基于Shapley-TOPSIS的辐射源威胁评估

针对雷达对抗领域辐射源威胁评估问题,利用基于Shapley值的优势关系粗糙集客观权重分配法克服主观赋值、不依赖先验知识的优点,与TOPSIS(逼近理想解排序)结合,提出一种基于Shapley-TOPSIS的辐射源威胁评估模型。首先,区分收益型和成本型对属性指标进行规范化,构建目标集与属性集的评判矩阵;然后,利用优势关系进行属性约简,并基于Shapley值确定各属性权重,再利用属性权重更新评判矩阵;最后,计算得到模型的正、负理想解,分别求解各辐射源的贴近度,进行辐射源威胁等级排序。仿真结果表明,与基于专家系统赋值的TOPSIS模型相比,文中模型综合考虑了各属性的相互关系,威胁等级排序结果更准确。     

基于灰色关联-改进TOPSIS法的EPC项目承包商优选研究

随着EPC承包模式的推广,为了选择最符合要求的EPC工程项目承包商的,提出了基于C-OWA算子赋权灰色关联-改进TOPSIS的EPC总承包商优选方法.通过分析相关文献的基础上,构建了EPC工程项目承包商的综合评价体系,用C-OWA算子进行赋权,确定各指标权重,并将灰色关联和改进的TOPSIS模型相结合,计算各承包商与正负理想解之间的相对贴近度,对招标的承包商进行排序及择优选择.通过实际工程验证,证明了该模型的可行性、适用性,研究结果表明,基于C-OWA算子赋权灰色关联-改进TOPSIS法能达到对EPC工程项目的优选的目的.     

基于随机森林赋权和TOPSIS-RSR的目标威胁等级评估

针对目标威胁评估过程中现有赋权方法难以反映指标贡献和威胁等级划分过于主观化的不足，提出了一种基于随机森林赋权和TOPSIS\|RSR的目标威胁等级评估方法。该方法首先建立随机森林模型，通过计算模型中指标与威胁值的相关性确定指标权重,然后构建了基于TOPSIS\|RSR的威胁等级评估模型，通过对相对优劣距离进行编秩得到目标的威胁排序和威胁等级，并通过ANOVA方差分析检验威胁等级划分结果的合理性。最后通过仿真实验和对比分析证明了所提方法的有效性。     

基于熵权的灰色关联辐射源威胁评估

辐射源威胁评估可为后期干扰资源配置及任务分配提供依据,是机载自卫电子对抗的重要研究课题。针对评估指标少、不全面的问题,从影响威胁等级的距离估计指标、分辨力估计指标、概率估计指标和平台指标出发建立辐射源威胁评估体系,通过参数集输入计算出各指标值;然后运用基于熵权的灰色关联方法,通过熵权法对权重客观赋值,结合最优、最劣关联度,得到灰色关联相对贴近度;最后,对贴近度排序,评判威胁等级。仿真表明,定量计算与定性分析结果的一致说明了算法的有效性;与选取的2种改进算法进行威胁排序与运算时间的对比,其结果的一致和运算时间上的优势说明了算法的可行性和时效性。     

基于改进灰色关联投影法的无人机避让优先运行策略

针对未来混合空域中多种航空器共同执行任务而可能出现飞行避让安全问题,提出了一种基于组合赋权改进灰色关联投影法的无人机避让优先运行策略。首先,从空域管理、航空法规、风险评估等角度分析影响避让过程的因素,构建无人机避让评价指标体系;其次,利用层次分析法和粗糙熵法进行主客观赋权,由合作博弈方法构建离差和最小目标优化函数将主客观权重融合确定最终权重,克服主观赋权随意性和客观赋权过分依赖数据的弊端;随后,利用优劣解距离法(TOPSIS)与灰色关联投影法的融合算法对无人机避让对象进行综合评价,从而获取无人机优先避让运行策略;最后,将融合算法与TOPSIS算法进行对比。结果表明,较于TOPSIS法,所提融合算法获取策略与空域运行实践相符且灵敏度提高了17.08%。因此,新算法避免了单一算法的数据丢失现象,提高了获取策略的准确性,可为混合空域的无人机运行策略获取提供新思路。     

IFS-BN结合的辐射源威胁评估方法

针对辐射源威胁评估实时性、复杂性和信息不确定性的问题,将直觉模糊集与贝叶斯网络相结合,提出一种基于IFS-BN的辐射源威胁评估方法。IFS-BN算法通过直觉模糊集刻画贝叶斯网络的节点信息,充分描述节点信息的确定性,不确定性以及犹豫度。同时,将直觉模糊集求得的各辐射源先验概率代入贝叶斯网络模型之中,得出后验概率进行威胁等级排序,并在此基础上建立了相应的评估指标体系。仿真分析表明,算法具有较好的可行性与有效性。与经典贝叶斯网络评估方法相比,IFS-BN算法的结果更加客观合理。     

基于改进CRITIC-TOPSIS的电能质量评估方法

随着风能、太阳能以及水电的并网和用户侧设备对电能的敏感,电能质量的优劣需要更加合理的评估.基于改进CRITIC-TOPSIS建立电能质量综合评估决策模型.首先,通过CRITIC法对数据的运算完成对指标的赋权,得到的权重值未受到主观意识的影响从而更加客观准确.然后用加权广义马氏距离替代欧式距离改进的TOPSIS法可以解决协方差矩阵不可逆、指标之间重要性差异和相关性等问题,得到的评估结果更加合理准确.最后,将综合评估模型代入5个监测点中,得到的结果表明,该模型能够得到相对合理的排序,为评估电能质量的优劣提供了新的思路.     

