杂合灰色聚类与扩展优势粗集的概率决策方法

为了能够由多标准信息表获取最小的知识表达,提出了一种灰色定权聚类与扩展优势粗糙集杂合的方法,杂合方法建立的基本思路为:首先运用灰色定权聚类方法将由不同量纲偏好属性组成的多标准信息表生成多标准决策表,接下来应用扩展优势粗糙集方法进行概率决策分析,并导出偏好概率决策模型.该方法被应用于区域关键技术的评价选择中,获取的偏好概率决策规则可为决策者提供决策参考.     

基于灰关联度的多目标规划新求解算法

针对多目标规划的求解问题,提出了一种新的基于灰色关联度的求解算法, 该算法将多目标规划模型的多个目标函数理想值组成一个理想目标向量。在相同的约束条件下,基于目标函数向量与理想目标向量之间的灰色关联度而构造一个实值偏好函数。通过最大化这个实值偏好函数,可把多目标规划问题转变为单目标规划问题,并给出了基于遗传算法的求解步骤。通过实际算例表明,该算法正确有效,且相对于线性加权和法、平方加权和法和理想点法而言,具有较好的综合距离均衡性能。     

同轨热备份GEO星座网络可靠性建模

地球同步轨道（GEO）通信卫星星座系统具有拓扑结构复杂、系统状态难以准确划分等特点.在分析包含三颗正常工作卫星和一颗同轨热备份卫星的GEO星座体系拓扑关系基础上，借助Markov过程对系统运行状态进行划分和聚合.依据Kolmogorov定理建立各聚合状态停留概率的微分方程组，通过Laplace变换及其逆变换进行星座网络可靠性指标的推导.分析备份星失效率变动时系统访问安全状态集、劣化状态集、警戒状态集和故障状态集共四类状态集的概率敏感性，为提高星座网络可靠性及制定备份策略提供定量支持.案例对某卫星通信公司设计的GEO星座体系的可靠性进行建模，对比了备份星在不同失效率下系统可靠度的变动.     

含Caputo型分数阶导数的灰色预测模型

针对缺乏统计规律的小样本预测系统,如何挖掘其发展规律,一直是学术界的难点.本文依据分数阶微积分理论,将整数阶导数灰色模型推广到分数阶导数灰色模型,并从是否满足新信息优先原理、初值利用情况、还原误差大小和稳定性等方面说明了新模型的优势,以期用Caputo型分数阶导数的记忆性描述小样本预测系统.实例表明含有Caputo型分数阶导数的灰色预测模型的有效性与实用性.     

组内网络外部效应不对称的多寡头双边市场定价策略

构建了组间网络外部效应和正负不对称组内网络外部效应共同作用下的双边市场中多寡头平台企业竞争的Salop双环模型.结果表明:网络外部效应对平台企业定价的影响取决于双边用户接入平台后的市场结构.双边局部垄断时,平台利润与组间网络外部效应和组内网络外部效应成正相关关系;双边竞争时,平台利润与组间网络外部效应和组内网络外部效应无关;单边竞争时,平台利润与组间网络外部效应成反向关系,与组内网络外部效应的关系受平台数目的影响,平台数目太多时,平台企业需要对单边竞争市场结构下的竞争方进行补贴.     

战略性新兴产业选择评价指标与综合决策模型

分析了部分省市战略性新兴产业选择决策方面存在的问题,明确了战略性新兴产业选择的标准,提出了指标体系构建的一般流程和建立战略性新兴产业评价指标体系应当遵循的原则,运用层次分析法（AHP）和专家调查相结合,建立了战略性新兴产业评价指标体系,确定了各指标的权重。对多指标加权灰靶综合决策评估模型的算法步骤进行梳理,并根据所建立的战略性新兴产业评价指标体系和多指标加权灰靶综合决策评估模型对某省6个备选的战略性新兴产业进行综合评价,明确了各产业的优先顺序,所得结果可以作为政府进行战略性新兴产业选择决策的依据。     

具自忆性的改进灰色Verhulst模型研究及应用

传统灰色Verhulst模型对于饱和发展状态的S型过程有较好的预测精度,但对于具有随机波动特征的S型过程预测效果并不理想。针对以上问题,为了提高预测精度,本文在传统灰色Verhulst模型及动力系统自忆性原理的基础上,构建了一类改进的灰色Verhulst自忆性模型,新模型充分利用了历史观测数据、克服了传统灰色Verhulst模型无法描述波动特征的局限性。通过实例分析,表明所构建模型能够充分体现S型过程中的随机波动特征,具有理想的拟合预测效果。     

#br# 分数阶反向累加离散灰色模型及其应用研究

为了减小离散灰色预测模型解的扰动界,增加模型的解的稳定性,并且充分利用系统的新信息,提出了分数阶反向累加离散灰色模型。通过数学推导,给出了模型具体的计算公式,并计算了其扰动界。通过比较一阶反向累加离散灰色模型和分数阶反向累加离散灰色模型扰动界的大小,证明了分数阶反向累加离散灰色模型的优越性。最后,将其应用在某型号武器系统的储存可靠性的预测中,计算结果优于传统灰色预测模型,预测精度有了大幅度提高,从而拓展了灰色预测模型的理论研究和实际应用范围。     

区间灰数群决策中决策者和属性权重确定方法

研究区间灰数信息的多属性群决策中决策者和属性的权重问题.为解决决策者给出的属性值蕴含的客观权重和主观权重冲突的问题,利 用各方案与理想方案间的灰色关联度和极大熵原理建立规划模型求出属性的客观权重,并结合主观权重求得属性的综合权重;基于群体 意见的一致性要求和信息分布的特点,依据极大熵思想及各决策者关于方案的综合指标值与群体综合指标均值间的灰色关联度建立模 型求出各决策者的权重.在此基础上提出了区间灰数信息的群集结方法.算例验证了此方法较于其他方法更加合理.     

考虑语义灰度的二元语义群决策方法

针对传统二元语义方法能较好地处理关于决策对象的语言评价信息,但无法反映决策者自身对决策对象信息掌握程度的情况,结合灰色系统中灰度的思想,提出了语义灰度的概念和度量方法,设计了考虑语义灰度的二元语义算子,构建了考虑语义灰度的二元语义群决策模型并给出求解方法。该方法利用决策者给出的信息,通过计算语义灰度调整群决策中决策者的权重,并依据综合灰度计算评价结果的可信度,提出基于二次函数对决策对象进行排序的方法。最后通过实例验证了该方法的实用性、合理性和有效性。