基于多策略评价的绩效指标权重确定方法研究

论述了企业绩效评价的意义，对企业绩效评价问题进行了形式化描述，对评价过程中的指标数据处理方法进行了探讨。针对评价过程中的权重确定问题，提出一种基于多策略评价的赋权思想，并将多种赋权方法有机地集成在一起，提出用权差异系数来调整主观的赋权并用得到的评价结果作为学习样本，对神经网络进行训练并最终用神经网络进行赋权。最后，给出了一企业经济效益评价问题中的赋权实例。     

不确定条件下基于Multi-agent的模糊预测优化

为解决多层分销链中预测订货忽略当前库存状况和决策者参与的问题,运用Multi-agent和模糊理论构建了不确定条件下的协同预测订货模型,采用模糊数对分销链中的不确定性需求和单位成本参数进行了表述并建立了模糊规则库用于分销链的协商谈判.应用遗传算法和解模糊运算求解分销链中整体或局部优化条件下的目标函数,并给出了公司间冲突的模糊协商算法.仿真实验表明,不确定条件下的分销链预测订货量没有出现信息放大,模糊协商谈判获取了符合双方利益的预测订货成本.与确定性条件下的计算相比,运用模糊理论解决分销链中基于Multi-agent的预测订货是合理可行的.     

基于模糊评价方法的软件质量评价研究

针对软件质量评价研究中的度量问题建立了基于ISO/IEC 912 6标准的软件质量指标体系模型 ,结合质量评价方法研究中的常见问题 ,运用指标体系模型和模糊数学方法对软件质量评价标准进行模糊化处理 ,以度量数据为基础 ,根据软件质量子特性和指标之间的关系 ,采用模糊综合评价方法评价子特性质量和特性质量 ,通过建立软件质量评价模型 ,有效地解决了软件质量的多指标评价问题 ,可用于指导用户进行软件过程改进。     

不确定条件下的含存储时间有限的FlwoShop生产调度

针对企业中的不确定性因素 ,研究了不确定条件下的 Flow Shop生产调度问题 ,建立了基于模糊规划理论的模糊处理时间下的含存储时间有限型中间储罐的 Flow Shop的调度模型 ,将“中间值最大隶属度”算法从线性推广到非线性的调度模型中来 ,将模糊的优化问题转换为普通的优化问题 ,最后结合模拟退火算法 ( SA)进行优化求解 ,仿真结果证明了采用该算法的可行性     

多源不确定信息融合中的冲突证据快速合成方法

D-S证据组合规则在处理高冲突信息时,会得出与直觉相反的结论以及证据组合时计算量呈指数增长等问题。针对组合规则的不足,许多改进方法已提出,但各个方法都仍存在其局限性,如Murphy方法在很大程度上解决了冲突证据问题,并未解决计算量指数爆炸问题。基于对Murphy方法深入研究,归纳出相同证据的组合规律,给出了Murphy方法快速表达式,从而提出了一种快速的Murphy组合规则(fast Murphy combination rule, FMCR)。实验表明,新的组合规则在处理高冲突和多源不确定信息融合问题方面都是有效的,在保持Murphy组合规则计算正确性同时,显著地提高了计算速度。     

不确定环境下链与链竞争的纵向控制结构绩效

利用贝叶斯统计推断方法和博弈理论构建市场不确定环境下链与链竞争的控制结构模型,分析市场风险、产品竞争强度对供应链纵向控制结构绩效的影响,从制造商与供应链系统角度识别了不确定环境下纵向控制结构选择的贝叶斯均衡与可能的囚徒困境,特别是,供应链系统控制结构选择不依赖于市场的风险环境,只取决于市场竞争强度,这显著不同于制造商对纵向控制结构选择还依赖于市场风险及零售商预测能力,该结果为不确定环境下链与链竞争的纵向控制结构选择提供了理论基础.     

