基于证据推理的信息不完全的多准则排序方法

针对有训练集的准则权系数信息不完全确定且准则值信息不完全或缺失的多准则决策问题,提出了一种基于证据推理的决策方法.该方法首先通过证据推理算法将方案的准则值集成,然后将效用值集成,结合准则权系数和等级效用的不完全确定信息和训练集的排序等建立非线性规划模型,利用遗传算法来求解非线性规划模型,得到各准则的权系数和各等级效用值,进而得到整个方案集的排序.最后用实例说明该方法的有效性和可行性.     

基于犹豫模糊语言的专家综合集成研讨方法

针对犹豫模糊语言信息下的多属性群决策问题,提出了一种专家群体分类共识信息集成的专家综合集成研讨方法.将专家决策信息的综合集成过程分为两个阶段:第一阶段,通过文本自由语法和转化函数将专家语言信息转化为犹豫模糊语言术语集,基于决策信息矩阵对专家群体进行分类,进而利用共识模型使类内专家群体达成共识,将共识达成后的类内专家决策信息转化为概率语言组合,实现类内专家决策信息集成;第二阶段,通过专家类群体规模以及类间决策信息偏离程度综合计算专家类权重,将类内决策信息集成结果进一步加权集成,实现决策信息类间集成.依据决策信息集成结果对决策对象进行优劣排序,决策机构参考排序结果即可选择最优决策方案.最后,通过算例验证了所提方法的有效性.     

考虑后悔规避的突发事件应急响应的风险决策方法

针对突发事件发展演变存在多种可能情景且实施不同应急方案时各情景发生概率不同的应急响应风险决策问题,基于后悔理论的思想,提出了一种考虑后悔规避的突发事件应急响应的风险决策方法.在该方法中,首先分别针对突发事件造成的损失以及方案实施成本计算应急方案的效用值;然后,分别针对突发事件造成的损失和方案实施成本,计算各应急方案的后悔值,进而得到分别针对损失指标和方案实施成本的决策者对应急方案的感知效用;进一步地,将针对损失指标和方案实施成本的感知效用进行综合集成,得到应急方案的综合感知效用,并依据综合感知效用的大小确定应急方案排序.最后,通过一个算例分析说明了该方法的可行性与有效性.     

不完全信息下非常规突发事件应急决策缺失数据处理模型

针对层次分析法和网络分析法在"情景-应对"型非常规突发事件应急决策中应用时,由于决策时间的紧迫性、决策信息的不完全性、专家经验和人的认知能力有限性等因素导致的专家决策判断矩阵数据不一致和缺失问题,提出用未知数填充缺失元素以获取准完全矩阵,再建立对数均值诱导偏差矩阵模型来求解未知数的缺失数据处理方法,并通过应急案例进行了仿真实验,实验结果验证了本模型的有效性.本模型充分利用原始应急决策判断矩阵信息,不需要计算残缺矩阵的权向量,所求解出的缺失数据估计值满足全局一致性条件,能辅助应急决策者智能处理和估计应急决策判断矩阵缺失数据.     

用网络层次分析法（ANP）评估应急桥梁设计方案

主要介绍了应用网络层次分析法(ANP)评估应急桥梁设计方案的基本步骤.ANP在综合考虑各种因素的同时,考虑到因素间的相互影响,对各因素间的依赖的反馈关系进行了描述和计算,最后进行综合排序.利用超级决策SD(Super Decisions)软件很方便的计算了一个实例,计算结果表明,应用ANP评估应急桥梁设计方案是合理的.     

