诱导有序加权平均算子在城市公共交通预测中的应用

有序加权平均算子是近年来发展起来的,并在许多领域有着广泛的应用.本文通过引进诱导有序加权平均算子(IOWA),介绍并建立了组合预测模型,最后给出IOWA在城市公共交通预测中的应用,并结合实例分析结果表明了模型的有效性.     

基于协商视角的密度算子及其应用

针对群体评价中专家信息的集结问题，从利益相关者协商的视角对密度算子进行拓展并将其用于解决该问题.协商的基本思想是使协商值与单个协商参与者(或利益集团)给出的协商信息偏差最小.在此基础上，基于密度算子信息集结的过程，结合着组内和组间信息的特征，分别给出了组内和组间协商的两种模型，以此实现信息的集结.最后，通过一个算例对该方法的应用进行了说明.该方法的研究可进一步完善密度算子的理论体系并拓展其实际应用范围.     

一种基于模糊偏好矩阵和IOWA算子的模糊群决策方法

基于模糊偏好关系矩阵和IOWA算子,提出了一种改进的用于指标筛选和指标权重确定的模糊群决策方法.该方法以修正后的专家权重作为IOWA算子的诱导分量,将专家个体的模糊偏好集结为群的模糊偏好,在此基础上确定各指标的权重,并以此进行指标的筛选.在剔除不重要的指标后,该方法无须再度采集专家偏好信息就可重新计算剩余指标权重.     

基于约束的智能主体及其在自动协商中的应用

把Agent技术、ECA(Event Condition Action)规则和约束满足问题相结合,提出了一种基于约束的BDI(Belief-Desire-Intension)结构Agent.首先给出了协商问题的形式化描述,而后形式化定义CBDI-Agent(Constraint based BDI-Agent)的结构.基于该结构,提出了一个自动协商协议.最后给出了一个应用实例.     

基于IOWA算子的中国能源消费总量的组合预测

本文利用多元回归模型、指数模型、灰色预测这三种方法分别对我国的能源消费做了预测,然后利用IOWA算子,运用诱导有序加权平均方法,对这三种模型的预测值进行了组合.实证结果显示,基于IOWA算子的组合预测的精度比三种方法各自的精度要高,而且精度比较稳定,达到了预期的水平.在此基础上,运用IOWA算子组合预测了2013年的能源消费总量,以期为相关部门制定能源政策和宏观经济的运行提供有用的参考信息.     

一种多粒度语言决策方法及其在ERP选型中的应用

文章针对具有不同粒度语言表达下的群决策问题,提出了一种基于IOWA算子的多粒度语言决策模型;对多粒度语言进行一致性的转换,引入IOWA算子,将各决策者给出的偏好信息集结为群偏好,同时进行方案的优选,最后将方法应用于ERP选型中;并通过一个算例,说明了该方法的有效性和实用性.     

数据缺失下基于IOWA TOPSIS的辐射源威胁评估

由于战场环境的高复杂性,侦察方难于获取目标辐射源的完备信息.为解决传统辐射源威胁评估算法不适用于数据缺失情况的问题,引入诱导有序加权平均算子空值估计算法,与逼近理想解排序法相结合,采用CV-G1法赋权,构建数据缺失下基于IOWA-TOPSIS的辐射源威胁评估模型.首先,利用IOWA算子估算空值,解决数据缺失问题;然后,利用基于变异系数法改进的G1法实现对各属性的组合赋权;最后,通过TOPSIS算法对辐射源威胁度进行排序.仿真验证了算法的有效性,该方法拓展了TOPSIS算法使用范围,实现数据缺失情况下的辐射源威胁评估.     

Fuzzy集合上的K-拟可加Fuzzy积分

利用已往给出的诱导算子，定义了Fuzzy集上的K-拟可加Fuzzy积分，讨论了它的一些性质，并给出了几个积分转化定理。     

基于双边多目标和时间限制的讨价还价协商模型

基于博弈论的理论,讨论了基于讨价还价机制协商模型,该模型体现了3个关键特征,包括:具有时间限制、信息不完全性和多目标(议题)的3个特征.该模型用形式化的方法定义了协商模型,并规定了在协商过程中的协商协议;根据博弈论的理论,定义了协商过程中的多目标的效用函数,设计了讨价还价交易过程中双方的让步函数;给出了带有时间限制策略规则,该规则可以作为双方交易过程中判断是否交易成功的条件.通过实验分析比较了几种不同的协商策略,实验结果表明了该协商策略模型的有效性,并且为该系统的具体实施奠定了基础.     

