基于Vague集的TOPSIS方法及其应用

逼近理想解的排序方法(TOPSIS)是求解多属性决策问题的一个典型方法,将TOPSIS方法在V ague集下进行了扩展。介绍了V ague集的概念及其相似度量方法,提出了用V ague值表示的语言术语集。根据V ague值的优势函数定义了V ague正、负理想解。根据V ague值的相似度量定义了各方案到正理想解和负理想解的距离,得出各方案的相对贴近度,并据此排序,供决策者选择最优方案。     

基于理想点的三角模糊数多指标决策法

研究了属性权重和属性值均以三角模糊数形式给出的模糊多指标决策问题,定义了三角模糊数正理想方案和负理想方案,由此给出了三角模糊数多指标决策问题的理想点法。该方法简单实用,所需信息小.最后用该方法分析了一个实际问题。     

一种基于联系向量“垂面”距离的改进TOPSIS多属性决策方法

提出一种属性权重未知情境下,基于联系向量"垂面"距离的改进TOPSIS多属性决策方法VSPA-TOPSIS。该方法将正理想点与负理想点视为不确定系统中相互对立的集合,在测度目标方案与正理想点和负理想点的联系度时,充分考虑了对立集合的存在,通过引入联系向量"垂面"距离的概念,计算相对贴近度,从而在一定程度上克服了SPA-TOPSIS法逆排序的不足。决策中针对传统客观加权方法忽略自然权重的不足,将"动态最大均值逼近标准化方法"与"传统离差最大化方法"进行组合,实现了消除自然权重的离差最大化定权,保证了所提方法的可操作性。最后,从实际应用与定量交叉比较研究两方面验证了该方法的合理性与有效性。     

基于离差的模糊多属性决策法及其应用

针对属性权重完全未知且属性值为三角模糊数的多属性决策问题,本文提出了一种基于线性规划和模糊向量投影的决策方法.该方法给出了三角模糊数向量投影、相对贴近度等概念.基于加权属性值离差最大化建立一个线性规划模型,通过求解此模型得到属性的权重,从而计算各方案的加权属性值在模糊正理想点和负理想解上的投影 ,进而计算相对贴近度,并据此对方案进行排序.最后,通过算例说明模型及方法的可行性和有效性.     

用禁忌算法求解第四方物流作业整合优化模型

建立了考虑时间和风险因素约束的面向第四方物流的物流平台作业整合优化模型,在研究基本变量邻域、作业步邻域、批量整合邻域和柔性禁忌策略的基础上,建立了求解该模型的柔性禁忌算法.本文随机产生20例算例,将禁忌算法的计算结果与分枝定界法的计算结果进行比较,说明了本算法的可行性.     

考虑蓄意攻击的第四方物流弹性网络设计模型

研究考虑蓄意攻击的第四方物流弹性网络设计问题.建立一个双层的第四方物流网络设计优化模型,上层模型确定网络结构,并在一定弹性水平下最小化网络成本,下层模型则通过选择攻击策略来最大化网络的攻击效果.设计了双层优化算法,上层概率解发掘算法求解网络设计问题,下层迭代局部搜索算法求解最优的攻击策略.最后,仿真实验结果表明模型的合理性和算法的有效性.     

基于直觉模糊TOPSIS和变权VIKOR的防空目标威胁综合评估

针对传统防空目标威胁评估中威胁因素考虑不全、定性指标量化不精确以及属性指标权重固定不变等方面的不足,在综合考虑目标静态和动态属性的基础上,提出了基于直觉模糊理想解逼近(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)法和变...     

带有费用折扣的第四方物流路径问题的研究

从第四方物流供应商角度,在考虑第三方物流供应商和转运节点综合能力以及多任务费用折扣基础上,建立了单点到多点第四方物流路径问题的模糊规划模型.在模型求解上,根据问题在选择路径的同时还需选择第三方物流供应商的特点,设计了双列变长编码机制的文化遗传算法.算例分析表明,与遗传算法和嵌入K-短路的遗传算法比较,计算效率和求解质量上均具有较大的提高.     

第四方物流作业分包的合同设计

第四方物流运营商如何设计与其多个分包商的合同,是其关键问题之一.应用多任务委托代理方法,考虑分包商完成的一般物流指标、协作行为、信息共享指标等情况,建立第四方物流运营商和其多个分包商的一对多的多任务委托代理模型,用委托代理理论求解该模型,得出各分包商固定支付和各指标的激励系数的计算公式等结果,对结果分析后得出若干有意义的结论.     

熵权与群组AHP相结合的TOPSIS法多目标威胁评估

针对传统TOPSIS法在确定权重系数上面的缺陷和不足,提出了改进的TOPSIS法,该法综合考虑主观和客观因素,将运用聚类分析法得出的各决策专家个人权重应用到群组AHP法中确定目标属性主观权重,并与运用熵权法求解出的目标属性客观权重相融合,得到组合权重.运用改进的TOPSIS法研究空战威胁评估问题,建立多目标威胁评估数学模型,并进行了仿真研究.仿真结果表明该算法是合理和有效的.     

区域反导目标分配模型优化分析

区域反导目标分配是多资源约束,按照一定分配准则循环分配的过程.分析了区域反导目标分配流程与准则,构建综合拦截概率和作战效费比的目标分配模型,并给出了该目标分配模型转化为基本0-1规划问题的方法;针对该多约束目标分配优化模型对高寻优、强实时求解算法的需求,结合生物免疫过程,引入改进的克隆选择算子、云自适应变异算子、抗体重组算子、精英抗体保存算子,提出快速收敛的克隆选择算法.仿真结果表明该算法尤其解决大规模区域反导目标分配问题时不失为较为理想的优化算法.     

