电子中介中多数量的多属性商品交易匹配模型与算法

以电子中介中买卖双方的商品交易为实际背景,研究了多数量的多属性商品交易匹配优化问题。首先,在给出新的买卖双方多属性商品交易匹配度概念和计算方法的基础上,以最大化买卖双方加权匹配度为目标,建立了电子中介中多数量的多属性商品交易匹配模型。然后,依据模型具有大规模和非线性的特点,设计了嵌入混沌扰动的捕食搜索算法对模型进行求解。最后,通过实例计算,并与遗传算法进行对比分析,验证了模型与算法的可行性和有效性。     

二手房组合交易匹配决策方法

针对二手房组合交易匹配决策问题,提出了一种新的决策分析方法.首先,给出二手房组合交易匹配、个体理性、不浪费、公平、帕累托占优和帕累托有效匹配方案的定义.然后,依据交易过程中卖方提供的评价信息以及买方提供的多属性期望水平和距离需求信息,给出买卖双方匹配满意度的计算方法.进一步地,在考虑匹配方案稳定性的基础上,设计了确定最优匹配方案的扩展H-R算法,并证明了其合理性.最后,给出了一个实例,说明扩展H-R算法的有效性和实用性.     

基于模糊公理设计的公共文化设施供需匹配模型

为了推动文化惠民项目与公众文化需求的有效对接,从公共文化设施供给需求错配的实际问题出发,基于模糊公理设计方法构建了供需双方多属性匹配程度计算模型,测算了公共文化设施对公众文化需求的满足程度。为了兼顾供需匹配度和最优匹配数量,构建了多目标优化决策模型用于文化设施的供给分配决策。实例分析验证了多目标决策模型的合理性和适用性,并提出参考价值溢出来处理非单一最优解的情形。另外,通过数值模拟进一步探讨了公共文化设施供需匹配度和最优匹配数量的关系,发现在公共文化设施功能水平较低的阶段,可以优先选择增加文化设施的匹配数量。当功能水平达到某个较高节点时,要继续提高公众满意度则会降低其匹配数量。     

电子中介在旧房市场中的交易模型研究

研究了电子中介在二手住房市场中的应用问题，建立了交易模型。该模型具有如下特点：基于agent的智能搜索，并按优先级降序排列返回推荐列表；引入了标志agent状态的看板技术，避免了搜索的混乱；买卖双方的信息反馈，提高了双方描述的准确性；每一循环只推荐一个买方和卖方谈判，提高了效率，避免了无序；最大化中介收益和推荐成功率。双边匹配中建立了以双方总满意度及总成交额分别最大为目标的多目标指派模型，并用模糊加效率矩阵方法化为单目标求并，最后给出了算例。     

考虑属性优先性的择期手术医患双边稳定匹配模型

针对考虑属性优先性的择期手术患者和医生双边匹配问题，提出了一种新的方法.在该方法中，首先，给出考虑属性优先性的择期手术患者和医生双边匹配问题的描述和医患双边匹配的定义；考虑到患者最关注的医生属性不同和医生对手术类型的擅长程度不同，分别给出了考虑属性优先性的医患个体理性匹配方案、医患稳定阻塞对、医患稳定匹配方案的定义；进一步地，根据患者提供的属性优先性信息，计算患者关于各优先属性集的权重，进而计算患者关于医生的综合满意度；构建了获得医患稳定匹配方案的多目标优化模型，基于多目标粒子群（MOPSO）算法设计了求解该模型的启发式算法；最后，通过算例说明了本文提出方法的可行性与有效性.     

考虑属性优先性的择期手术医患双边稳定匹配模型

针对考虑属性优先性的择期手术患者和医生双边匹配问题,提出了一种新的方法.在该方法中,首先,给出考虑属性优先性的择期手术患者和医生双边匹配问题的描述和医患双边匹配的定义;考虑到患者最关注的医生属性不同和医生对手术类型的擅长程度不同,分别给出了考虑属性优先性的医患个体理性匹配方案、医患稳定阻塞对、医患稳定匹配方案的定义;进一步地,根据患者提供的属性优先性信息,计算患者关于各优先属性集的权重,进而计算患者关于医生的综合满意度;构建了获得医患稳定匹配方案的多目标优化模型,基于多目标粒子群(MOPSO)算法设计了求解该模型的启发式算法;最后,通过算例说明了本文提出方法的可行性与有效性.     

