基于熵权和区间灰数信息的灰色聚类模型

针对区间灰数的灰色聚类模型中指标权重确定的问题,借鉴信息熵的思想,引入灰色熵权确定指标权重,构造了基于熵权和区间灰数信息的聚类评估算法。该算法以区间灰数本身的信息为依据通过计算灰熵来得到聚类指标权重。最后以实际问题为背景进行算例研究,结果表明由所提算法所得的归一化聚类系数矩阵区分度更好,验证了所提算法的有效性和可行性。     

基于D-S证据理论的灰色定权聚类综合后评价方法

结合灰色定权聚类评估模型和D-S证据理论对项目综合后评价方法进行研究.应用差异信息序列熵理论,根据指标所蕴含信息量的多少确定聚类指标的权重;根据所得到的灰色定权聚类系数矩阵并把该矩阵经过适当转换, 把每一个聚类对象作为影响后评价结果的一条证据,考虑到证据推理中零绝对化问题存在的可能性, 给出了解决办法;利用Dempster合成法则, 得到了辨识框架中各子集的信度函数,根据信度函数最大值确定项目综合后评价的结果.可以充分利用定权聚类中所得到各聚类对象所属灰类的信息,减少了直接使用聚类系数最大化方法确定评价对象所属灰类造成的信息损失, 最后通过一个算例说明了该方法的实用性和有效性。     

基于熵的灰色局势决策方法

针对传统多目标灰色局势决策方法等权处理决策目标而无法反映决策者的偏好和决策的实际情况问题,给出了灰色局势决策目标权重的一种赋权法。首先,计算单个目标下某一事件与其余事件的总偏差,继而形成全部目标下的偏差矩阵,再利用熵理论进行多目标权重的计算,得到的各目标熵权能够更好地反映各个局势间的差异程度,对灰色局势决策进行了补充和完善。实例也证明了该方法的可行性。     

自适应特征熵权模糊C均值聚类算法的研究

特征权重算法对聚类效果有很大的影响,而传统的特征权重算法忽略了特征项在类间和类内的分布情况.因此,研究聚类后样本特征属性表现的有序性程度对聚类结果的影响,分析聚类后样本特征属性的分布情况,提出了一种自适应特征熵权模糊C均值聚类算法.该算法以聚类后的特征熵和信息增益作为准则调整特征权值,通过聚类与权重更新逐步迭代优化,直至获得最优的特征权值.实验表明,自适应特征熵权模糊C均值聚类算法能够有效地区分各个特征属性对聚类效果的重要程度;较于其它加权模糊C均值聚类算法,该算法能够得到更高的聚类准确率.     

杂合灰色聚类与变精度粗糙模糊集的概率决策方法

在基于粗糙集理论或扩展粗糙集理论的不确定性管理决策中,仅由数据集无法获得决策表,同时决策属性呈现模糊性,以至于无法获取概率决策规则。鉴于此,本文构建了灰色定权聚类与粗糙集变精度的杂合模型,首先运用基于中心点三角白化权函数的灰色定权聚类方法对包含不同量纲指标的知识表示系统进行处理,生成多属性决策表,而后运用变精度粗糙模糊集进行决策分析,获取概率决策规则。最后以区域关键技术选择为例,表明该模型的可行性与实用性。     

熵权与群组AHP相结合的TOPSIS法多目标威胁评估

针对传统TOPSIS法在确定权重系数上面的缺陷和不足,提出了改进的TOPSIS法,该法综合考虑主观和客观因素,将运用聚类分析法得出的各决策专家个人权重应用到群组AHP法中确定目标属性主观权重,并与运用熵权法求解出的目标属性客观权重相融合,得到组合权重.运用改进的TOPSIS法研究空战威胁评估问题,建立多目标威胁评估数学模型,并进行了仿真研究.仿真结果表明该算法是合理和有效的.     

空中目标威胁排序的灰色聚类决策方法

空中目标威胁排序是防空射击指挥中的重要环节,针对空中目标威胁排序问题,提同了一种基于灰色定权聚类决策的空中目标威胁排序方法.该方法通过对空中作战目标的分析认识,对目标的威胁因素的特征指标进行挑选,分析特征指标取值变化对目标威胁程度的影响,采取绝对关联度分析,确定特征指标的选取,在不需要精确校正指标数据的情况下.运用灰色关联聚类的思想实现了威胁排序,符合防空作战的实际情景需求.给出了应用该方法的具体步骤,通过示例结果表明灰色聚类决策对空中目标威胁排序具有良好的适用性.     

基于灰色类别差异特性的评价指标客观权重极大熵配置模型

本文基于灰色类别的差异特性进行指标权重配置问题研究,运用灰色关联聚类将评价对象按照反映事物不同类别本质的自然差异特性划分成不同灰类.基于相同灰色类别间自然差异特性具有相似性、 不同灰色类别间自然差异特性具有差异性的特点,构建了反映灰色类别差异特性的评价指标客观权重极大熵配置模型. 通过案例分析与其他方法进行比较研究,证明了本模型的可行性及有效性,为多属性决策指标客观权重赋权问题提出了一种新的解决思路.     

