基于改进调节变量主成分权重的广义灰靶决策模型研究

在现实生活中，由于信息的不完全性和认知的不充分性，多数决策对象具有强烈的多源不确定性特点，存在多种不确定性因素共存的现象.针对目前灰靶决策模型未充分考虑决策对象多种不确定性因素共存的局限，以及确定决策指标权重时未深入探讨指标间相关性的问题，首先引入广义灰数的表征形式对指标属性值进行统一表征，并提出广义灰数的一致效果测度模型，然后根据传统主成分分析法确定权重时所存在的二次加权放大问题，揭示指标差异性与相关性对二次加权的影响，通过改进调节变量对原始主成分权重进行修正，接着将传统的灰靶决策模型扩展为广义灰数形式，构建基于加权欧式距离的广义灰靶靶心距模型，并据此建立基于改进调节变量主成分权重的广义灰靶决策模型.最后通过案例研究，验证本文模型的合理性和可行性.     

连续型区间灰数排序的应用研究

针对连续型区间灰数间大小排序的问题,提出了一种连续型区间灰数排序方法。首先构建了区间灰数与实数间大小比较的点可能度函数,然后通过对区间灰数的标准化,在区间上对点可能度函数进行积分,并利用积分性质求解并给出了两个区间灰数间在六种不同位置关系下大小比较的可能度函数表达式。最后利用区间灰数的排序函数,对许昌市8家民营企业核心竞争力进行排序评价。结果表明,4家民营企业核心竞争力较强,2家民营企业核心竞争力一般,2家民营企业核心竞争较弱。加强企业的管理、创新企业的技术和提高企业家素质是增强民营企业核心竞争力的途径。     

一种基于区间灰数几何特征的灰数预测模型

灰色系统预测模型的已有研究主要建立在实数的基础之上,没有考虑灰数信息对预测结果的影响,根据区间灰数序列在二维坐标平面上的几何特征,通过"面积转换"与"坐标转换",将区间灰数序列转换成等信息量的实数序列,然后推导并建立区间灰数的预测模型,通过建立多组随机区间灰数序列的预测模型,与其他灰数预测模型的模拟精度进行了比较.模型...     

基于广义灰数的双向投影灰靶决策模型拓展研究

针对属性值为广义灰数时已有灰靶决策方法的不足问题,提出了广义灰数灰靶决策方法,首先,通过定义广义灰数,将区间灰数的概念进行了进一步的拓展;其次,基于范数概念提出了广义灰数的Husdorff距离测度、算法及其性质并定义了属性值为广义灰数的靶心和靶心距概念,构建了基于正负靶心的双向投影一致性系数的广义灰数灰靶决策模型排序方法.该模型解决了属性值包含更多不确定因素的决策问题,最后通过实例验证该方法的科学合理性性和优越性.     

基于核和灰度的区间灰数预测模型

在灰色系统理论研究领域,以“灰数”序列为建模对象的灰色预测模型的研究还较为缺乏。以区间灰数的“核”序列为基础建立预测模型,实现未来区间灰数“核”的预测,然后以“灰度不减公理”为理论依据,以“核”为中心拓展得出区间灰数的上界和下界;在不破坏区间灰数独立性和完整性的前提下,实现了区间灰数预测模型的构建;算例分析验证了该模型的有效性及实用性;区间灰数预测模型对丰富与完善灰色预测模型的理论体系、拓展灰色预测模型的应用范围,均具有十分重要的意义。     

区间灰数群决策中决策者和属性权重确定方法

研究区间灰数信息的多属性群决策中决策者和属性的权重问题.为解决决策者给出的属性值蕴含的客观权重和主观权重冲突的问题,利 用各方案与理想方案间的灰色关联度和极大熵原理建立规划模型求出属性的客观权重,并结合主观权重求得属性的综合权重;基于群体 意见的一致性要求和信息分布的特点,依据极大熵思想及各决策者关于方案的综合指标值与群体综合指标均值间的灰色关联度建立模 型求出各决策者的权重.在此基础上提出了区间灰数信息的群集结方法.算例验证了此方法较于其他方法更加合理.     

基于Choquet积分的区间灰数多属性决策方法

针对多属性决策中属性间的关联性对决策结果的影响,提出了基于区间灰数灰度和Choquet积分的区间灰数多属性决策方法。根据区间灰数灰度的定义,证明了区间灰数的灰度是一种灰测度,由此定义了关于区间灰数灰度的离散Choquet积分并证明其性质;依据各方案的综合属性值的方差最小的原则建立多目标优化模型,确定了各属性或属性集的权重,最后利用Choquet积分对各方案的效果评价向量进行集成。通过实例说明了该方法的有效性。     

基于扰动信息的连续区间灰数灰色预测模型

针对连续区间灰数的预测,提出了分数阶累加二次时变参数离散灰色预测模型(FQDGM (1,1)模型)。在不损失原始信息的前提下,将区间灰数转化为核序列和灰半径序列,然后分别对核序列和灰半径序列建立FQDGM (1,1)模型。新模型针对同时包含指数和二次曲线趋势的系统,通过二次时变参数的求解和阶数的调整,实现对于原始信息进行有效挖掘,避免扰动信息的干扰,提高模型的稳定性。最后,运用不同灰色预测模型,对于一个算例和一个实例进行建模,计算结果显示了所提方法的优越性,从而进一步拓展了灰色预测理论的应用范围。     

三参数区间灰数排序及其在区间DEA效率评价中的应用

定义了三参数区间灰数与实数比较的相对优势度的概念,给出了两类典型的三参数区间灰数与实数比较的相对优势度的代数表达式。提出了一种基于相对优势度的三参数区间灰数的排序方法,并应用于变量为三参数区间灰数数据包络分析（data envelopment analysis,DEA）模型,用算例验证了其有效性。     

区间数多属性决策中权重灵敏度分析

权重是用来衡量多属性决策问题中各属性相对重要性的,它在很大程度上影响决策问题的求解结果。在区间数的"期望方差"排序法基础上,基于加权模型,对区间数多属性决策中权重灵敏度进行分析,并给出了当两个方案之间排序位置颠倒时某一指标的权重最小变化量的计算方法。最后给出了一个算例。