案例信息不确定下的多属性分类方法

针对实际决策问题的复杂性以及决策者认知的局限性,提出了一种案例信息不完全确定情况下的多属性分类方法.该方法采用二元语义处理方案的语言评价信息,以方案到正理想点的距离作为分类依据,利用案例集提供的分类概率信息建立区间目标规划模型,推导方案的属性权重及各个类的边界值.在建模过程中,考虑了案例信息的不确定性,并引入了可信度的概念,将总的可信度作为分类模型的评价标准.此外还从理论上证明了模型的合理性.最后,通过一个项目评价的分类实例说明了所提方法的可行性.     

一种基于不确定信息的UCAV目标分配方法

在UCAV(无人战斗机)编队任务规划中,UCAV的任务分配是一个重要研究课题。针对不确定信息条件下的UCAV任务分配问题,建立了基于不确定信息条件下的UCAV任务分配模型,通过SMAA(随机多属性可接受性分析方法)方法,给出了基于SMAA的不确定信息UCAV任务分配方法,并通过仿真实例说明了基于SMAA的不确定信息UCAV任务分配方法的有效性和适用性。     

信息不完全确定的PROMETHEE方法及应用

提出一种信息不完全确定的PROMETHEE方法,该方法根据偏好指数和优序关系,利用决策者对训练集的排序和准则权系数的不完全确定信息等构建非线性规划模型,然后将非线性规划模型转换成线性规划模型,求解线性规划,得到训练集中方案在各准则值的偏好函数值和准则权系数,通过线性插值或样条插值得到决策方案在各准则值的偏好函数值,进而得到方案集中每一方案的偏好指数,按优序关系进行排序,得到方案集的一个部分或整体排序,最后实例说明该方法的有效性和可行性。     

基于证据推理的信息不完全确定的MCDM方法

针对权系数为信息不完全确定、准则值不确定且不完全的多准则决策问题,提出了一种基于证据推理的方法。该方法先对决策者给出的权系数不完全确定信息进行分析,得到一组可利用的基数权重,然后将方案的准则值(不确定且不完全)用基于证据推理的算法进行集成,比较方案集在所有基数权重下的效用值的大小,从而确定方案集的排序。最后以实例表明该方法的有效性和可行性     

奈特不确定下考虑逆向选择的最优动态契约设计

现实世界中不确定可以分成概率不确定和奈特(Knight)不确定.本文从奈特不确定框架研究连续时间下面临道德风险的委托-代理问题,试图分析低道德水平代理人逆向选择对高道德水平代理人延续价值和动态最优契约执行过程的影响.首先,基于非线性期望理论,利用G-布朗运动刻画契约项目盈利的动力学方程,进而定义了委托人和代理人的期望效用.其次,用带G-布朗运动驱动的随机微方程刻画了高道德水平代理人和低道德水平代理人价值过程.并且,利用次线性期望下的最优性原理,推导出高道德水平代理人预期效用值函数所满足的哈密尔顿-雅可比-贝尔曼(HJB)方程,在低道德水平代理人逆向选择下给出高道德水平代理人获得的最优报酬,同时得到低道德水平与高道德水平两类代理人最优努力水平的隐式表达式.最后,通过Matlab数值模拟,阐释了奈特不确定对委托人和不同类型代理人的策略影响.模拟分析结果表明,低道德水平代理人的逆向选择将会直接影响高道德水平代理人的契约支付,进而会影响契约有效性;而作为造成低道德水平代理人逆向选择的重要原因,奈特不确定也使得委托代理双方的决策更加谨慎.     

奈特不确定下考虑逆向选择的最优动态契约设计

现实世界中不确定可以分成概率不确定和奈特（Knight）不确定.本文从奈特不确定框架研究连续时间下面临道德风险的委托-代理问题，试图分析低道德水平代理人逆向选择对高道德水平代理人延续价值和动态最优契约执行过程的影响.首先，基于非线性期望理论，利用G-布朗运动刻画契约项目盈利的动力学方程，进而定义了委托人和代理人的期望效用.其次，用带G-布朗运动驱动的随机微方程刻画了高道德水平代理人和低道德水平代理人价值过程.并且，利用次线性期望下的最优性原理，推导出高道德水平代理人预期效用值函数所满足的哈密尔顿-雅可比-贝尔曼（HJB）方程，在低道德水平代理人逆向选择下给出高道德水平代理人获得的最优报酬，同时得到低道德水平与高道德水平两类代理人最优努力水平的隐式表达式.最后，通过Matlab数值模拟，阐释了奈特不确定对委托人和不同类型代理人的策略影响.模拟分析结果表明，低道德水平代理人的逆向选择将会直接影响高道德水平代理人的契约支付，进而会影响契约有效性；而作为造成低道德水平代理人逆向选择的重要原因，奈特不确定也使得委托代理双方的决策更加谨慎.     

深度不确定环境下的系统仿真方法研究

复杂决策问题分析经常遭遇超出寻常认知范畴的不确定性,即所谓“深度不确定性”.此时,目标系统可能高度未知,且系统行为机理与外部环境复杂多变,仿真实施难度远超常规.如何实现深度不确定环境下的系统仿真已成为系统科学领域的重要研究方向之一.对此,本文首先梳理了相关领域关于不确定性、深度不确定性的理解及认知变迁,提出深度不确定环境下系统仿真的关键特征约束,并分类阐述了现有主流不确定仿真范式的核心思想与实现路径;在此基础上,提出一种数据与模型混合驱动的动态探索性仿真范式,并在交通仿真领域进行方法实例应用,结果表明新方法能够有效提升仿真计算系统对真实系统复杂不确定变化的适应能力.     

