属性权重未知的连续风险型多属性决策研究

针对属性权重未知、属性值为有限区间上的连续随机变量的风险型多属性决策问题,提出了一种灰色关联度排序方法。首先,通过密度函数的变换,对风险决策矩阵进行规范化处理,并通过期望值定义了两个随机变量之间的偏差,利用离差最大化原则确定了属性指标权重。然后定义了正负理想解,计算每个方案与正负理想解的灰色关联度及相对贴近度,根据每个方案的相对贴近度确定方案排序。最后,给出了以属性值为区间数的多属性决策问题的决策步骤,证明了该方法的有效性。     

一种基于相似度的混合型多属性决策方法

研究了实数、区间数、语言值和不确定语言值相结合的混合型多属性决策问题。基于逼近理想解的排序方法(TOPSIS方法)确定理想方案,并定义了一种新的相似度,将各类型属性值的相似度计算规范到统一的度量空间,并且指出该相似度的几何意义,说明用该方法描述方案相似程度的合理性。将待选方案与理想方案比较,进行排序择优。最后,给出两个算例,证明了该算法的有效性。     

基于语言图像模糊集与MABAC法的改进大群组FMEA模型

失效模式与影响分析(FMEA)是一种前瞻性风险分析工具。但传统FMEA模型在大群组专家风险评估、风险因子权重确定以及失效模式排序方面存在一定缺陷。本文针对上述不足提出了一种新的FMEA模型：首先采用语言图像模糊集表征专家的风险评价信息，然后运用相似度聚类法对大群组专家进行聚类，而风险因子的权重由熵权法确定，最后利用多属性边界近似区域比较(MABAC)法对各失效模式进行风险排序。为了验证该模型的可行性，本文将其运用于企业架构风险评估，并通过比较分析以及蒙特卡洛仿真验证其优越性与可靠性。     

基于三参数区间灰数的TOPSIS决策方法

针对决策问题的灰色系统特征,引入三参数区间灰数对评价指标进行度量。从类型一致化和无量纲化这两个方面着手对评价矩阵进行标准化。考虑到三参数区间灰数的上下界与重心点的影响,给出了基于可能度的三参数区间灰数排序方法以及三参数区间灰数距离测度方法。在此基础上,提出了基于三参数区间灰数的逼近理想解排序(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)决策方法,并用实例验证了其科学性与有效性。     

复杂系统决策的综合评价方法研究

在分析复杂系统决策问题特点的基础上,运用多目标决策分析原理,综合应用消去与选择转换法、逼近于理想解的排序方法和线性分配法,并在排序方案的基础上增加了一个最优方案和最劣方案,同时应用较为成熟的AHP主观赋权法作为指标权重分配计算方法,提出了一种复杂系统综合评价方法,建立了评价模型,编制了应用软件,并将其应用到实际复杂系统综合评价问题中,给出了相应的方法和步骤。     

依据在线评论的商品排序方法北大核心CSCD

提出了一种依据商品在线评论的基于多粒度情感强度分析和随机逼近理想点排序法的商品排序方法.使用爬虫软件和ICTCLAS对消费者关注的备选商品的在线评论进行获取和预处理.依据预处理后的评论,通过提出多粒度情感强度分析算法确定每条评论针对商品属性的情感强度值.通过对得到的情感强度值进行统计分析,得到备选商品针对商品属性的多粒度情感强度分布形式的属性值.最后,依据得到多粒度情感强度分布形式的属性值,采用随机逼近理想点排序法确定备选商品的排序.基于中关村在线中的数码相机在线评论,给出了提出方法应用的实例分析.     

依据在线评论的商品排序方法

提出了一种依据商品在线评论的基于多粒度情感强度分析和随机逼近理想点排序法的商品排序方法.使用爬虫软件和ICTCLAS对消费者关注的备选商品的在线评论进行获取和预处理.依据预处理后的评论,通过提出多粒度情感强度分析算法确定每条评论针对商品属性的情感强度值.通过对得到的情感强度值进行统计分析,得到备选商品针对商品属性的多粒度情感强度分布形式的属性值.最后,依据得到多粒度情感强度分布形式的属性值,采用随机逼近理想点排序法确定备选商品的排序.基于中关村在线中的数码相机在线评论,给出了提出方法应用的实例分析.     

灰色风险型多属性群决策方法

对一类权重信息未知并且属性值为区间灰数的灰色风险型多属性群决策问题进行了探讨,提出了一种基于理想矩阵的相对优属度决策方法.首先,利用属性值为区间灰数这一特性,将灰色系统理论的思想和方法与经典风险决策方法相融合,构建了决策系统中各方案之间的关联度公式以及优化模型,合理地解决了属性权重未知问题.然后综合考虑决策者群体的主观偏好,通过构造理想矩阵,借助每一方案决策矩阵与理想矩阵、负理想矩阵的综合加权距离获得每个方案相对于理想方案的优属度,再由优属度的大小对方案的优劣进行排序.应用实例说明了所提出决策方法的合理性和算法的有效性.为解决灰色风险型决策问题提供了一种新思路.     

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。     

综合排序的双基点法的改进及灵敏度分析

多指标(准则、属性)综合排序的方法基本上有:1.化多指标为单一指标的简单加权法;2.根据相对贴近度排序的双基点法(TOPSIS法);3.采用加权欧氏距离的LINMAP法;4.消去和选择转换算法(ELECTRE法)。其中,双基点法是利用理想点和反理想点所构成的空间,每个排序方案(项目、对象)视为空间上的一个点,通过计算排序方案对于理想点的相对贴近程度进行排序的。 在文献[1]中,为了简化相对贴近度的计算,对指标矩阵进行了规格化,使反理想点成为原点,而     

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...     

