一种基于最大离差和熵的多指标评价方法

给出了一种多指标评价的方法。该方法利用待评方案之间的综合评价值离差最大化原则和Jaynes最大熵原理，建立了新的数学规划模型。利用拉格朗日乘子法给出了模型的唯一最优解，即评价指标的权系数。该方法便于根据实际情况，合理地确定各指标的权系数。应用实例表明了新方法的有效性。     

权重优化下基于证据推理的直觉模糊多属性决策

针对决策者给出属性权重系数的直觉模糊多属性决策问题,提出一种权重系数优化方法并通过证据推理有效融合各项决策数据.首先,用直觉模糊熵和直觉模糊相似度表示决策信息的客观性,利用熵权法融合公式对主观权重系数进行优化修正;其次,发挥证据推理方法的优越性,将各属性的直觉模糊信息进行融合得到每个方案的综合直觉模糊集;再次,运用一种...     

基于熵权多目标决策的保障性评价方法研究

给出了一种基于熵权多目标决策的某型飞机保障性评价方法。该方法在只有判断矩阵而没有专家权重的情况下,通过多对象关于多指标的评价矩阵的熵权计算,对多个合理方案进行优选评估,得出了可信度较高的优选方案,应用举例表明本文方法可行。     

基于熵权-层次分析法和优劣解距离法的飞行员胜任力评价

结合熵权法、层次分析法（AHP）、优劣解距离法（TOPSIS），提出了一种用于评估飞行员胜任力的多准则决策框架。首先，根据国内外飞行员胜任力指标框架研究进展，构建飞行员胜任力评价指标体系。其次，采用熵权法计算飞行员核心胜任力指标权重。随后，由专家使用AHP对飞行员心理胜任力和作风胜任力指标赋权，并建立融合的权重指标体系。最后，根据评价指标权重，采用TOPSIS方法对飞行员胜任力进行排序。通过将提出的方法应用于航线飞行员胜任力评估，验证方法的可行性。     

熵权理想模式识别方法及其应用

大量的方案优劣评价的实质是多指标决策问题.运用熵技术理论确定各指标在方案总体优劣比较中的权重,结合理想模式识别方法可以较好地求解多指标决策问题;提出了熵权理想模式识别方法.并应用该方法解决了爆破参数决策问题,实例表明该方法科学、合理、实用性强,从而给出了一种新的多指标决策方法,该方法可以用于研究爆破参数决策课题.图1,表2,参7.     

熵与动态多指标决策

利用熵的理论，对多指标决策中的各方案建立了有效性测度，该测度越大，说明相应的方案越优。在此基础上，利用该测度，提出了一种动态多指标决策方法，应用实例表明了这种决策方法的可靠性和合理性。     

不确定性多属性决策中确定属性熵权的一种方法

针对属性值以区间数形式给出的不确定性多属性决策中确定属性权重的问题,提出了一种区间数熵权的确定方法·依据多属性决策中传统熵权确定方法的思路,首先,通过构建两个最优化模型,求得区间熵;然后根据传统熵权确定公式及区间数运算法则得到以区间数形式表示的属性熵权·该方法具有概念清晰、实用的特点,得出的属性熵权能够较好地反映各属性信息的差异程度·最后通过一个算例说明了该方法的实用性和有效性·     

可拓序贯三支决策模型及应用

将可拓评价基本方法与“三分而治”决策思想融合,引入序贯思想,构建可拓序贯三支决策模型,实现动态决策与挖掘优化指标的目的。首先,对数据进行标准化处理,计算属性的权重;其次,将可拓评价方法作为三支决策的评价准则,定义新的决策规则,阐释划分3个域的合理性;然后,根据属性权重得到多个粒度的序贯评价属性,进行多阶段三支决策,给出决策结果;最后,根据决策结果对引起样本划分变化的指标进行分析,并提出优化建议。将模型应用于水资源承载力分析领域,与熵权物元可拓决策模型进行对比。结果表明,运用可拓序贯三支决策模型与熵权物元可拓决策模型所得的评价结果基本一致,准确率达84.55%,验证了模型的有效性和实用性。     

熵权决策法在公路工程评标中的应用

通过分析常用评标方法的优缺点,采用熵权与决策者的主观权重相结合的方法确定评价指标的综合权重,建立了基于熵权的评标决策分析方法.该方法系统地考虑了决策方案目标集的客观因素和决策者的主观因素,使权重确定更加合理.最后通过应用举例说明该方法使评标过程更加公正、科学.     

基于熵权-双基点的供应商选择优化模型研究

根据连锁零售企业的特点建立了供应商选择优化模型的指标体系.建立了熵权-双基点权重评价模型,并通过实例验证了基于熵权-双基点的评价模型的可用性.     

基于优性指标的灰色风险型多指标决策方法

针对指标权重完全未知且指标值为区间灰数的风险型多指标决策问题进行了研究,提出了基于优性指标的灰色风险型多指标决策方法;利用区间灰数大小比较的可能度、优性指标矩阵和分析技巧,将原问题转化为指标值为实数的无风险多指标决策问题;利用信息熵确定出指标权重,给出了两种相应的算法,进而得到方案集的排序并进行择优;应用实例说明了所提出的两种算法的合理性和有效性.     

