基于不确定语言信息的C-OWA和C-OWG算子及其应用

研究了不确定语言信息的集成问题，把连续的有序加权平均（C—OWA）算子和连续的有序加权几何（C-OWG）算子扩展到不确定语言环境之中。提出了一些新的不确定语言信息集成算子，如：加权的不确定语言偏差C-OWA（WULDC-OWA）算子和加权的不确定语言偏离C-OWG（WULDC-OWG）算子等，研究了它们的一些优良性质，如：齐次性、单调性等。分别给出了基于WULDC-OWA算子和基于WULC-OWG算子的不确定语言多属性决策方法，并且用实例对方法的求解过程进行了详细说明。     

基于模糊C-OWA算子的模糊多属性决策方法

将连续区间数据OWA(C-OWA)算子扩展到模糊环境,提出了一些新的模糊C-OWA(FC-OWA)算子,如加权FC-OWA(WFC-OWA)算子、悲观WFC-OWA(PWFC-OWA)算子和乐观WFC-OWA(OWFC-OWA)算子,并研究了它们的一些性质.基于PWFC-OWA算子和OWFC-OWA算子,提出了属性值和属性权重为梯形模糊数的多属性决策方法.最后通过算例说明了方法的可行性和有效性.     

基于C-OWA算子区间直觉模糊信息集成的决策方法

直觉模糊集是对传统的模糊集的理论进行了拓展,它更加细致地刻画了模糊形象.论文引进C-OWA算子,给出了两个区间数的大小比较的新方法;针对区间直觉模糊信息的多属性决策矩阵,定义了方案的区间直觉模糊信息的理想点,并利用方案属性值与理想点的Euclidean距离,给出了区间直觉模糊信息的多属性决策矩阵的一种排序方法;最后利用实例说明了该方法的可行性和有效性.     

Method for uncertain multi-attribute decisionmaking with preference information in the form of interval numbers complementary judgment matrix

The uncertain multi-attribute decision-making problems because of the information about attribute weights being known partly, and the decision maker's preference information on alternatives taking the form of interval numbers complementary to the judgment matrix, are investigated. First, the decision-making information, based on the subjective uncertain complementary preference matrix on alternatives is made uniform by using a translation function, and then an objective programming model is established. The attribute weights are obtained by solving the model, thus the overall values of the alternatives are gained by using the additive weighting method. Second, the alternatives are ranked, by using the continuous ordered weighted averaging (C-OWA) operator. A new approach to the uncertain multi-attribute decision-making problems, with uncertain preference information on alternatives is proposed. It is characterized by simple operations and can be easily implemented on a computer. Finally, a practical example is illustrated to show the feasibility and availability of the developed method.     

地铁深基坑施工风险耦合评价方法

研究一套适用于地铁深基坑施工风险评价的指标体系和方法,用以分析评判项目施工风险等级,指导和改进现场施工风险管理.首先,依据事故树分析(FTA)、“4M1E”系统安全理论和文献分析等,构建包含29个指标的地铁深基坑施工风险评价指标体系;然后,结合风险耦合理论分析风险因素间的交互作用,建立基于C-OWA算子和相互作用矩阵法的施工风险评价模型.结合某地铁深基坑施工项目案例,应用该评价指标体系和方法计算施工风险等级为中等风险,此结果与项目实际施工情况相符,从而验证了本文方法的可行性.     

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.     

基于改进相互作用矩阵-模糊认知图的矿井火灾风险评价

针对多因素耦合作用下矿井火灾风险评价中影响因素模糊性与动态解释能力不足的问题,基于人、机、环境、管理4个维度构建矿井火灾风险评价指标体系;运用组合数有序加权(combination ordered weighted averaging, C-OWA)算子削弱主观因素影响建立相互作用矩阵,进而识别关键风险因素;将矩阵元素融入模糊认知图推理模型,预测火灾风险演化趋势;最后通过组合评价系数确定风险评价等级,并将所提方法应用到矿井实例予以验证。结果表明：该矿井火灾风险为一般风险,与实际情况相符,验证了该方法的可行性与适用性,同时该方法既能对风险因素进行耦合分析,又能实现对风险趋势的定量化预测,具有一定的优越性。     

基于博弈论组合赋权云物元模型的城市道路交通系统风险评价

为保障城市道路交通系统安全运行,降低城市交通事故发生概率,提出一种基于博弈论组合赋权云物元城市道路交通系统风险评价模型。从城市道路交通系统风险因素出发,结合《城市道路交通管理评价指标体系》,选取实习期驾驶员比例等15个风险评价指标,构建“人-车-道-环”评价指标体系。基于云物元模型,解决评价指标中存在模糊性与随机性的问题,同时采用博弈论将C-OWA有序加权算子处理的专家打分值和改进熵权法求出的权重进行组合优化,围绕待评物元与风险等级之间的隶属度,计算得出风险等级。将该模型应用于我国西部某城市A道路交通系统,展开风险评价,同时将该模型的评价结果与C-OWA云物元模型和熵权云物元模型的评价结果进行对比。结果表明:该模型得出城市A道路交通系统中各指标风险评价结果与实地走访调研结果及实际情况基本一致,且博弈论组合赋权云物元城市道路交通系统风险评价模型更加具有实用性和有效性,可为城市道路交通系统风险评价提供新思路。