基于距离融合的多冲突证据合成研究

冲突证据合成作为研究热点,由于发现Dempster-Shafer合成可能导致悖论,至今仍然没有统一的解决方法.本文提出了一种新的冲突证据合成方法.融合系统中各证据的重要程度可能不同,新方法首先通过融合多证据距离,从而可以更加准确地得到证据距离,进一步通过相关算法转化证据距离为证据权值,权值反映了证据的重要程度,根据权值,对原始的基本可信度分配函数进行重新分配,再通过改进的合成公式,对重新概率分配的证据进行合成,得到合成结果.通过具体的算例比较,说明新方法在合成冲突证据方面具有一定的优越性.     

基于改进证据理论的群决策专家意见集结方法

针对Demsper组合规则无法有效集结群决策中高冲突专家意见的局限,提出了利用冲突系数和Jousselme距离综合表示证据冲突程度进而通过证据冲突度计算专家客观权重的方法,采用经典的Demsper组合规则对经权重修正后的专家意见进行了集结;提出了一种新的可能度计算公式及基于可能度的信任区间的决策方法。数值实例表明:提出的方法可以有效集结高冲突专家意见,与几种改进方法相比收敛效果更好。基于可能度的信任区间法与最大信任函数法和最大似真函数法相比,决策结果更加科学。     

基于多专家决策方法的氨气泄漏应急决策

氨气泄漏事故的应急决策是一个复杂过程,该过程受到技术、经济、环境以及风险等许多因素的影响,不同专家决策者对应急方案有明显的偏好,且各专家对各属性的权重取值不完全确定.为了处理这样的不完全信息和偏好决策问题,本文提出了一种表示专家意见的多专家决策方法,该方法要求多专家分别对不同属性给出相应的效用函数和属性权重区间数,并应用蒙特卡罗模拟方法将这些偏好进行定量分析及合成.最后,以某工厂氨气泄漏应急决策为实例,详细讨论了该方法的应用.     

危险废物应急响应专家决策系统构建研究

由危险废物引起的突发性环境污染事故会对生态环境和人类健康构成严重危害,应急响应体系的建设在突发性危险度物环境污染事故、危险化学品泄露等重大环境安全事故处理中发挥了重要的作用,但现有的系统主要侧重于应急监测,本文针对危险废物应急响应体系,探索在专家决策系统支持的情况下,能使应急体系具备启发式推理机制进行辅助决策,以期能在极短的时问内对污染事故做出初步的估算并做出最佳应急决策以预防及应对突发性.     

基于双重中位数绝对偏差的证据加权组合方法

Dempster-Shafer证据理论目前已被广泛应用于大数据时代的各行各业,但是当该理论应用在高度冲突的证据源进行融合时,往往会产生一些有悖直觉的结果,具有一定的局限性.为了解决这一问题,该文提出了一种基于双重中位数绝对偏差(MAD)检测和一种新的证据加权组合改进方法.首先通过MAD算法检测出异常证据,再使用这组证据的平均值对异常证据进行修正,然后使用新的证据加权组合方法对证据加权平均后得到最终结果,最后通过随机模拟实验和具体的算例实验,并与其他几种经典的证据合成规则进行比较.仿真结果表明该文提出的方法能有效地解决高度冲突的证据融合问题.     

一种基于麦克斯韦电磁力的证据冲突表示方法

D-S(Dempster-Shafer)证据理论是处理不确定信息的有效方法,但仍然存在着证据之间的冲突问题。引入麦克斯韦电磁力理论,将证据理论中不同证据之间存在冲突与融合的问题转换为电磁力理论下的电磁斥力与电磁引力问题,该转换提出了一种新的证据间距离的量化方法。其中,在传统的冲突系数中引入了证据距离因素,并提出了一种新的证据冲突表示方法,提高了冲突系数的灵敏度。仿真结果表明,该方法在故障诊断中的识别率比传统方法更高,证明了本文所提方法的正确性和有效性。     

存在证据冲突的临近空间飞行器遥测数据相关性评价与融合方法

为了解决单一的相关性分析方法在分析临近空间飞行器遥测数据时存在局限性以及证据冲突问题,在相关系数分析评价与优势组合的基础上,提出了基于支持因子的证据理论融合算法。首先分别利用Pearson相关系数、Spearman相关系数与距离相关系数对遥测数据进行相关性评价分析,表明3种相关系数可优势互补。其次,建立了基于支持因子的证据理论融合算法,实现证据的冲突基本概率赋值函数分配,避免Dempster-Shafer证据理论(D-S证据理论)的一票否决和合成规则失效问题。最后,利用3种相关系数构造相关性证据并开展遥测数据相关性分析实验。结果表明：基于支持因子的证据理论融合方法能使Pearson相关系数、Spearman相关系数与距离相关系数的证据融合更加合理;在证据冲突大的情况下,相比相容系数的证据理论融合方法,相关概率计算结果准确度提高约6.55%,能更有效地处理证据冲突问题。     

D-S证据理论中冲突问题的解决方法

针对传统D-S证据理论中冲突证据合成存在的问题,提出一种基于数学模型修正证据源的冲突证据合成方法.在不改变Dempster组合规则的前提下,逐一比较识别元素的基本概率分配值和平均基本概率分配值,结合数学模型修正基本概率分配.仿真结果表明,该方法在处理冲突证据合成时有效、可行.     