双信度下考虑专家风险态度的突发事件等级确定方法

群体性突发事件等级的确定是启动分级响应进行科学应对的决策依据,需要融合多领域不同专家的判断进行综合研判。考虑专家面对不确定决策的风险态度,提出一种“专家权重和自我可靠度”双信度下突发事件等级确定方法。根据双信度,构建了考虑专家风险态度和突发事件等级语义相关性的完备化证据生成方法;综合考虑证据的主客观信息提出一种改进的证据融合方法,使融合结果中充分有效保留专家的原始倾向信息;进一步,给出一种融合结果区分度检验方法,以规避等级间区分度不高的情况;最后,通过算例验证了方法的可行性与科学性。实验结果表明,专家的自我可靠度和风险认知态度会影响事件等级研判结果,综合考虑此两种因素的突发事件等级确定方法能够提升决策的可靠性和可信度。     

一种基于云理论的组织绩效评估方法

组织绩效评估中存在着大量的定性指标,如何实现定性描述向定量表示的转换,使得评估更加科学与精确,变得越来越迫切。云理论是在对传统模糊集理论和概率理论进行交叉渗透的基础上,形成自然语言值表示的某个定性概念与其定量表示之间的不确定转换模型。本文通过引入云理论中的云重心评价法,实现了定性概念向定量表示的合理转换,进而对组织的整体绩效做出综合评价。通过实例分析,验证了该方法的可行性与科学性。     

一种语言评价信息不完全的多属性群决策方法

针对语言评价信息不完全的多属性群决策问题,以D-S(Dempster-Shafer)证据理论为基础,指出了已有研究在焦元识别的方法及相应焦元语言评价信息量化上存在的问题.同时提出了一种基于D-S证据理论的改进方法,该方法重新进行焦元识别、计算基本可信度分配,然后进行证据合成,并根据信度函数做出决策.该方法具有评价结论稳定、决策规则简单的特点.     

不确定条件下多目标R&D项目组合选择优化

应用模糊集理论描述R&D项目过程的模糊不确定性,建立了以模糊实物期权度量收益,模糊熵度量风险,模糊净现值度量费用的多目标R&D项目组合选择优化数学模型;运用定性可能性原理将模糊模型清晰化,并针对清晰型数学模型提出了一种改进的多目标遗传算法进行求解;仿真实验证明,实现的多目标遗传算法可以有效求解清晰型多目标R&D项目组合选择优化问题.     

基于粗糙集和证据理论的设备状态评估方法

为准确判定复杂设备健康状态,提出一种基于粗糙集理论和证据理论的健康状态评估方法。鉴于粗糙集只能处理离散指标,首先提出一种基于动态模糊C-均值聚类算法的连续型评估指标的离散化方法;再通过基于互信息的属性约简算法对复杂设备健康状态评估指标进行约简;然后对约简的评估决策表进行处理,构建基本信度分配函数;最后利用D-S合成规则进行多指标合成得到健康状态,进一步挖掘评估指标与健康状态间的关系。实例研究及对比分析表明该方法能有效提高决策可信度,减少评估的不确定性。     

模糊认知图与证据理论融合的质量控制决策模型

针对制造过程的质量问题层出不穷而企业常常疲于救火式管理、难以从根本上解决质量问题的现状,结合模糊认知图理论和证据理论,提出一种包含反应式、预防式、预报式和先行式等四种典型的质量控制模式的决策模型.论文首先分析这四种典型的质量控制模式及其决策因素;接着,讨论基于模糊认知图的质量控制决策模型及实施步骤,该模型立足于综合考虑质量问题属性、成本、功能符合性以及组织支持因素等维度,构建基于模糊认知图的决策网络.针对决策网络中多个专家所建立模糊认知图的合成问题,结合证据理论,以专家知识作为证据,节点间的因果强度的可能取值空间构成识别框架,对多个专家知识进行合成.最后,以某轴承企业深沟球轴承沟形误差超标的质量问题为例验证了该方法的可行性.     

基于状态预测与评估的部件任务成功性评估研究

针对任务成功性评估的需要, 充分考虑任务可靠性与维修性的特点. 在状态监测与预测的基础上, 通过D-S证据理论与模糊综合评判相结合的办法得出部件针对任务的不可靠度, 由不可靠度与相关维修数据相结合来实现对部件的任务成功性评估. 最后通过示例应用表明了该方法的可用性.     