基于离差最大化的灰色聚类方法

针对灰色聚类分析中指标权重的确定存在的问题, 利用离差最大化的原理,提出了一种基于指标白化权函数值离差最大化的灰色聚类指标权重确定方法,从而建立了指标白化权函数值离差最大化的灰色聚类模型并对模型进行求解.该方法体现了用聚类指标的离差程度来反映指标信息的重要程度这一思想.最后通过实例应用, 验证了该方法的客观性与有效性.     

基于熵权群组决策的停车设施规划方法

本文旨在研究城市停车设施规划的多属性决策问题.论文以评价指标体系的建立为基础,运用群组决策特征根法对专家组的评判信息进行综合归纳,并采用熵权与决策者的主观权重相结合的方法确定评价指标的综合权重,建立了基于熵权的群组决策评价方法.最后通过应用举例说明该评价方法科学可靠.     

串并案指标体系广义区间灰数熵权重配置研究

串并案是指一个或者一伙罪犯所作的系列案件聚类成的案件集.在应急情景下、受害人、证人以及刑侦人员等对案情的描述具有多元异构性和不确定性特征,导致串并案信息具有多元不确定性的特点,而传统的多属性聚类决策方法对串并案研究有着一定的局限,因此本文根据串并案问题,对其指标体系的权重配置进行了深入研究.首先针对串并案信息的多元不确定性特点,提出在某一特定条件下所有不确定数均可统一转化为广义标准区间灰数,然后建立广义灰色相似度模型,测算属性指标以及整体案件的相似度,并构建串并案指标体系广义区间灰数熵客观权重配置模型,求解串并案指标的广义区间灰数熵权重.最后通过案例研究,证明了本文模型的合理性与可行性.     

对方案有偏好的模糊多属性决策的GRA方法

针对属性权重信息不完全且属性值和对方案的主观偏好信息均以三角模糊数形式给出的多属性决策问题,提出了一种基于灰色关联分析GRA的决策方法.该方法依据一般的灰色关联分析方法的基本思路,给出了解决该问题的计算步骤,其核心是通过构建并求解一个单目标最优化模型,通过求解该模型得到属性权重信息,从而得到每个方案客观偏好值对主观偏好值的灰色关联系数,进而计算出每个方案客观偏好与主观偏好的关联度,根据关联度对所有方案进行排序.最后给出了一个数值例子,结果表明方法简单,有效和易于计算.     

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.     

考虑决策者偏好的洪水灾害模糊聚类迭代评估模型

决策者偏好对洪水灾害的评估结果有重要影响.传统的评估方法可能会出现次要指标权重过大的情况,难以有效体现决策者偏好对评估结果的影响,为此将模糊聚类迭代模型推广到考虑决策者偏好的情况,并给出单一偏好条件下的理论解,提出了基于决策者偏好模糊聚类迭代模型.在该模型中,通过增加一个松弛因子构造一个增广拉格朗日乘子添加到模糊聚类迭代模型的目标函数中,将体现决策者偏好的不等式约束转化为等式约束,并依此求出该偏好条件下权重向量的解析解,可为考虑决策者偏好评估方法的研究提供理论依据;再根据样本特征值矩阵与解得的最优权重向量求出各样本的灾情综合评价值,结合最优隶属度矩阵确定各样本所属洪灾等级,各等级内部样本依据灾情综合评价值排序.该模型直接利用样本特征值矩阵对洪灾样本灾情大小进行识别,降低对最优隶属度矩阵的依赖性,使得排序结果更准确合理.最后,将该模型应用于2013年四川省部分地区洪水资料,验证了考虑决策者偏好模糊聚类迭代模型的理论结果,灾情综合评价值法的排序结果比传统的类别特征值法更合理.     

灰熵并行分析引导PSO求解多目标优化问题

提出采用灰熵并行分析法引导粒子群算法求解多目标优化问题。灰熵并行分析法综合灰色关联分析法与信息熵的特点,对数据序列计算灰关联系数,同时并行地对数据序列计算信息熵及熵值权重,将灰关联系数与熵值权重结合求得灰熵并行关联度。〖JP2〗通过粒子群算法对优化问题的多个目标构建与粒子数相同数量的目标值序列,计算每个序列的灰熵并行关联度值,利用该值作为算法适应度值的分配策略引导粒子进化。以10个典型作业车间调度问题为例进行实验,结果与差分进化算法及遗传算法进行比较,表明灰熵并行分析法可以有效引导各算法进化,使算法在收敛性和分布均匀性方面表现良好,且粒子群算法的优化结果要好于其他两种算法的结果。     

灰色群组聚类和改进CRITIC赋权的供应商选择VIKOR多属性决策

针对武器装备供应商选择问题, 提出了一种基于灰色群组(grey group clustering, GGC)和改进标准间冲突性相关性(improved criteria importance through intercriteria correlation, ICRITIC)组合赋权的扩展多属性妥协解(VIKOR)决策方法。采用考虑决策专家意见差异程度的群层次分析法对供应商初选指标体系进行降维遴选, 构建武器装备供应商优选指标体系; 结合GGC和ICRITIC组合赋权方法确定主客观权重, 并设计权偏好系数进行加法组合赋权; 基于VIKOR决策方法集结备选供应商折衷排序值。针对不同折衷系数、排序方法和赋权方法从决策灵活性和稳定性两个维度进行对比分析, 验证所提方法的有效性。