基于累积前景理论的不完全信息下应急风险决策模型

针对不完全信息下的突发事件应急风险决策问题,考虑应急决策者有限理性、损失敏感、易受突发事件相关因素影响的特征,提出了一种基于累积前景理论的区间多属性应急风险诀策模型。在对应急决策方案在不同指标及风险状态下的属性值进行规范化处理的基础上,建立正、负理想点作为参考点计算价值函数;基于累积前景理论确定风险概率权重;通过计算各方案的综合前景价值,对应急方案进行排序择优。最后,通过案例分析验证了该方法的可行性与有效性。     

区域投资环境评价的Fuzzy群体多准则决策方法

区域投资环境评价是一种信息不完全确定的多准则决策问题.针对这类问题,利用传统TOPSIS方法的基本思路,提出了一种信息不完全确定的Fuzzy群体多准则决策方法.在该方法中.首先对每一决策者,利用TOPSIS方法进行方案的准则集成,求解多目标优化模型得到各准则的权系数,并计算方案的准则集成值;然后进行方案的群体集成,通过求解线性规划模型得到决策者的权重,进而得到方案集的整体排序.最后用实例验证了方法的可行性和有效性.     

基于DEA交叉效率与冗余信息识别的大群体应急决策方法

针对现有模糊偏好环境下的大群体应急决策方法对决策效率考虑不足的问题,本文提出一种基于DEA交叉效率与冗余信息识别的大群体应急决策方法.首先,构建产出倾向的DEA模型和中立型DEA交叉效率评估模型分别用于求解具有完全加性一致性的模糊偏好关系和不具有完全加性一致性的模糊偏好关系的排序权重.其次,为度量大群体偏好信息的合理性和重要性,根据模糊偏好关系及其排序权重构建基于相容性测度的群体平方相容性模型,在此基础上通过筛选模型最优解中零值分量实现冗余信息识别.再次,通过集成DEA交叉效率与冗余信息识别建立大群体应急决策方法.最后,通过案例和对比分析说明本文提出的大群体应急决策方法可以有效提高决策效率.     

信息不完全确定的PROMETHEE方法及应用

提出一种信息不完全确定的PROMETHEE方法,该方法根据偏好指数和优序关系,利用决策者对训练集的排序和准则权系数的不完全确定信息等构建非线性规划模型,然后将非线性规划模型转换成线性规划模型,求解线性规划,得到训练集中方案在各准则值的偏好函数值和准则权系数,通过线性插值或样条插值得到决策方案在各准则值的偏好函数值,进而得到方案集中每一方案的偏好指数,按优序关系进行排序,得到方案集的一个部分或整体排序,最后实例说明该方法的有效性和可行性。     

数据缺失状态下目标威胁评估的AR(p)动态突变排序法

针对目标威胁评估过程中观测数据缺失、难以综合考虑来袭目标的动态威胁态势以及已有评估方法大多需要确定各指标权重而过多依赖专家经验的问题,将自回归(auto regressive,AR(p))预测模型、时间序列赋权及突变理论相结合,提出了目标威胁评估的AR(p)动态突变排序法。该方法通过AR(p)模型预测时间序列上的缺失目标数据,为综合各时刻数据进行威胁评估提供了基础数据信息;采用泊松分布逆形式对时间序列进行赋权,全面考虑了当前时刻和之前时刻的目标关联信息;在突变理论基础上抽象出了突变排序的思想,将目标威胁评估指标体系中下层指标对上层指标的作用归因为控制变量对状态变量的作用,并采用归一化公式对作用程度进行求解,以此方式由底层往上逐层推进最终得到目标威胁评估值。实例分析结果表明,AR(p)动态突变排序法适用于目标数据缺失时的威胁评估,更贴合实战,且不需确定各指标权重,计算过程简洁高效,可操作性强,由于综合考虑了目标的动态威胁态势,评估结果更加合理,具有一定的实用价值。     

模拟视角下广义混合型决策信息的综合集成

对由混合数据、多类型的赋权方法、多结构的集结方式等组成的广义混合型决策信息,研究该类决策信息的综合集成和求解问题。首先以传统的决策流程为底层框架,对广义混合型决策信息进行分类整合,构建信息集成框架;然后,从随机模拟视角分析了信息集成框架的求解方法并归纳了求解的基本步骤。在此基础上,通过导弹方案的选择问题对本文给出方法的具体应用进行了说明,并验证了该方法的有效性。本文通过构建信息集成框架的方式解决了多类型决策信息的融合难题,且实现了信息集成框架的柔性求解。该研究可为民主决策中多来源、多类型决策信息的融合提供技术参考。     