基于决策指标分类的供需链合作伙伴选择算法

在传统的有限方案目标决策方法的基础之上，根据描述对象的不同将全部决策指标分成多个决策指标子集，然后运用熵信息法对决策指标集中的个体指标进行了个体重确定，得到个体指标的客观权重，再运用专家相对评分法对各个决策指标子集进行整体权重确定，得到各个决策指标子集的权重，从多层次，多角度对候选企业进行评估与决策，从而得到一种适合供需链中企业的合作伙伴选择算法。     

基于自信息熵的直觉模糊决策系统的属性约简

针对在直觉模糊集中,利用下近似构建的约简只考虑了下近似而忽略了上近似,从而导致一些信息丢失的问题,基于直觉模糊集的上、下近似提出了3种熵度量,并将其应用于直觉模糊决策信息系统的约简之中。在直觉模糊决策信息系统上定义用于描述直觉模糊关系的3种不确定性度量,分别为平均决策指数、平均安全决策指数以及平均风险决策指数,并在此基础上依次提出了条件信息熵、条件粗糙熵和自信息熵,基于自信息熵给出了相应的约简定义以及属性约简算法。在多个数据集上的实验表明,所提出的属性约简算法与其他算法相比,约简结果更具有优越性以及鲁棒性。     

一种不确定型多属性决策方法及其应用

 讨论了权重完全未知且属性值为区间数的多属性决策问题,提出了一种基于理想区间数贴近度的决策方法。首先定义区间数的距离,并给出区间数贴近度的公理化定义,讨论区间数贴近度的性质,然后针对区间型多属性决策问题给出一种区间型决策矩阵的规范化方法,并给出3种确定权重的方法,分别是模糊标度重心赋权法（主观赋权法）、基于最小相对熵原理的熵与相对熵综合赋权法（客观赋权法）以及利用优化方法,以待评方案与理想最优方案的贴近度最大化为优化目标,建立的贴近度最大化赋权法（主、客观组合赋权法）。利用权重可计算出每个方案与理想方案的综合贴近度,即可得到所有方案的排序结果。最后通过实例分析验证了该方法的有效性和实用性。     

运用最小二乘法确定后评估指标权重的方法

为了克服在投资项目后评估中确定指标权重时主观性强的弊端,提出了一种通过最小二乘法确定指标权重的优化方法。该方法在对指标有偏好信息及客观熵信息输出权重的基础上,以最小二乘法为工具,建立指标权重确定模型,应用于实践可以使后评估工作决策更加准确客观、真实有效。克服了后评估过程中确定指标权重时主观性强的弊端,提高了判决准确性和科学性,具有实际应用价值。     

Pythagorean犹豫模糊熵及其多属性群决策方法

针对模糊信息下的群决策问题,提出了一种基于Pythagorean犹豫模糊熵的多属性群决策方法;给出了Pythagorean犹豫模糊熵的公理化定义及计算公式;为克服传统Pythagorean犹豫模糊集规范化方法导致原始决策信息流失的不足,完善了基于Pythagorean犹豫模糊环境下的最小公倍数扩充方法,方法能有效地保持原始决策信息;又以Pythagorean犹豫模糊熵作为决策信息差异程度的度量,给出属性权重完全未知或部分已知情况下权重的确定方法,并定义了基于最小公倍数的Pythagorean犹豫模糊距离测度和Pythagorean犹豫模糊熵测度;构造了一种基于Pythagorean犹豫模糊熵的TOPSIS方法,并通过精准扶贫补贴项目案例说明了方法的可行性和有效性.     

基于相对熵排序的舰船总体方案评价方法

针对舰船概念设计阶段的总体方案评估论证问题,提出了一种基于相对熵排序的舰船方案评价方法.首先提出了可全面反映舰船综合能力的经简化后的舰船方案评价的指标体系,然后考虑群决策中的专家意见集成问题.采用基于粒子群优化群体判断矩阵的Hadamard凸组合来集结专家意见得出底层评价指标权重,再引入基于相对熵的多属性排序方法对各舰船总体方案进行综合评价.形成了可支持多专家群决策,能有效反映各方案本质差异的舰船方案评价模型.应用实例对比分析表明,该方法可为舰船研制方案总体评价提供一种可行、有效的新途径,并可直接用于舰船设计方案的权衡、优化工作等方面.     

基于模型决策树的AdaBoost算法

AdaBoost算法是一种将多个基学习器通过合理策略结合生成强学习器的集成算法,其性能取决于基学习器的准确率和多样性。但弱学习器分类精度不高往往也导致了最终强分类器性能较差,因此进一步为了提高算法的分类精确率,本文提出一种MDTAda模型,首先利用基尼指数迭代构造一棵不完全决策树,然后在决策树的非纯伪叶结点上添加简单分类器,生成MDT(模型决策树),将MDT作为AdaBoost算法的基分类器,加权平均生成强分类器。在标准数据集上的实验表明,相比传统的AdaBoost算法,本文提出的算法拥有更好的泛化性能和更优的间隔分布,且在与AdaBoost算法达到相同精度时所需迭代次数更少。