区间概率信息条件下的决策方法

区间概率为描述不确定性提供了一种新工具,但它不满足概率测度的可加性要求.提出了用Monte Carlo模拟法、非线性方法和线性方法将区间概率转化为满足可加性要求的概率测度--传统概率,使得区间概率信息条件下的不确定性决策问题可以通过现有的决策方法进行方案优选.     

基于蛛网面积的区间灰数灰靶决策模型

灰靶决策模型是处理“小样本、贫信息”不确定性决策问题的常用方法,然而目前该领域的已有研究 成果尚无法对信息分布非对称条件下的区间灰数建立决策模型,同时基于“指标距离平方和”的靶心距计算结果 容易受到极端指标值的干扰,从而影响了决策结果的科学性与合理性。首先,推导了信息分布已知条件下区间灰 数核的计算公式,研究了区间灰数之间距离的计算方法与性质;然后,在此基础上通过比较指标集中各指标值与 靶心连线所围成图形（蛛网）的面积大小来对决策方案之优劣进行评价,从而在一定程度上弱化了建模对象中极 端指标值对靶心距计算结果的影响;最后,建立了供应商选择的蛛网灰靶决策模型。研究成果对优化灰靶决策模 型建模方法具有积极意义。     

奈特不确定性下的行为决策理论研究综述

现代经济、金融理论主要研究决策者在面临不确定性条件下的个体选择的理论,这里的不确定性是指有一个确定概率测度的不确定性,也就是风险.所谓奈特不确定性是指不能用一个确定概率测度来描述的不确定性,它与风险是两个不同的概念.本文首先对有关奈特不确定性的行为决策理论的文献作了全面的综述;在此基础上,分析了行为决策科学发展过程中存在的问题,提出了进一步的研究领域.     

基于核和灰度的区间灰数预测模型

在灰色系统理论研究领域,以“灰数”序列为建模对象的灰色预测模型的研究还较为缺乏。以区间灰数的“核”序列为基础建立预测模型,实现未来区间灰数“核”的预测,然后以“灰度不减公理”为理论依据,以“核”为中心拓展得出区间灰数的上界和下界;在不破坏区间灰数独立性和完整性的前提下,实现了区间灰数预测模型的构建;算例分析验证了该模型的有效性及实用性;区间灰数预测模型对丰富与完善灰色预测模型的理论体系、拓展灰色预测模型的应用范围,均具有十分重要的意义。     

基于概率犹豫-直觉模糊熵和证据推理的多属性决策方法

针对专家决策带有犹豫性和偏好性的多属性决策问题,提出一种基于概率犹豫-直觉模糊熵和证据推理的决策方法。在概率犹豫模糊集和犹豫直觉模糊集的基础上,考虑专家偏好,提出一种新的概率犹豫-直觉模糊集,对混合型属性的决策信息进行统一描述;基于犹豫熵和直觉模糊熵,提出概率犹豫-直觉模糊熵对决策信息的犹豫性和不确定性进行测度,并确定属性权重;采用证据推理算法进行属性信息的集结,并基于效用理论对方案进行排序。通过算例对比分析验证了所提方法得到的决策结果更为科学、准确。     

基于灰色关联系数和D-S证据理论的区间数投资决策方法

主要研究投资方案的指标值为区间数时的投资方案选择问题.定义了效益型和成本型指标下的理想属性区间数,并且通过理想属性偏离度定义把指标值为区间数的矩阵转化为以理想属性偏离度为测度的矩阵,把不确定性问题转化为确定性问题处理.在此基础上把灰色关联分析方法与证据理论相结合,构造了一种新的信息不确定度提取方法和基本概率分配函数,探讨了不同子集间信度函数和基本概率分配函数之间的数量关系;通过对各投资方案对应于不同指标下基本概率分配函数的确定,利Dempster法则进行信息融合, 确定最佳投资方案. 算例结果表明,文中提出的方法可以得到满意的决策结果并显著降低决策的不确定性.     

