的不完全确定信息和互反判断矩阵,构建一个非线性规划模型,利用遗传算法求解非线性规划模型,得到方案的重要性程度值和决策者的最优权系数,进而确定方案的排序。最后实例说明该方法的有效性和可行性。     

基于粗糙集的随机多准则决策方法

针对有偏好信息并且准则权重信息不确定的随机多准则决策问题,提出了一种基于粗糙集的随机多准则决策方法.该方法首先根据形式化的偏好信息,利用构造的偏好信息系统准则约简理论对准则集合进行约简,降低问题的复杂程度,然后计算每个方案的净流分值并通过其大小确定方案的最终排序.最后实例说明了该方法的有效性和可行性.     

直觉模糊和粗集的复合多属性保障力量优选

根据装备维修保障力量特点,以优化维修保障力量配置为目标,结合粗集(rough sets, RS)和多属性群决策理论,引入直觉模糊集（intuitionist fuzzy sets, IFS）处理复合型决策数据,建立基于IFS多属性粗集群决策的知识系统,用诱导集结算子融合群组信息,定义基于交叉熵的得分函数,并基于其评估结果构建粗集决策系统。采用综合的粗集信息熵属性重要度及粗集权重方法确定属性权重,通过对象的综合评价值判断其优劣,对装备维修保障力量进行优选排序。实例分析结果符合实际,最优排序结果为决策者提供技术支持。     

群决策的交互式TOPSIS方法及其应用

建立了一种多轮交互逐步逼近满意解的多属性群体决策的综合方法,对决策方案采用扩展的 TOPSIS(technique for order preference by similarity to ideal solution)法进行定性评价排序,以克服一类难以建立解析模型,分析求解困难的多属性群决策问题;设计了群体满意度等软指标来分析计算,判断群体一致性的达成,最终得出群体满意的方案排序.通过应用实例,说明了该方法的有效性和可行性,初步提出了可作为建立一类实际的群决策支持系统的方法和技术框架.     

灰色多属性偏离靶心度群决策方法

针对一类属性值、属性权重和决策者权重均为区间灰数的群决策问题,引入群体正靶心、负靶心和群体偏离靶心度的概念,提出了灰色多属性偏离靶心度群决策方法,即群决策的结论应尽量接近所有成员最理想的方案,即越接近群体正靶心而同时又远离群体负靶心的方案,则方案越优. 文章分别给出了灰色多属性群决策问题的决策矩阵的构建及规范化,提出了正负群靶心及群靶心距的计算方法;最后,利用群体偏离靶心度的大小对各方案的优劣进行排序,实现多目标群决策. 文末通过算例说明了该方法的有效性.     

基于专家信任网络的不完全信息武器选择决策

现代战争的发展必须统筹考虑多种类型装备发展与规划.武器装备建设方案的顶层设计大多都属于多属性群决策问题.如果采用传统的犹豫模糊方法,在专家权重未知和决策信息缺失的情况下,单纯依靠悲观或者乐观原则扩充元素,则忽略了专家的综合意见,对专家的评估的完整性造成了破坏,另外,专家权重依靠人为给定,可能存在一定主观偏差.基于以上原因,本文提出了一种不完全信息条件下基于专家信任网络的多属性群决策方法.与传统的犹豫模糊方法相比,提出的专家信任网络的概念,规范了专家权重的计算过程,并且综合各个专家的评估意见,进一步计算专家评估矩阵中的缺失值.本文以武器方案选择为例,完善了基于专家信任网络的犹豫模糊决策方法,证明了该方法的有效性,并分析了特定情况下的专家信任网络对最终决策结果的影响.     

Method for multi-attribute group decision-making based on the compromise weights

Multi-attribute group decision-making problems are considered where information on both attribute weights and value scores of consequences is incomplete. In group decision analysis, if preference information about alternatives is provided by participants, it should be verified whether there exist compromise weights that can support all the preference relations. The different compromise weight vectors may differ for the ranking of the alternatives. In the case that compromise weights exist, the method is proposed to find out all the compromise weight vectors in order to rank the alternatives. Based on the new feasible domain of attribute weights determined by all the compromise weight vectors and the incomplete information on value scores of consequences, dominance relations between alternatives are checked by a nonlinear goal programming model which can be transformed into a linear one by adopting a transformation. The checked dominance relations uniformly hold for all compromise weight vectors and the incomplete information on value scores of consequences. A final ranking of the alternatives can be obtained by aggregating these dominance relations.     

GIS分析与互信息属性约简的停车库选址决策

为了使城区立体车库的选址更加合理,充分发挥其建成后对交通缓解的作用,提出了一种城区立体停车库选址决策方法.通过采用地理信息系统分析方法,建立基于地理信息系统分析的规划选址立体车库属性信息数据,运用模糊粗糙集互信息属性约简算法挖掘出立体车库的选址与多种地理因素的关系知识进行属性约简,从而用地理信息分析和演绎推理相结合的归纳学习算法生成决策树和决策规则进行选址决策的评价及分析.对兰州市规划中的立体停车库选址建模仿真,仿真结果表明该方法能较好地运用在待求解问题中,从而为智能交通系统提供参考依据.