关于TOPSIS法的研究

根据传统TOPSIS法的缺点,提出了一种决策矩阵排序和确定权重的新方法:改进的TOPSIS法。该法推广和改进了TOPSIS法所用的决策矩阵规范化方法,简化了正负理想方案的计算,提出了一种更易计算的与原TOPSIS法相对接近度等价的新的相对接近度。同时,采用目标规划优化模型和高等数学的方法计算各评价指标的权重,弱化了主观因素,使其更具合理性和实用性     

基于模糊贴近度的集群风险评价方法

通过对成熟集群周期性风险、结构性风险和网络性风险成因的分析,提取了21个风险特征指标;在此基础上,描述了成熟集群在不同风险水平的运行状态下的特征模式.根据集群系统的复杂性和不确定性的特点,应用多目标决策理论中理想解法的思想,首先确定集群风险特征指标体系对各个运行状态特征模式的非对称贴近度,再采用理想解法确定正负理想等级,根据各个运行状态与正负理想等级的贴近程度确定集群的风险水平.通过模拟算例证明了该方法评价集群风险的可行性.     

基于模糊多属性群决策的经纱张力检测及控制方案优选

针对剑杆织机经纱张力检测及控制方案设计的评价要求,提出工程方案评价的模糊多属性群决策问题.考虑了个体专家在方案属性中的不同重要程度,将专家个体意见与群体相似度结合,计算专家意见的综合重要程度.通过专家意见集结,得到群体意见决策矩阵.利用模糊逼近理想解(TOPSIS)决策法和三角模糊数计算各方案与正负理想方案的距离以及各方案与理想点的相对接近度,确定经纱张力检测及控制最优方案.决策结果验证了该方法的可行性和有效性.     

基于AHP和区间模糊TOPSIS法的高新技术科研项目评价

建立了高新技术科研项目评价指标体系,提出了基于层次分析法(AHP)和区间模糊的逼近理想排序法的高新技术科研项目评价模型,采用AHP确定评价指标的权重,借助于模糊理论构建区间模糊矩阵,计算其正、负理想解和接近度,根据接近度而对高新技术科研项目进行比较,并进行了实例分析.结果表明,所构建的评价指标体系和评价模型具有一定的实用性和可行性.     

高 新 技 术 科 研 项 目 评 价

建立了高新技术科研项目评价指标体系,提出了基于层次分析法（AHP）和区间模糊的逼近理想排序法的高新技术科研项目评价模型,采用AHP确定评价指标的权重,借助于模糊理论构建区间模糊矩阵,计算其正、负理想解和接近度,根据接近度而对高新技术科研项目进行比较,并进行了实例分析.结果表明,所构建的评价指标体系和评价模型具有一定的实用性和可行性.     

基于I-TOPSIS的可比较语言多属性决策方法

针对属性值是可比较语言的多属性决策问题,提出了一种新的多属性决策方法——I-TOPSIS法;传统的TOPSIS方法的综合评价值只能反映各评价对象内部的相对接近度,为了体现各方案与理想的最优方案的接近程度,引进I-TOPSIS法,通过定义正负理想点找到最优的参照方案,根据备选方案与最优参照方案之间的距离对备选方案进行排序和择优;最后,通过实例分析说明了方法的有效性和合理性。     

基于可比较语言多属性决策的扩展TOPSIS方法

针对偏好信息是可比较语言的多属性决策,提出了一种新的决策方法——基于可能度分布距离测度的TOPSIS方法;该方法首先将可比较语言转化为犹豫模糊语言信息,通过定义可能度分布距离公式,避免了传统犹豫模糊语言评价信息在距离计算过程中的误差;然后建立了基于可能度分布距离测度的TOPSIS决策模型,通过计算正负理想点得到最优参照方案,根据各方案与最优参照方案间的距离进行排序并择优,相比于传统TOPSIS方法更能体现各方案与理想方案的贴近程度;最后,以快递服务公司的测评案例验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于云模型的边坡风险评估方法及其应用

针对边坡风险评估随机性和模糊性共存的特点,在传统模糊综合评判法(FCE)的基础上引入云模型理论,提出一种边坡风险评估方法.选取边坡坡高等7项因素作为评估风险集,将风险划分为5个等级,采用云模型来构建隶属度函数.通过正、逆向云发生器计算权系数矩阵和综合评判矩阵,利用Matlab软件直观生成评价云和"云滴"图来对比分析,综合评价得到边坡风险等级.以大崎山旅游公路边坡为例进行建模分析,将评估结果与传统模糊理论评判方法所得结果进行对比,与实地调查结果相合,分析结果表明该方法是有效的.     

基于改进的粗糙集-云模型的水质评价方法

针对水质评价中不确定性特点,引入粗糙集和云模型理论,对我国12个代表性湖库的富营养化程度进行评价.根据既定的评价因子指标,确定相应于各富营养化等级的云模型参数,并生成各评价因子隶属于各富营养化等级的综合云模型,基于改进的粗糙集条件信息熵计算各指标的权重,构建指标体系下的改进的粗糙集-云模型.代入实测资料,计算实测水体隶属于各富营养化等级的确定度,以最大确定度作为水体的营养化级别.将该方法所得结果与单一指标法、模糊可变集法、正态云模型、Gamma-云等方法进行了对比,评价结果直观有效,验证了该方法的有效性,为水体富营养化评价提供了新思路.     

基于组合赋权法与云模型坝基岩体质量评价

利用组合赋权法与云模型对坝基岩体质量分级进行了评价,主要采用6项评价指标:岩石单轴饱和抗压强度、结构面间距、RQD、完整性系数、声波纵波速度和地应力修正系数,以金沙江旭龙水电站坝基岩体作为实例进行了质量评价.通过偏好系数法将优序图法和熵值法组合,利用云数字特征值建立岩体质量各评价因子的云模型,并得出岩体样本各评价因子对应的确定度,综合确定度最大值对应等级为岩体的质量等级.利用云模型的评价结果与传统的BQ分级法和可拓理论的评价结果进行比较验证,云模型具有可操控性和较高分类精度,能够精确地表达出岩体质量的综合确定度.