基于SDG和灰色聚类的系统故障风险评估方法

开展风险评估研究对于提高民航安全具有重要意义.传统的系统故障风险评估的分析对象是故障模式,在实际中一个故障模式往往可作为另一故障模式的原因或者影响,故障影响是一个逐渐变化的过程.为更准确、客观地评估系统故障风险,本文把故障模式的传播过程描述为一故障链,运用SDG模型推理得出故障模式导致的各种故障序列,将故障模式及其各种后续故障序列看作灰色系统,将风险评估过程视为一灰色系统工程,用灰色聚类决策对这些序列进行风险评估,解决了风险评估过程中评价指标和属性值难以确定和量化,风险分析和评估缺乏系统性和一致性的问题.应用实例表明,基于SDG和灰色聚类决策的风险评估方法能有效地应用于民机系统故障风险评估.本论文研究结果对于复杂系统的故障风险分析具有重要的参考价值.     

基于理想解的装备训练模式灰关联评估算法

训练模式的评估选择是装备训练中必须解决的关键问题之一。结合逼近于理想的技术和灰关联分析技术,提出了一种基于理想训练模式数据列的灰色关联分析评估技术。根据所有训练模式的训练效果构成的决策矩阵,构造正的理想训练模式和负的理想训练模式参考数据列,并进行所有训练模式数据列的灰色关联分析,建立使训练效果最大化的目标函数而求得该训练模式的训练效果评估系数,从而根据训练效果评估系数的大小排序就可选择对应的最佳训练模式。最后对某通信对抗装备训练中采取的几种训练模式进行了评估仿真,结果表明建立的模型合理,算法可行。     

基于故障风险标尺的复杂装备健康状态分类模型

针对复杂装备故障呈现出多重性、相关性及模糊性的特点,本文分析了装备健康状态演化规律,利用自适应模糊神经网络、故障模式、影响及危害性分析构建故障风险标尺,实现了对复杂装备故障风险程度的定量化描述及装备健康状态的分类。通过实验分析,本文提出的模型相比于传统的故障预测以及故障风险程度定量方法具有显著优势,实现了对装备从设计生产、部署使用以及退役报废全寿命周期的动态反馈,对提高复杂装备综合保障能力具有重要意义。     

基于二元语义多属性群决策的灰色关联分析法

针对解决具有语言评价信息的多属性群决策问题,提出了一种基于二元语义信息处理的群决策方法,该方法是采用近年来最新发展的二元语义概念对语言评价信息进行处理和运算,它是依据传统灰色关联分析方法的基本思想,通过计算每个方案对正、负理想方案的语义灰色关联度,最终确定最优方案,使该方案对正理想方案具有最大的灰色关联度和对负理想方案具有最小的灰色关联度.该方法具有对语言信息处理较为精确的特点,避免了以往采用的语言信息处理方法所带来的信息扭曲和损失.最后给出了一个实例分析.结果表明方法简单、有效和易于计算.     

序关系分析下的多阶段交互式群体评价方法

针对传统的群体评价方法多是静态且无交互的局限性,提出了一种序关系分析下的多阶段交互式的群体评价方法.文章首先对序关系分析的思想进行了介绍,并给出了基于理想点法的单轮评价结果的确定方法;然后依据群体意见的波动程度来对其稳定性进行衡量,以此探讨交互终止的条件;最后在群体交互加权算子(DOWA算子和DOWGA算子)的基础上,对各轮交互结果进行了集结.为说明方法的有效性,给出了一个应用例子.     

SPAN保证金系统中的VaR实现技术

为了解决标准资产组合风险分析(SPAN)保证金系统的开放性问题,本文采用测度风险的参数、半参数和非参数VaR方法和描述相关结构的时变Copula技术,给出了VaR-SPAN系统中主要输入参数的设定方案.实例计算结果表明,与采用VaR-SPAN计算流程计算得到的国内期货产品组合所需的保证金大小相比,交易所实际收取的保证金偏高.     

基于仿真的武器装备研制系统性能风险评估

性能风险是指在预定的资源条件（如费用和进度）下,研制系统从原有设计水平向较高性能设计水平演进过程中技术性能水平达不到预期要求所带来的风险。根据武器装备研制过程中各子系统活动的研制失败概率及相应的多反馈分支,建立图示评审技术随机网络仿真模型,通过设定仿真时钟实现对研制工期的约束。对仿真输出结果进行统计分析,建立在研制费用与研制工期约束下子系统级和项目级性能风险概率评估模型,分析项目级与子系统级性能风险概率分布之间的关系。最后,结合某武器装备研制项目给出详细的分析过程,并已验证仿真模型和风险评估模型的实用性和有效性。     

基于模糊证据推理的系统风险分析与评价

针对系统风险分析与评价中面临的模糊不确定风险信息建模问题,以及风险因素信息融合问题,在模糊集理论与证据理论研究的基础上,采用模糊证据推理技术, 提出了基于模糊证据推理的系统风险分析与评价方法的具体算法与处理操作流程.首先通过故障模式及影响分析进行风险识别,采用模糊信度结构模型建立风险不确定性的统一描述框架, 然后通过数据预处理算法、模糊证据推理信息融合算法以及模糊风险排序方法完成风险评价结果计算; 文末以某航天发射场火箭推进剂加注系统风险分析为例,验证了方法的可行性与有效性.该方法定量化分析系统部件的风险程度,为后续风险应对措施的制定提供辅助决策支持.