随机运动目标有限区域探测的概率时间收益

研究了在一个固定区域对随机运动目标进行连续探测的概率时间收益问题。首先建立了“绝对连续探测”的概念,证明了在绝对连续探测条件下,在一个区域的持续探测,持续时间不会带来概率的增加。提出了“一次探测周期”概念,建立了一定“一次探测周期”时持续探测的概率与周期数的函数关系,并定义了持续探测概率的概率收益、概率时间收益率。算例表明了所定义各参数的基本变化形式。     

基于强“奖优罚劣”算子的多指标灰靶决策模型

对多指标灰靶决策模型进行了研究。提出了对三种类型指标进行标准化处理的强“奖优罚劣”算子,相较于原有的线性的“奖优罚劣”算子,这种非线性算子进一步加大标准化后同指标各方案的数据的区分度,从而可以提高决策质量。以各方案靶心距平方和最小为目标建立了优化模型,并使用拉格朗日函数求解来得到各指标权重,并以此为基础构建了灰靶决策模型。最后,以实例说明了基于强“奖优罚劣”算子灰靶决策模型的合理性及算法的有效性。     

考虑概率分布的灰数排序方法

综合分析了模糊数学、随机概率及区间数等不确定性信息处理方法的优劣之处,提出用灰数来描述不确定性信息, 在考虑灰数的概率分布的基础上, 给出了灰数的新定义, 提出了灰数排序的可能度方法,并重点研究了离散灰数和区间灰数的排序规则, 在均匀分布情况下, 区间灰数将退化为区间数. 最后通过算例佐证所建立灰数排序方法的有效性.     

串并案指标体系广义区间灰数熵权重配置研究

串并案是指一个或者一伙罪犯所作的系列案件聚类成的案件集.在应急情景下、受害人、证人以及刑侦人员等对案情的描述具有多元异构性和不确定性特征,导致串并案信息具有多元不确定性的特点,而传统的多属性聚类决策方法对串并案研究有着一定的局限,因此本文根据串并案问题,对其指标体系的权重配置进行了深入研究.首先针对串并案信息的多元不确定性特点,提出在某一特定条件下所有不确定数均可统一转化为广义标准区间灰数,然后建立广义灰色相似度模型,测算属性指标以及整体案件的相似度,并构建串并案指标体系广义区间灰数熵客观权重配置模型,求解串并案指标的广义区间灰数熵权重.最后通过案例研究,证明了本文模型的合理性与可行性.     

不确定性下C2组织结构的“任务-平台”关系设计模型及算法

针对经典“任务-平台”关系设计（task platform relation design, TPRD）中忽视了指挥控制（command and control, C2）组织所处战场环境不确定性的不足,研究了更符合作战实际的不确定性下C2 组织结构的“任务-平台”关系设计（task platform relation design under uncertainty, TPRDU）问题。考虑了使命成功不确定性、使命执行时间不确定性和平台的能力损耗不确定性,建立了以使命成功概率（mission success probability, MSP）最大为目标的机会约束规划模型。设计了用于求解该模型的分散搜索（scatter search, SS）算法,该算法在生成新解时采用平台冗余设计（platform redundancy design, PRD）策略。最后的计算实验表明了TPRDU问题的实际意义和分散搜索算法的有效性,并验证了PRD策略对MSP的提高作用。     

基于边界域的知识粗糙熵与粗集粗糙熵

传统的知识粗糙熵表征了知识整体的统计特征,是总体的平均不确定性的量度,知识和粗集的不确定性值被放大。从Pawlak拓扑的角度,给出了一种基于边界域的知识粗糙熵新定义,并修正了粗集粗糙熵的定义,集合的不确定性可以通过边界域来描述,能更精确的度量知识不确定性;证明了知识粗糙熵和修正后的粗集粗糙熵都随着信息粒度的变小而单调减少等重要结论。最后,通过弹簧振子系统定性仿真例子,结合定性推理技术,构造属性约简的启发式算法,消去定性描述中的冗余,获得了其系统的定性微分方程,说明了粗集理论在定性推理与定性仿真技术中的重要应用价值。     

