有人机/UCAV编队协同作战决策分配方法

针对有人机/UCAV(unmanned combat aerial vehicle)编队协同作战决策分配过程中属性值和专家建议的不确定性,采用区间直觉模糊多属性决策(interval-valued intuitionistic fuzzy multiple attribute decision-making,IVIFMADM)方法,综合处理不确定数值.首先,对专家域中专家建议矩阵进行一致性检验,并进行收敛迭代生成群体决策矩阵;其次,采用熵权法求得各属性值权重大小,赋予高熵值属性以较大权重;然后,基于改进灰色关联分析,并与属性权值进行信息集结得到属性值与各决策等级间的相似度,确定最终决策等级;最后,通过实例验证了IVIFMADM方法应用于有人机/UCAV编队协同作战决策分配的有效性和稳定性.     

不确定集结算子及其在多属性决策中的应用

针对方案评估中属性信息的不确定性,提出了一个基于不确定信息的多属性集结算子。该算子将有序加权平均(OWA)算子和广义平均算子相结合而成的广义有序加权平均(GOWA)算子推广到不确定的环境中,提出了一个广义不确定有序加权平均(GUOWA)算子。并且给出了基于GUOWA算子的不确定多属性决策方法,最后的实例说明该方法的有效性和合理性。     

基于FV-OWA算子的不确定多属性决策方法

对基于模糊数Vague集的不确定多属性决策方法进行了研究.定义了模糊数Vague值的一些运算法则,基于这些法则,给出了一种模糊数Vague值的有序加权平均(FV-OWA)算子.基于FV-OWA算子,提出了一种属性权重完全未知、且方案的属性评估信息以模糊数Vague值形式给出的不确定多属性决策方法.最后,进行了实例分析.     

基于GA的编队水下多目标防御火力分配研究

结合舰艇编队对鱼雷防御作战的特点,建立了舰艇编队水下多目标防御火力优化分配模型.为了获得全局最优解,将遗传算法(GA)用于水下多目标防御火力分配优化研究中,给出了基于遗传算法的模型求解方法和步骤.经过实例分析与计算机MATLAB仿真实现,得出编队抗击水下多目标的最优策略,取得了良好的目标分配效果,可为舰艇编队对水下多目标防御作战指挥自动化决策提供科学的参考.     

基于直觉不确定语言新集成算子的多属性决策方法

对于直觉不确定语言环境下的多属性决策问题,给出一种基于直觉不确定语言变量新型集成算子的多属性决策方法.该方法采用阿基米德T-模和S-模定义直觉不确定语言变量的新运算法则,避免了现有运算法则不满足封闭性的不足;并基于新运算法则提出对权重进行自适应确定或调整的直觉不确定语言加权算术平均(IULWA)算子.以及定义直觉不确定语言变量新的期望值和精确值,给出直觉不确定语言变量的一种排序方法.进而提出一种属性权重值为实数且属性值为直觉不确定语言变量的多属性决策方法.最后,通过算例分析说明该方法的有效性和可行性.     

拓展的C2OWA 算子及其在不确定多属性决策中的应用

把Yager提出的连续区间数据OWA(C-OWA)算子进行拓展,提出了加权的C-OWA(WC-OWA)算子、有序加权的C-OWA(OWC-OWA)算子、以及组合的C-OWA(CC-OWA)算子,研究了它们的一些性质.基于这些算子,分别在单人决策和群决策这两种情形下,提出了属性权重确知、且属性值以区间数形式给出的不确定多属性决策方法.最后,进行了实例分析.     

应用多属性决策的威胁评估方法

威胁评估是作战系统需要完成的功能之一 ,对实现指挥控制系统自动化是非常重要的。威胁评估涉及的因素比较多 ,目前还没有统一的方法。威胁评估实际上是一个推理、决策的行为 ,而决策理论为推理、决策提供了理论方法。根据威胁评估和多属性决策的特点 ,提出了基于多属性决策的威胁评估模型和方法 ,应用隶属函数及逼近于理想的排序法 (TOPSIS)分析 ,并通过示例说明应用多属性决策的威胁评估方法。     

诱导广义区间值直觉不确定语言混合Shapley算子及在群决策中的应用

本文针对具有区间值直觉不确定语言信息的多属性群决策,定义了两个广义混合累积算子.它们不仅综合考虑了属性自身及序位置的重要性,同时考虑了它们各自间的交互作用.值得一提的是:许多区间值直觉不确定语言累积算子是本文所定义算子的特例.当权重信息不完全已知时,建立了关于专家集、属性集和相应序位置集合上最优模糊测的数学规划模型.基于所定义的算子和建立的数学模型,提出了一种新的区间值直觉不确定语言多属性群决策方法.最后,通过对一个城市图书馆空调系统的评价来说明所给方法的具体应用.     