我国无公害蔬菜产地环境质量评价指标体系的建议

我国现行的无公害蔬菜产地环境要求中的环境质量评价指标大部分标准偏松,灌溉水评价指标不够全面,一些监测规则欠合理等,有必要进行修改和完善,对此,我们提出了相应的建议。参6。     

基于数据质量评估的自适应序贯航迹关联算法

针对传感器精度下降时的航迹关联问题, 提出了一种基于数据质量评估的自适应序贯航迹关联算法。将实时数据质量评估结果引入关联门限的调整, 结合熵值法和效用函数法对传感器性能和局部滤波质量两项指标分别进行评估, 构建了两项指标与算法显著性水平之间的模糊关系, 实现关联门限的自适应调整。仿真表明, 在局部传感器精度下降的场景下, 改进算法的关联性能优于对比算法, 且良好的关联效果有益于融合精度的提升, 在目标机动的情况下也具有良好的适应性。     

A production optimization model of supply-driven chain with quality uncertainty

Supply-driven chain’s production is different from traditional demand-driven production because its supplies must guide the full production flow toward the markets and respond actively to customer demand. According to the control theory, a novel multi-variable operation model of supply-driven chain is discussed here, integrating suppliers, manufacturers, distributors and market demands. Especially the coordination problem between suppliers and manufacturers is discussed where suppliers play more important role than manufacturers. Because defect is common in real production system, the production operation of supply-driven chain with imperfect quality is described on the basis of fuzzy set to model the ambiguity of quality and to provide appropriate supply coordination mechanism. In a designed numerical example, it is apparent that both response and robustness performances of supply-driven production system on demand with imperfect quality are improved by a fuzzy proportional-integral- differential regulator. The proposed model may apply to similar productions with imperfect quality.     

Data fusion of radar and IFF for aircraft identification

The problem of identification of friend-or-foe aircraft in the actual application condition is addressed.A hybrid algorithm combining fuzzy neutral network with probability factor(FNNP),multi-level fuzzy comprehensive evaluation and the DempsterShafer(D-S) theory is proposed.This hybrid algorithm constructs a complete process from generating the fuzzy database to the final identification,realizes the identification of friend-or-foe automatically if the training samples or expert’s experience can be obtained,and reduces the effect of uncertainties in the process of identification.At the same time,the whole algorithm can update the identification result with the augment of observations.The performance of the proposed algorithm is assessed by simulations.Results show that the proposed algorithm can successfully deduce the aircraft’s identity even if the observations have measurement errors.     

High resolution radar target adaptive detector and performance assessment

The high resolution radar target detection is addressed in the non-Gaussian clutter. An adaptive detector is derived for range-spread target based on a novel covariance matrix estimator. It is proved that the new detector is constant false alarm rate (CFAR) to both of the clutter covariance matrix structure and power level theoretically for match cases. The simulation results show that the new detector is almost CFAR for mismatch cases, and it outperforms the existing adaptive detector based on the sample covariance matrix. It also shows that the detection performance improves, as the number of pulses, the number of secondary data or the clutter spike increases. In addition, the derived detector is robust to different subsets, estimated clutter group sizes and correlations of clutter. Importantly, the number of iterations for practical application is just one.     

基于云模型和证据理论的装备管理绩效评价

针对部队装备管理绩效影响因素复杂,评价过程具有模糊性、不确定性等特点,提出了基于云模型和改进证据理论的装备管理绩效评价方法。首先,构建了装备管理绩效评价指标体系,采用组合赋权法确定指标权重;然后,借助云模型对评语信息进行建模,构造基本概率分配函数,再引入Jousselme距离,通过计算证据可信度和可靠度得到证据的复合权重,以此作为权重系数对证据源进行修正;最后,采用改进的证据融合规则进行各指标基本概率分配融合,得到综合评价结果。通过实例分析验证了指标体系的科学性和算法的有效性,为部队装备管理绩效评价提供了参考。     

基于对数模糊偏好规划的层次化对抗策略评估

针对不完备决策信息条件下的信息化体系对抗策略评估问题,提出了基于对数模糊偏好规划的评估方法。结合对抗策略评估相关要素的分析和领域内专家的经验,构建对抗策略评估的层次化结构。在此基础上,提出了对数模糊偏好规划评估模型以及两阶段集成处理方法,可同时利用定性和定量数据,为模糊两两比较矩阵生成唯一的归一化最优评估优先向量,并直接、同时地处理对抗策略评估过程中的全局模糊比较超矩阵。结合战机突防案例进行实例分析,结果表明该方法可在不同策略准则情况下,给出不同最优对抗策略评估,可用于指导战机飞行员选取相应的最佳行动。