面向服务的天基信息网节点重要性评估算法

针对传统节点重要性评估只考虑拓扑方面，主观赋权法与客观赋权法分别具有限制性，多评估指标如何准确有效融合的问题，建立面向服务的节点重要性指标体系，提出基于粒子群的主、客观综合赋权法与基于余弦距离和灰色关联的逼近理想排序算法.结果表明，与传统方法相比，优先移除或修复本文方法评估出的重要节点对网络性能的影响更大，即本文的节点重要性评估算法更准确.     

分组大规模排序管理算法

为了解决互联网时代大规模数据排序问题,本文提出了一种基于云计算的分组大规模排序算法,该算法利用了快速排序与归并排序的思想,对分发到各个云端的数据进行排序与整合;并能有效利用云端的计算资源以及存储资源,通过并行排序思想来缩短计算时间,提高排序效率。通过对该算法的时间复杂度评估和模拟测试,验证了该算法思想的有效性。     

基于退火狼群算法的卫星星座网络抗毁性优化

为提高卫星星座网络受到攻击后的抗毁性及工作能力,提出了一种模拟退火狼群算法。该算法利用主客观权重法结合综合逼近理想排序法(TOPSIS:Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)对网络中的节点进行重要度评估,并按照节点重要度排序依次攻击。以网络连通度与网络连通效率为优化目标,卫星星座网络通信限制为约束条件,采用运动算子的思想实现狼群自适应步长的游走、召唤和围攻。使用通过优化得出的加边方案对网络结构进行优化。实验表明,与其他优化算法相比,该算法具有优越性,解决了卫星星座网络在受到攻击后工作能力下降的问题,提高了其受到攻击后的抗毁性。     

基于战场态势变权的空中集群威胁评估

以联合空中作战为背景,提出了一种基于战场态势变权的空中集群威胁评估方法。首先建立了空中集群的威胁评估指标体系,根据离散信源与武器装备的相似原理构造了基于层次聚合的威胁指标量化模型;采用层次分析法和熵权法得到主客观权重,博弈组合得到常权权重,引入变权理论确定变权权重,使指标权重能够反映战场态势的特点和变化;然后针对传统多属性决策方法没有考虑决策者心理因素以及灰色关联分析和TOPSIS法评估结果不一致的问题,构建了基于后悔理论的灰色TOPSIS威胁评估模型,通过计算综合贴近度得到最终威胁评估结果,仿真实验证明该方法可靠有效。     

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.     

基于IOWA算子的短时交通流预测方法研究

本文首次将诱导有序加权平均（IOWA）算子应用到短时交通流预测中,建立了以整体预测误差平方和最小为目标的组合预测模型。在分析短时交通流预测模型的基础上,本文选取了指数平滑法、季节自回归求和移动平均模型（SARIMA）、BP神经网络模型对短时交通流进行预测,再用IOWA算子将这三种模型进行组合预测。最后进行实例验证,通过MAE、MSE和MAPE三项指标比较分析四种模型的预测效果。结果证明,IOWA算子组合预测模型明显优于其他的预测模型,有效地提高了短时交通流的预测精度。     

基于IAHP和离差最大化TOPSIS法目标威胁评估

针对空战目标威胁评估问题,综合考虑了主观和客观因素,将运用区间层次分析法(Interval-based AHP,IAHP)求解出的威胁评估指标主观权重与运用离差最大化法求解出的威胁评估指标客观权重相融合得到组合权重。建立了改进的TOPSIS法评估空战目标威胁的数学模型,首先构造加权规范化决策矩阵,其次确定区间型正理想解和负理想解,然后计算每个目标分别到正理想解和负理想解的距离,最后计算每个目标对理想解的贴近度。给出评估实例,在3种不同权重影响因子组合的情况下,最终求解得到相同的目标威胁评估排序,评估结果表明:该方法合理有效,并针对原方法有了较大改进。     

基于组合模型的三角模糊数预测模型

首先以北京市1994-2006年年平均最低气温、年平均气温、年平均最高气温构建三角模糊数序列的三个界点,出于数据整体性考虑将三角模糊数序列转换成等量信息的三个指标数序列,然后,对三个指标数序列分别构建了时间序列ARIMA模型,灰色预测GM(1,1)模型以及BP神经网络模型,最后在单一模型预测结果的基础上通过引入诱导有序加权(IOWA)算子,建立了一种集成IOWA算子的ARIMA-GM-BP的三角模糊组合预测模型。通过最终预测结果对比,组合模型预测精度明显要高于各单一模型。     

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.     

基于前景理论和VIKOR法的空战威胁评估

针对当前空战威胁评估中未考虑决策者的认知局限、决策偏好难以确定,以及没有综合考虑个体遗憾和群体价值的问题,构建基于三参考点的前景理论和多准则折衷排序法的威胁评估模型。首先,根据待评方案之间的独立性,建立前景价值最大化规划模型,计算指标权重,避免主观赋权法带来的不确定性;为了克服单纯采用指标平均值参考点带来的信息丢失和结果分辨率下降的问题,借鉴逼近理想解排序法,引入正负理想点作为参考点,采用模糊分析法确定决策者对不同参考点的偏好权重;最后为了平衡群体价值和个体遗憾,反映决策者主观偏好,结合前景价值,采用VIKOR法对目标进行威胁排序。威胁评估算例仿真验证了方法的可行性和有效性。