QK空间和Bloch空间之间的叠加算子

设φ是一个整函数,f为解析函数,由φ诱导的叠加算子Sφ定义为Sφ(f)=φ(f).对算子Sφ的有界性进行了研究,给出了叠加算子Sφ将QK空间映入Bloch空间或者将Bloch空间映入QK空间的一个充分必要条件.     

诱导有序加权平均的组合预测模型及其应用

有序加权平均算子是近年来发展的在许多领域有着广泛应用的信息融合方法.本文引进诱导有序加权平均算子的概念,并探讨了它的一些性质,然后建立诱导有序加权平均新的组合预测模型,最后给出其在股票价格预测中的应用研究,实例分析结果表明了该方法的有效性.     

IC—OWGA算子及其在区间数群决策中的应用

基于IOWGA算子和C—OWGA算子，提出一种IC—OWGA算子，讨论了该算子的优良性质．针对区间数互反判断矩阵提出一种连续偏好矩阵的概念，定义了一种DIC—OWGA算子，并给出了一种基于该算子的区间数群决策方法，最后通过算例说明了该方法的可行性．     

基于不确定IOWGA算子的多属性决策方法

将导出有序加权平均(IOWGA)算子推广到不确定的环境下,即所给出的数据信息为区间数。提出了一种不确定导出有序加权几何平均(UIOWGA)算子。利用区间数比较的可能度公式,提出了一种决策信息的集结方法,最后的实例说明该方法的有效性和合理性。     

基于ITFOWA算子的多属性决策方法研究

将梯形模糊有序加权平均算子（TFOWA）扩充至诱导的梯形模糊有序加权平均（ITFOWA）算子情形．提出两梯形模糊数接近度概念,用其度量属性本身的重要性程度、并以属性值的接近度作为诱导变量,采用ITFOWA算子进行信息集结,得到一种新的基于诱导梯形模糊有序加权平均算子的多属性决策方法．     

上升有序加权欧氏平均算子及其在决策中的应用

提出了一种上升有序加权欧氏平均 (AOWEA)算子 ,详细研究了它的一些优良性质 ,如 :单调性、置换不变性等 .给出了一种基于AOWEA算子的多属性决策方法 .最后通过实例说明了该方法的可行性和有效性 .     

基于广义有序模块化算子的高校教师绩效评价

针对语言环境下绩效评价中多层级指标结构的模块化特征,构建了二元语义广义有序模块化平均(2TLGOMA)算子,该算子具有单调性、幂等性、有界性和置换不变性;进而提出二元语义广义有序加权模块化平均(2TLGOWMA)算子和混合加权二元语义广义有序模块化(H2TLGOM)集成算子的概念,同时定义了Orness测度;给出一种语言信息环境下,基于2TLGOWMA算子和H2TLGOM算子的高校教师绩效评价方法,该方法的优点在于它不仅考虑了评价指标体系各模块之间的结构关系,也兼顾了指标体系的权重信息和评价者的态度偏好;最后,通过实例分析说明了该评价方法的可行性和有效性。     

基于Theil不等系数的IOWGA算子组合预测模型

将Theil不等系数和IOWGA算子相结合,提出一种基于Theil不等系数的IOWGA算子最优组合预测模型,并定义了优性组合预测和非劣性组合预测的概念,最后通过对税收收入进行组合预测说明该组合预测方法的有效性和合理性,且该模型存在优性组合预测.     

改进的加权调和平均算子及其在多属性决策中应用

在加权调和平均（WHA）算子的基础上,提出了信息数据集结的有序加权调和平均（OWHA）算子和组合加权调和平均（CWHA）算子,探讨了它们的一些性质关系,给出了OWHA算子和CWHA算子应用于多属性决策的方法,最后通过实例分析表明该决策方法是有效和可行的.     

一种组合加权几何平均算子及其应用

提出了一种集结数据信息的组合加权几何平均（CWGA）算子，证明了加权几何平均（WGA）算子以及有序加权几何平均（OWGA）算子均为CWGA算子的特例，CWGA算子的根本特点是：不仅考虑每个数据的自身重要性程度，而且还体现了每个数据所在位置的重要性程度，最后，提出了一种基于WGA及CWGA算子的多属性群决策方法，并通过实例对该决策方法的合理性和有效性进行了说明。