有效处理冲突证据的融合方法

为解决Dempster-Shafer证据理论在对高度冲突的证据进行融合时可能导致与直观相悖的结果的问题,该文提出了一种有效处理冲突证据的融合方法。该方法综合了Dempster-Shafer证据理论所具有的收敛性好及加性融合方法所具有的可靠性高的优点,首先通过对证据进行冲突检验,然后对冲突证据进行加性合成,消除证据之间的冲突。仿真试验结果表明该算法能更好地排除干扰,得出符合实际的组合结果,与典型算法相比,该方法在收敛性和可靠性方面体现了优越性。     

有效处理冲突证据的融合方法

为解决Dempster-Shafer证据理论在对高度冲突的证据进行融合时可能导致与直观结果相悖的问题,该文提出了一种有效处理冲突证据的融合方法。该方法综合了Dempster-Shafer证据理论所具有的收敛性好及加性融合方法所具有的可靠性高的优点,首先通过对证据进行冲突检验,然后对冲突证据进行加性合成,消除证据之间的冲突。仿真试验结果表明该算法能更好地排除干扰,得出符合实际的组合结果,与典型算法相比,该方法在收敛性和可靠性方面体现了优越性。     

应急决策效果的模糊综合评判研究

提出了应急决策效果的评价指标体系,介绍了运用二级模糊综合评判评定应急决策效果的方法和模型,为应急决策系统的进一步研究提供了一定的参考依据。     

模糊群决策中专家意见的汇总研究

在考虑相对优势、已知信息与弃权部分3个因素的基础上,分析和比较了典型的Vague排序函数,提出改进的排序函数. 同时考虑专家决策结果的一致性和专家权重的基础上,改进了汇总各专家Vague意见的方法. 案例表明,根据Vague值的相似度量和排序函数能较好地汇总群决策中的Vague意见.     

基于模糊综合评判法的高层建筑结构体系优选

结构体系优选属于概念设计范畴,是结构优化设计中最关键的一个环节,具有强烈的软科学决策特点。对高层建筑结构选型决策的现状、特点及影响因素作了概括性论述,具体说明了模糊综合评判法在高层建筑结构选型中的应用,并通过一个实际工程．详细介绍了如何运用模糊综合评判法进行结构体系的优选．为建筑设计单位提供了科学的决策依据。     

基于量度分析的模糊决策

不确定性条件下的决策问题长期以来受到人们的普遍关注(参见[1-6])。用模糊集的理论和方法来处理这类决策问题能给出更加直观而合理的决策模型,因而模糊关系下的模糊决策是一个很有价值的研究课题。本文给出了基于量度分析进行模糊决策的一种方法,它具有处理问题的普遍有效性,计算的简单性和实用性。     

一个基于自组织多Agent系统的智能控制与决策模型

提出了一个基于自组织多Agent系统的智能控制与决策模型,它是一种基于行为主义的智能控制与决策模型,由环境和自组织多Agent系统两大部件构成,分别通过环境的定义、环境的识别、多Agent控制与决策过程以及多Agent控制与决策输出4个基本步骤来完成建模工作．该模型可以灵活地选择多种算法进行具体的实现工作,文中给出的算法是一种基于作用力机制（物理激励）的多Agent控制与决策算法,该算法是通过模仿经典物理学理论中的万有引力定律,将多Agent系统中的自组织交互过程转化为相互的作用力,并通过交互作用力的大小和方向体现多Agent之间的交互机制,充分利用了多Agent系统的群体决策优势．测试实验结果表明,该模型具有较好的应用效果并且其系统能量在Agent数目为300、迭代次数超过80次时具有稳定性．     

基于随机决策的公交车辆滞站策略

公交车辆在线路运行中受到多种随机因素的影响,如道路交通状况、站点乘客上下车等,导致同一线路公交车辆的车头时距产生较大波动,降低公交车辆的运载效率及服务质量。滞站策略能够有效保持公交车辆车头时距的稳定性。鉴于随机因素对公交线路的影响,将公交滞站问题看成多阶段随机决策过程,利用随机决策理论和动态规划的最优化原理,确定出每辆车到达控制点时的最佳滞留时间,使整个线路车头时距波动方差的期望值最小化,进而得到最佳公交车辆滞站决策方案。通过实例分析,随机决策滞站策略,能够显著降低乘客的平均等待时间,提高公交服务质量,且在稳定性及抗干扰性具有明显优势。     

基于Vague集的多目标模糊决策方法

指出了采用Vague集进行多目标模糊决策的现有计分函数的不足;根据Vague集的性质提出了一种新的计分函数;该计分函数和Vasgue集所具有的“投标模型”属性是完全一致的,并将其扩展到加权的形式,从而使该方法具有更好的通用性,所得结果也更符合人的直觉。     

基于模糊理想点的模糊多属性决策方法

针对属性权重信息完全未知或只有部分权重信息且属性值为三角模糊数的模糊多属性决策问题,提出3种基于模糊理想点的最优化决策模型.通过对这3种模型的求解,获得属性的权重,给出相应的对方案进行排序和择优的决策方法,从而为解决权重信息不完全的模糊多属性决策问题提供新的途径.     

基于二元语义判断矩阵的群体决策方法

在决策过程中,专家给出的判断矩阵包含的评价元素可能不一致,因此,在对专家意见进行集结时,应该根据元素的一致性程度赋予其不同的集结权重.利用二元语义判断矩阵的加性一致性,可计算元素的一致性.提出一种客观计算专家决策权的方法,并在群体意见集结过程中,通过元素的一致性程度赋予其不同权重.