属性具有不同形式偏好信息的群决策方法

针对决策者给出属性具有不同形式偏好信息的多目标群决策问题,提出了一种新的集结方法。该方法首先将多个决策者提供的属性的三类偏好信息———属性重要程度的序关系、AHP判断矩阵和语言描述作一致化处理———转化为AHP判断矩阵,重点针对如何将属性重要程度的语言描述转化成AHP判断矩阵的方法进行了研究。其次,关于属性偏好信息建立了一个能集成决策群体意见的线性目标规划模型。最后给出了算例说明该方法能最大程度地反映每个决策者的偏好意见。     

基于依赖型算子的不确定语言多属性群决策法

研究了属性权重以实数形式给出、属性值以不确定语言变量形式给出的多属性群决策问题。基于不确定语言变量的运算法则,给出了一种基于不确定语言变量及其运算法则的新算子：依赖型不确定语言有序加权几何 (dependent uncertain linguistic ordered weighted geometric, DULOWG) 算子。与该类算子相关联的加权向量依赖于被集结的不确定语言变量,并且对错误或有偏见的不确定语言变量赋予较低的权重来减轻不公平性对评价结果的影响。提出了一种基于ULWGM算子和DULOWG算子的不确定语言多属性群决策方法,并进行了实例分析。     

不确定挠曲变形干扰下基于多模型滤波的传递对准方法

挠曲变形是影响传递对准精度的重要因素之一,在对准过程中载体的机动会引起挠曲变形模型较大的参数误差和系统模型噪声统计特性的不确定性,现有基于单一模型的滤波方法在解决这类问题时存在局限性。针对以上问题,提出了一种基于不确定挠曲变形参数变化模型集的多模型滤波对准方案,以“速度+姿态”的匹配模式为例进行仿真分析。结果表明,所提出的对准方法同基于单一模型的对准方法相比提高了对准精度和算法的环境适应性,是解决存在不确定挠曲变形干扰下的传递对准问题的一种有效方法。     

基于不确定相关机会规划的机会阵方向图综合

围绕机会阵雷达(opportunistic array radar, OAR)阵列动态机会组阵的资源管理问题,以面向多任务为应用需求背景,针对机会布置在平台3D空间多个区域内的天线单元,提出了一种基于现代数学不确定性理论中的相关机会约束规划方法用于机会阵方向图综合。该方法建立在不确定性理论和模糊数学基础上,考虑OAR大量天线单元空间位置分布的不确定性和各单元激励(开/关)状态的不确定性,用模糊随机变量来刻画不确定环境中的模糊性和随机性,在天线资源受约束的不确定条件下,建立不确定规划模型来实现方向图综合。并设计将遗传算法和模糊随机模拟算法相结合的智能混合优化算法以获得模型的最优解。最后利用仿真实例验证了不确定规划模型和所设计算法的可行性和鲁棒性。     

Stochastic programming approach for earthquake disaster relief mobilization with multiple objectives

The goal of this research is to develop an emergency disaster relief mobilization tool that determines the mobilization levels of commodities, medical service and helicopters (which will be utilized as the primary means of transport in a mountain region struck by a devastating earthquake) at pointed temporary facilities, including helicopter-based delivery plans for commodities and evacuation plans for critical population, in which relief demands are considered as uncertain. The proposed mobilization model is a two-stage stochastic mixed integer program with two objectives: maximizing the expected fill rate and minimizing the total expenditure of the mobilization campaign. Scenario decomposition based heuristic algorithms are also developed according to the structure of the proposed model. The computational results of a numerical example, which is constructed from the scenarios of the Great Wenchuan Earthquake, indicate that the model can provide valuable decision support for the mobilization of post-earthquake relief, and the proposed algorithms also have high efficiency in computation.     

三角模糊数型不确定多指标决策的相似规划模型及其应用

针对指标权重未知的三角模糊数型不确定多指标决策问题:首先,给出了一种新的规范三角模糊数相似度和决策方案相似度的定义,提出了三角模糊数相似度关系理论并得到了一些相关结果;其次,借鉴离差最大化思想提出了一种基于三角模糊数相似度关系确定指标权重的相似规划模型;再次,利用各决策方案与理想决策方案相似度的相对比值大小对各决策方案进行排序和择优,以此给出了三角模糊数型不确定多指标决策的相似度关系算法;最后,通过算例对该算法与离差最大化算法进行对比分析说明了该算法的可行性和有效性。     

基于对数模糊偏好规划的层次化对抗策略评估

针对不完备决策信息条件下的信息化体系对抗策略评估问题,提出了基于对数模糊偏好规划的评估方法。结合对抗策略评估相关要素的分析和领域内专家的经验,构建对抗策略评估的层次化结构。在此基础上,提出了对数模糊偏好规划评估模型以及两阶段集成处理方法,可同时利用定性和定量数据,为模糊两两比较矩阵生成唯一的归一化最优评估优先向量,并直接、同时地处理对抗策略评估过程中的全局模糊比较超矩阵。结合战机突防案例进行实例分析,结果表明该方法可在不同策略准则情况下,给出不同最优对抗策略评估,可用于指导战机飞行员选取相应的最佳行动。     

基于乘积ARIMA模型的产品不确定性需求预测

为对不确定的市场需求进行有效预测,可运用SAS系统中的TimeSeriesForecastingSystem,基于乘积求和自回归平均滑动模型(ARIMA),对产品销售的时间序列数据进行预测。先对原始数据或变换后的数据作简单差分或季节差分,把时间序列化为平稳的时间序列,进行参数的初估计,然后进行多次拟合并最终确定模型,根据SAS估计结果,可得到预测偏差。对预测结果在营销管理和供应链管理中的应用进行了分析,取得了较好的效果。     

基于灰关联度的多目标规划新求解算法

针对多目标规划的求解问题,提出了一种新的基于灰色关联度的求解算法, 该算法将多目标规划模型的多个目标函数理想值组成一个理想目标向量。在相同的约束条件下,基于目标函数向量与理想目标向量之间的灰色关联度而构造一个实值偏好函数。通过最大化这个实值偏好函数,可把多目标规划问题转变为单目标规划问题,并给出了基于遗传算法的求解步骤。通过实际算例表明,该算法正确有效,且相对于线性加权和法、平方加权和法和理想点法而言,具有较好的综合距离均衡性能。     

基于多目标优化决策的飞机维护计划研究

将多目标优化和偏好规划引入到飞机维护研究中.先分析了优化飞机维护安排的关键因素,并用离散事件模型表示,然后利用多目标优化获得非支配解.最后,采用多属性决策模型支持维护决策者从非支配解中选择优先的非支配解.目标函数以及偏好的不确定性用区间表示,采用偏好规划进行求解.仿真表明该方法可以提供一种有效的方法建立、更新和改善维护计划.     

求解多准则决策问题指标权重的二次规划方法

在多准则决策过程中,由于信息不完全从而造成准则权重系数不能完全确定并最终导致决策困难的现象经常存在。针对此类问题,分析并形式化描述了三类准则权重约束,即基本约束关系、由经验判断给定的不完备权重约束关系、由数据包络分析方法确定的DEA有效性所隐含的权重约束关系。综合以上约束并以所有可选方案到理想解的距离平方和最小为目标建立了二次规划模型,通过转化为线性规划模型进行求解从而求得最佳权重,该权重可作为理想解法的基础。最后通过项目招标的实例验证了本方法的有效性。