一种具有序值信息的双边匹配决策方法

针对具有序值信息的双边匹配决策问题,提出了一种新方法.首先,给出了具有序值信息的双边匹配决策问题的描述;其次,给出了稳定双边匹配和满意双边匹配的相关概念及判断方法,在此基础上,对双边匹配进行了分类;然后,以匹配主体对之间的序值总和最小及中介收益最大为目标,构建了多目标优化模型,使用线性加权方法将多目标优化模型转换为单目标线性规划模型进行求解来获得匹配方案,并进一步说明了该匹配方案的类型.最后,通过一个算例说明了该方法的可行性和有效性.     

自适应PBIL算法求解合同优化匹配问题

描述钢铁企业中客户合同与库存材料的优化匹配问题，建立实现库存利用量最大化、匹配成本最小化的多目标O-1规划模型。结合问题的特点，采用模糊决策方法对多目标函数进行集成，设计一种具有自适应能力的PBIL(Population-based Increased Learning)算法用于模型求解，它的基本思想是利用信息熵来度量算法的进化程度，并按照熵值的变化自适应地调整算法的学习因子和变异率。通过应用实例的计算，以及和基本PBIL算法、GA计算结果的比较，证明该模型和算法的有效性和应用潜力。     

基于前景理论的混合发电权交易匹配模型

针对多种清洁能源参与的上网发电量置换交易(又称"混合发电权交易)如何匹配决策的问题,以风电、水电、火电组成的混合发电权交易市场为分析对象,首先建立了电能综合属性评价指标体系,并利用前景理论分别构建了混合发电权买卖双方决策的价值函数模型、权重函数模型。在此基础上,以买卖双方匹配决策的整体前景值最大为目标,建立了多种清洁能源参与的混合发电权交易匹配决策模型。最后,通过算例仿真验证了所建立模型的可行性与有效性。     

对方案有偏好的模糊多属性决策的GRA方法

针对属性权重信息不完全且属性值和对方案的主观偏好信息均以三角模糊数形式给出的多属性决策问题,提出了一种基于灰色关联分析GRA的决策方法.该方法依据一般的灰色关联分析方法的基本思路,给出了解决该问题的计算步骤,其核心是通过构建并求解一个单目标最优化模型,通过求解该模型得到属性权重信息,从而得到每个方案客观偏好值对主观偏好值的灰色关联系数,进而计算出每个方案客观偏好与主观偏好的关联度,根据关联度对所有方案进行排序.最后给出了一个数值例子,结果表明方法简单,有效和易于计算.     

知识服务中基于语言关联性信息的双边匹配决策方法

针对知识服务中考虑语言关联性信息的知识供需双边匹配决策问题,提出了一种决策分析方法。为了解决该问题,首先明晰了知识供需主体的语言满意度评价指标会在不同程度上存在关联的问题特征,并进行了形式化的描述;然后,考虑供需匹配主体语言满意度评价信息的关联性特征,定义了语言Choquet积分算子,给出了一种基于语言Choquet积分算子的多属性决策方法来获得匹配主体的匹配满意度;最后,根据匹配的目标要求构建了多目标优化模型,通过模型求解来获得知识服务中的双边匹配结果;最后,通过实例分析说明了本文给出方法的可行性和实用性。     

对方案有偏好的三角模糊数型多属性决策方法研究

研究了这样一类多属性决策问题 :①决策者对方案有偏好 ;②属性值以三角模糊数形式给出 ;③属性的权重信息不能完全确知。提出了一种基于相似度的对方案有偏好的三角模糊数型多属性决策方法 ,该方法首先建立一个线性规划模型 ,通过求解该模型获得属性权重。然后 ,基于三角模糊数两两比较的可能度公式及互补判断矩阵的排序公式 ,对决策方案进行排序和择优。最后进行了算例分析。     