以目标类型为主的一种威胁评估方法

结合现代防空作战的特点和指挥自动化系统的工作要求，对影响目标威胁评估的属性进行了分析，根据多属性决策理论和方法，提出了一种目标威胁评估方法。首先对目标类型进行分类；然后对影响目标威胁评估的各个属性进行划分；最后依据多属性决策方法，建立了目标威胁评估的数学模型，并通过示例介绍了威胁评估的求解过程。仿真结果表明，该模型能够有效目标威胁评估问题，能够有助于指挥员进行目标分配和提高防空武器系统性能。     

机载雷达目标编队试飞指挥引导自动化方法与实现

新一代战斗机机载雷达目标编队试飞呈现大场次的多批、多路、多层次指挥、引导和决策。针对战斗机雷达目标编队传统的人工指挥引导速度慢、精度差、效率低，导致现有试飞手段满足不了试飞需求的问题，介绍了机载雷达目标编队试飞自动化指挥引导的基本全向引导法等方法、主要功能设置和模块体系结构，建立了机载雷迭目标编队试飞自动化指挥引导实现模型，并在基于地面雷达和GPS试飞指挥引导自动化系统研制中得到实现和验证。     

基于属性重要性的多属性客观权重分配方法

针对属性权重完全求知且属性值以连续值形式给出的无决策属性的多属性决策问题,提出了利用属性重要性来进行客观权重的分配方法。该方法根据模糊聚类技术与粗糙集中的相对正域理论,论述了如何从客观数据中根据属性重要性确定各属性的客观权重。通过实例说明了该方法的合理性和有效性。     

系统可靠度分配的最优决策

运用模糊数学原理和多阶段决策算子法,提出了两种适用的系统可靠度分配的新方法．     

含模糊数据决策单元间的资源分配问题——基于DEA和Shapley值的研究

本文研究当生产系统中各决策单元的投入产出数据为模糊数据时,管理者如何将资源在决策单元之间进行公平分配的问题.基于DEA理论及合作博弈的Shapley值,在模糊数据环境下,考虑决策单元加入联盟前后对联盟中原有决策单元效率值及自身效率值的影响,建立修正Shapley值,并依据决策单元对生产系统的相对贡献情况,设计资源在各决策单元之间进行公平分配的方案.最后通过数值算例加以验证.     

资源分配的群体决策模型

针对资源分配的群体决策问题，简述了Ｐａｒｅｔｏ模型和核心（ｃｏｒｅ）模型的求解思想，指出这两类模型在资源分配决策中的缺陷。根据群体基数效用函数的加和性，用距离表示群体的损失函数，建立了资源分配群体决策的重心模型。     

权力分散多人递阶资源配置中下层决策者合作联盟的形成及利益分配研究

本文详细地研究了下层决策者之间部分或全部允许合作的权力分散多人递阶资源配置问题, 对文献[2]中结果共享合作方式的结论作了推广, 首次提出合作联盟利益分配的核心分配向量集的解概念, 并讨论了一些基本性质。通过对核心分配向量集的分析可以指导下层决策者中哪些部门组成合作联盟能够获得更大的利益。文中利用实例作了分析说明。     

变自主权限认知决策辅助系统研究

智能驾驶员认知决策辅助系统是提高系统完成任务有效性和作战生存性以及降低驾驶员负荷的重要技术手段。从认知自动化与认知人机协调和协作的角度，研究了认知决策辅助系统中可变自主权限划分与功能分配的原则和方法，并进行了权限级别的划分。通过权限管理策略与信息管理系统实现驾驶员与决策辅助系统之间的集成，并给出了系统集成结构，实现驾驶员和智能系统之间的有机协调与协作，提高作战飞机系统的综合性能。     

三参数区间数调和平均算子及决策应用

针对决策信息以三参数区间数据形式给出的多属性决策问题,提出了一些新的三参数区间数据信息的集成算子和决策方法。基于连续区间数据有序加权调和平均(C OWHA)算子,定义了连续的三参数区间数据有序加权调和平均(CP OWHA)算子,并将该算子进行了拓展,提出了加权调和CP OWHA(WHCP OWHA)算子、有序加权调和CP OWHA(OWHCP OWHA)算子和组合的CP OWHA(CCP OWHA)算子。进一步证明了WHCP OWHA算子和OWHCP OWHA算子均为CCP OWHA算子的特例。CCP OWHA算子同时推广了WHCP OWHA算子和OWHCP OWHA算子,CCP OWHA算子不仅考虑了每个数据的自身重要性程度,而且还体现了该数据所在位置的重要性程度。基于WHCP OWHA算子和CCP OWHA算子,提出了一种属性权重和专家权重均为确定实数且属性值为三参数区间数的多属性群决策方法。最后给出了一个数值例子,结果表明该方法有效。     

基于等比OWA算子的不确定决策偏好表示方法

根据单调权值OWA算子的一些性质，特别是等比OWA算子的性质，提出将等比OWA算子应用于不确定决策的可行性，采用等比OWA表达决策者的偏好信息，可以比传统的不确定决策方法更全面地反映决策实际，提供更大的灵活性，并且与一般的OWA算子决策相比也更加直接和方便。