基于理想折中方案的农技人员评价研究

理想方案是多属性决策领域中的重要概念之一,然而在现实中理想方案并不存在,决策问题得到的满意解往往是决策者认可的一种对备选方案的最优折中。基于已有研究,提出了一个新的概念——理想折中方案。有别于传统理想方案由单个给定属性的最好值确定,理想折中方案从方案集整体的一致性出发,不仅考虑了属性在数量值上的最优,而且考察了方案在不同属性间的分配。进一步地,给出了基于理想折中方案的多属性决策模型。最后将该模型用于农业科技带头人的选拔评价问题。     

一种处理语言评价信息的多属性群决策方法

针对具有语言评价信息的多属性群决策问题,提出了一种新的决策方法.该方法采用二元语义表示模型和计算模型进行语言评价信息的处理,并依据LINMAP法的基本思想,在给出群体一致度和不一致度定义的基础上,构造了一个估计正理想点和属性权重的线性规划模型,通过计算每个方案与正理想点之间的距离来确定最优方案.最后用实例说明了该方法的有效性与合理性.     

社会网络环境下基于群体一致性的概率语言多属性大群体决策方法

针对社会网络环境下,决策者的偏好表达为概率语言信息的多属性大群体决策问题,提出一种新的、基于群体一致性的概率语言多属性大群体决策方法。首先,针对现实决策中存在决策者隶属于多个社区集群参与决策的情况,提出社区子模块隶属度的概念并对其进行预处理;其次,通过改进Louvain社区探测算法对群体决策者进行聚类分析;然后,将最大共识序列挖掘算法拓展至概率语言多属性群决策领域,提出一种基于群体一致性的共识测度方法及共识达成模型;最后,通过算例验证本文方法的有效性,并进行对比分析说明本文方法的合理性及优势。     

基于改进得分函数和前景理论的区间值毕达哥拉斯模糊多属性决策

在区间值毕达哥拉斯模糊环境下的多属性决策中, 针对决策过程一般未考虑决策人偏好习惯和风险规避的问题, 同时为解决现有得分函数忽略区间犹豫度对决策影响的情况, 提出了基于改进得分函数和前景理论的区间值毕达哥拉斯模糊多属性决策方法。首先, 对区间值毕达哥拉斯模糊集(interval-valued Pythagorean fuzzy set, IVPFS)现有得分函数深入分析, 定义一种改进后的新得分函数, 并证明其相关定理和性质。其次, 将新得分函数应用于区间值毕达哥拉斯模糊多属性决策问题中, 得出各备选方案在各属性下的新得分函数, 基于熵权逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to ideal soution, TOPSIS)确定正、负理想方案的得分函数集。然后, 引入前景理论利用前景价值函数对决策人由于损益表现出的主观感受进行描述, 得出备选方案的综合损益值, 结合各属性权重融合不同方案的综合损益比, 通过对比综合损益比大小得出最优方案。最后，利用算例验证了该改进方法的正确性和有效性, 展示了与原得分函数的对比分析结果, 为多属性决策问题提供了新的技术途径。     

权重信息不完全的多粒度犹豫模糊语言群决策

针对属性权重信息不完全的多粒度犹豫模糊语言型多属性群决策问题,提出了一种基于指派模型的决策方法.本文的主要贡献在于:1)基于犹豫模糊语言术语集的得分函数,提出了从犹豫模糊语言术语集向量中确定备选方案序频次矩阵的算法;2)给出了专家关于备选方案的群体加权序频次矩阵的计算方法,将决策者给出的不完全属性权重信息作为约束条件,建立了混合0-1二次规划模型来确定备选方案的群体排序;3)通过将该方法应用于医疗废物处理技术选择问题,说明了所提决策方法的可行性和有效性.     

An Efficient Algorithm for Obtaining the Optimum Solution of a Generalized Assignment Problem

１　ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＡｓｓｉｇｎｍｅｎｔｐｒｏｂｌｅｍｉｓｏｎｅｏｆｔｈｅｍｏｓｔｆａｍｏｕｓｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌｒｅｓｅａｒｃｈｐｒｏｂｌｅｍ,ｗｈｉｃｈｈａｓｗｉｄｅｓｐｒｅａｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｉｎｐｒａｃｔｉｃａｌｍａｎａｇｅｍｅｎｔａｎｄｄｅｃｉｓｉｏｎｍａｋｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍ．Ｐａｐｅｒ［１］ｐｒｅｓｅｎｔｅｄａｍｏｒｅｇｅｎｅｒａｌａｓｓｉｇｎｍｅｎｔｐｒｏｂｌｅｍｏｎｔｈｅｂａｓｉｓｏｆｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｏｎｅ［２］．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｐｒａｃｔｉｃ…     

一种基于联系度的改进TOPSIS法

提出了一种改进的TOPSIS决策方法.该方法将理想点与负理想点视为确定不确定系统中相互对立的集合,在考察目标方案与理想点或负理想点的联系度时,充分考虑了对立集合的存在;并通过引入联系向量距离的概念,计算相对贴近度,从而在一定程度上克服了传统TOPSIS法的不足.应用实例证明了该方法的可行性和有效性.     

三种基于理想点的不确定多属性决策优化模型

针对属性权重信息完全未知或只有部分权重信息的不确定多属性决策问题,提出了3种基于理想点的最优化决策模型。通过对这3种模型的求解,可获得属性的权重,进而给出了相应的对方案进行择优的决策方法,从而为解决权重信息不完全的多属性决策问题提供了新途径。最后用实例对该方法进行了说明。理论分析和数据结果表明了方法的可行性和有效性。