空地精确制导武器对地攻击目标毁伤评估

针对现代战场的复杂性、目标毁伤评估信息的多样性、不确定性,结合模糊理论和贝叶斯网络建立了目标毁伤评估模糊贝叶斯网络模型.对于网络中的连续节点, 运用模糊理论将其转换为相应的隶属度,再利用可能性概率转换理论转换为可用于贝叶斯网络推理的概率知识.模型考虑了天气、电子和光学干扰、武器-目标匹配度等因素对目标毁伤评估的影响,作战决策人员可以运用该模型对各种攻击条件下的目标毁伤效果进行仿真,快速、准确地评估目标毁伤等级,并可融合战后收集的侦察情报得到目标真实毁伤信息,利用评估准确度对预测评估模型进行修正,最终为是否进行二次打击及合理配置火力提供决策依据.     

一种基于语言值多数的变权综合决策方法

采用模糊集理论和变权原理研究基于语言值多数的多因素决策问题．将“令人满意因素”和“大多数”等语言信息视为模糊集,利用语言值量化算子计算各因素的满意度和各方案关于模糊大多数的隶属度,由此构造激励型和惩罚型状态变权向量以实现权重在因素之间的转移,使因素的权重主要集中在令人满意因素上并且按决策问题的需要进行某种均衡分配,最终构建模糊决策模型．     

考虑可信度和方案偏好的犹豫模糊决策方法

研究了对方案有偏好的犹豫模糊多属性决策问题。对每一个评价值给出相应的可信度,用来表示决策者对专业领域的熟悉程度。基于可信度提出几个犹豫模糊信息关联度公式,并讨论了它们之间的关系。基于决策者的主观偏好与客观偏好之间的关联度建立属性权重模型。给出一种考虑可信度且对方案有偏好的犹豫模糊多属性决策方法。算例证明了所提方法的有效性。     

基于语言偏好信息的满意公平稳定双边匹配方法

针对语言偏好信息下的双边匹配问题,提出一种考虑匹配满意性、公平性和稳定性的双边匹配方法.首先,通过构造匹配满意度计算规则,将双边主体的语言偏好信息转化为匹配满意度;然后,给出满意匹配、公平匹配和稳定匹配的定义,在此基础上,考虑稳定匹配约束条件,建立双边匹配多目标优化模型,采用理想点法将多目标优化模型转化为单目标规划模型进行求解;最后,通过一个算例验证了提出方法的可行性和有效性.     

物体三维重建中轮廓匹配的模糊模式识别方法

基于轮廓序列的三维重建需要解决不同层面的匹配与聚集问题,传统算法在复杂流型转换中匹配准确率较低.针对传统匹配算法匹配准确率较低等问题,采用对折线求平均距离、构造模糊集的方法,给出了一种模糊聚类的数学模型,将传统的匹配问题转化为类成员的隶属度问题,最后把该模型应用到电容层析成像三维可视化系统中,并通过仿真实验验证了方法的有效性.     

一类基于Hausdauff距离的模糊型多属性决策方法

研究了已知属性的部分权重信息且属性值以三角模糊数形式给出的不确定型多属性决策问题.给出了三角模糊数的Hausdauff距离的简明计算公式.利用Hausdauff距离来度量三角模糊属性值之间的差异程度,建立了一个线性规划模型来确定属性的权重,并给出了一种基于可能度的决策方案排序方法.最后通过应用示例说明了该方法的实用性和有效性.     

特征匹配驱动的IVIFSs相似性测度模型研究

直觉模糊集(intuitionistic fuzzy sets,IFSs)的隶属关系表征并不完全适用于区间直觉模糊集(interval-valued intuitionistic fuzzy sets, IVIFSs),故其相似性测度模型与特征条件难以实现完全匹配。首先,运用记分函数和精确函数来刻画IVIFSs的特征条件,分析了现有IVIFSs相似性测度模型与特征条件匹配的冲突性;其次,基于其几何距离和重心设计了一种新的IVIFSs相似性测度模型;最后,通过理论证明和实证研究分析了该模型的优越性和应用价值。