信息不完全确定的模糊多准则UTA方法

针对准则权系数信息不完全确定和准则值为模糊数且有训练集的多准则决策问题,提出了一种模糊多准则UTA方法。该方法在考虑对训练集排序的基础上,结合不完全确定的准则权系数信息和训练集中各方案的模糊准则值的效用建立非线性模糊规划模型,并将其转化为模糊线性规划模型,求解得出准则权系数、训练集中各方案准则值的模糊效用值,利用插值求出方案的准则值的模糊效用,进而得到整个方案集的排序。最后实例说明该方法的有效性和可行性。     

不确定环境下编队对地攻防对抗决策方法研究

以对策论为理论基础,以编队协同对地攻防对抗作战为背景,建立了动态对抗决策模型.针对不确定环境下的军事指挥决策问题,提出了不确定影响因子概念,反映战场不确定环境对各参战单元产生的影响程度,建立了不确定环境下的对抗决策模型.并通过不确定模拟方法进行解算,结合双矩阵对策方法得到对抗策略平衡点.仿真结果表明,该算法能够合理处理战场不确定环境带来的影响,客观分析作战结果,为作战指挥决策提供有力的决策支持,仿真结果合理有效.     

基于不确定微分方程的网络舆情传播模型研究

不确定微分方程是由典范过程驱动的一类微分方程,是一种描述不确定过程或不确定动态系统的新型数学工具.本文在研究网络舆情传播过程和传播类型的基础上,充分考虑网络舆情传播过程中存在的一些不确定因素,根据网络舆情传播的不同阶段提出相应的基于不确定微分方程的网络舆情传播模型.最后结合甘肃兰州自来水苯含量超标事件给出了衰退阶段模型的数值计算实例,预测结果与实际传播情况基本吻合.     

不确定信息下的模糊序等价类定性分析模型

层次分析法中判断矩阵的构造涉及决策者的认知活动,如何根据决策者的认知来构造合理的判断矩阵是一个新的研究课题。针对实际决策中存在大量不确定信息,通过将决策对象两两比较构成的不确定矩阵转换成Fuzzy半序关系矩阵进行序分析,给出了判断矩阵序等价类构造前的前馈控制指导模型。利用决策者对比较方案进行的定性分析,给出一个初步的序结构,最终指导单一准则下判断矩阵的准确构造。     

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。     

基于图论和信息最大化保留的在线推荐方法

随着电子商务的发展, 研究一套高效准确的推荐方法不仅便利了网上购物, 也有助于加速商品流通, 促进经济发展. 既有的方法主要从商品的相似性或顾客的相似性出发进行推荐, 没能将两者很好的结合, 不能充分利用既有的评价信息. 鉴于此, 提出了基于图论的推荐方法, 将人和物的相似性信息结合起来, 构成综合的评估图模型, 并转化为与之等价的评估矩阵. 在评估信息最大化保留的优化目标下, 以评估矩阵为基础建立推荐算法, 并与既有的推荐方法进行比较. 实验结果表明: 本文的方法具有计算时间短、准确度高的特点, 可以用于实时的在线推荐.     

基于GIS和信息熵的松嫩平原土地利用结构演化分析--兼论系统无序度、复杂性与多样性

熵可以描述系统的存在状态,而且熵的变化还可以表征系统的演化方向应用GIS技术,从地理场信息熵的角度入手,分析了松嫩平原土地利用结构的演变规律和形成原因。同时,将土地利用结构信息熵与土地覆被景观多样性结合起来,对以往研究结论进行更正,从新的角度解释了信息熵变化与生态系统变化趋势的关系,认为土地利用结构信息熵作为无序程度的提法是不确切的,应理解为复杂性和多样性的量度表3,参22。     

不完全信息下或有资本的定价与债券信用价差研究

本文考虑两类不完全信息:信息滞后和信息不对称,将或有资本引入分析框架,应用风险中性定价原理和最优停时理论,研究公司证券的定价与债券信用价差问题.数值结果表明:或有资本可以显著降低信息滞后情形下的公司破产成本,提高公司总价值,减少社会福利损失;或有资本可以提升股权价值、降低债券的信用价差,增强公司的抗风险能力.进一步研究发现,对于1年期的短期债券而言,或有资本减少信息不对称下债券的信用价差幅度明显大于信息滞后情形.     

面向任务与基于ANP的网络信息体系能力需求满足度分析方法

针对目前在网络信息体系能力评估领域凸显的评估针对性较弱、能力关联性缺失等典型问题,以使命任务为牵引,基于复杂网络分析思想提出了一种网络信息体系能力需求满足度分析方法.该方法通过使命任务分解,将其关联映射到具体能力上,获取特定使命任务下的网络信息体系能力需求;以现有系统技战术性能指标为依据,借助能力满足度理论实现能力值量化,同时利用ANP进行能力相关性建模,获取网络化能力指标权重;进而通过多维能力融合及综合能力图谱,分析并展现体系现有能力水平之于特定使命任务的满足程度.最后以海军某使命下的体系能力需求为典型案例,检验该方法的可用性和有效性.