Data processing of small samples based on grey distance information approach

Data processing of small samples is an important and valuable research problem in the electronic equipment test. Because it is difficult and complex to determine the probability distribution of small samples, it is difficult to use the traditional probability theory to process the samples and assess the degree of uncertainty. Using the grey relational theory and the norm theory, the grey distance information approach, which is based on the grey distance information quantity of a sample and the average grey distance information quantity of the samples, is proposed in this article. The definitions of the grey distance information quantity of a sample and the average grey distance information quantity of the samples, with their characteristics and algorithms, are introduced. The correlative problems, including the algorithm of estimated value, the standard deviation, and the acceptance and rejection criteria of the samples and estimated results, are also proposed. Moreover, the information whitening ratio is introduced to select the weight algorithm and to compare the different samples. Several examples are given to demonstrate the application of the proposed approach. The examples show that the proposed approach, which has no demand for the probability distribution of small samples, is feasible and effective.     

基于认知图和直觉模糊推理的态势评估方法

针对战场环境中信息的不确定性和交互关联性问题,将直觉模糊推理理论与认知图推理相结合,提出一种基于认知图和直觉模糊理论的态势评估方法。首先,分析当前认知图推理的特点与不足,建立基于直觉模糊集理论和有序加权平均算子的直觉模糊认知图模型;其次,提出直觉模糊认知图的态势评估推理过程;最后,用实例给出评估结果,验证方法的有效性和正确性。该方法能更准确地描述战场客观环境,为决策者提供更多的决策信息和决策偏好自由度。     

虚拟企业灰色评价体系的构建与运行

引入灰色系统理论方法,以解决信息不确定下的虚拟企业评价体系的生成问题.首先,提出了含灰色不确定性的虚拟企业评价体系的总体框架.接着在其指标优选环节中,重点研究了灰色系统理论的灰色关联分析;对现有的灰色关联分析方法进行扩展,结合质量控制中的标准化概念,提出灰色关联分析中的标准化算子;为了改变以往的灰色关联算子两个序列阶次需相等的局限,又提出了变阶算子的概念(具体包括乘幂、指数、对数算子).最后,在虚拟企业评价体系的构建阶段,结合灰色模糊集理论提出了灰色模糊评价体系,并引入了GM预测模型,使得评价体系能够反映观企业将来的状态.     

考虑预测响应值波动的多响应优化设计

在多响应优化设计中,模型参数的不确定性以及生产过程的噪声因子不可避免地会导致预测响应值出现较大的波动。针对上述的问题,结合贝叶斯抽样技术、帕累托优化策略以及灰色关联分析方法提出了一种多响应优化设计方法。首先,考虑模型参数的不确定性,运用贝叶斯多元回归模型构建了过程响应与试验因子之间的函数关系;其次,根据帕累托最优策略求出了帕累托最优前沿,并计算各试验点达到帕累托最优的贝叶斯后验概率;然后,利用灰色关联分析方法识别出最佳的优化设计方案;最后,实际案例研究表明,在考虑预测响应值波动时,所提的方法能够获得更为稳健和可靠的优化结果。     

基于前景理论的多目标灰色局势决策方法

鉴于决策者风险态度对多目标决策的影响,提出一种基于前景理论的多目标灰色局势决策方法。该方法首先利用奖优罚劣的线性变换算子对原始决策信息进行规范化处理,进而确定正负理想方案。基于前景理论和多目标灰色局势决策方法确定前景价值函数,并利用方案综合前景值最大化的多目标优化模型求解最优权向量,进而求得综合效果测度矩阵,而后采用区间数的可能度对每个事件的局势进行排序,最后通过实例验证了该模型的有效性和实用性。     

对敌网络一体化防空体系的联合压制策略

为实现对敌网络一体化防空体系的有效压制,以“超网”理论为基础,分析并构设了“两层四链四网”的网络一体化防空体系结构模型;选取“作战环数”为作战体系效能评估指标,构建了火力打击及电子攻击条件下联合压制作战效能评估模型;通过仿真计算,得出在对敌网络一体化防空体系实施联合压制作战时,应采取“先实施战役性联合压制毁敌30%节点以达成破敌体系、后实施战术性联合压制全程扰敌以达成乱敌护航”,“战役性联合压制以火力打击手段毁敌为主、战术性联合压制以电子攻击手段扰敌为主”的行动策略。