信息不完全确定的多准则语言区间群决策方法

针对权系数信息不完全确定且方案的准则值为确定语言等级或位于两个连续语言等级之间或语言区间,甚至缺失的群决策问题,提出一种群体语言决策方法。该方法将各准则的语言值转换成二元语义,利用WC-OWA和OWA算子进行准则集结和方案集结,通过方案贴近度和决策者给出的准则权系数的不完全确定信息,建立非线性规划模型,利用遗传算法对模型进行求解得到准则的最优权系数,进而得到方案的群体集成值,并将其转化为二元语义,利用二元语义的有序性得到方案的排序。实例计算表明了该方法的可行性和有效性。     

基于多场景和区间模糊数的输电网规划综合决策

为解决电网规划决策中不确定性及模糊性问题, 将情景分析法与区间隶属度相结合, 提出一种新的输电网规划决策方法. 根据电网规划特点, 选取影响规划场景发生的5个关键事件, 依次求取其初始概率、模拟概率, 并由此推算出情景概率. 针对情景分析法在应用中难以准确量化及场景过多问题, 定义综合考虑情景概率及影响程度的评价因子指标实现对典型场景的筛选. 决策过程中, 采用基于梯形隶属函数的区间数模糊决策方法求取方案隶属度, 克服了规划指标难以精确计算问题. 并根据最大隶属度进行方案排序, 最终求得各方案优劣比较结果. 最后通过算例验证了该方法的有效性.     

一种新的有优序综合评价的群决策方法

在群决策中存在着多个决策者根据自己的知识、经验和偏好独立选择决策方法 ,对决策方案集作出决策后 ,如何综合确定群体决策方案的多人多指标群决策问题。针对这类问题中决策信息量较少 ,而决策一致性较差的特点 ,在分析一些决策方法的基础上 ,提出了一种多人有优序综合评价的群决策方法。该方法首先采用总体偏差法对决策方案进行分类 ,然后对元素个数多于 1的类采用足码法进行排序 ,最后综合得到整个决策方案的排序。通过具体算例的比较 ,表明该方法弥补了原有方法的不足 ,具有明显的有效性。     

信息不完全的Fuzzy群体多准则决策的规划方法

提出了一种准则权系数和决策者权系数信息都不完全,且决策者存在风险态度的Fuzzy群体多准则决策方法。该方法通过利用准则权系数的不完全信息构造各方案针对不同决策者的Fuzzy线性规划,利用Fuzzyα 截集和区间数的性质,将Fuzzy线性规划转化为线性规划,求解综合后的线性规划得到各方案针对不同决策者的评价模糊数。然后利用决策者的不完全信息构造Fuzzy线性规划,将Fuzzy线性规划转换成为一般线性规划问题,求解综合后的线性规划问题,得到方案的群体评价模糊数。对决策者的风险态度进行集成得到群体风险态度,利用模糊数的距离公式将群体风险态度与方案的群体评价模糊进行集成得到整个方案集的一个排序。对准则值是梯形模糊数的信息不完全的Fuzzy群体决策方法的实现过程进行了详细讨论。最后通过实例说明该方法的可行性和有效性。     

直觉模糊和粗集的复合多属性保障力量优选

根据装备维修保障力量特点,以优化维修保障力量配置为目标,结合粗集(rough sets, RS)和多属性群决策理论,引入直觉模糊集（intuitionist fuzzy sets, IFS）处理复合型决策数据,建立基于IFS多属性粗集群决策的知识系统,用诱导集结算子融合群组信息,定义基于交叉熵的得分函数,并基于其评估结果构建粗集决策系统。采用综合的粗集信息熵属性重要度及粗集权重方法确定属性权重,通过对象的综合评价值判断其优劣,对装备维修保障力量进行优选排序。实例分析结果符合实际,最优排序结果为决策者提供技术支持。     

基于距离熵的应急决策层信息融合方法

通过分析决策层信息融合和应急决策的特点,并考虑到应急决策对客观性、科学性的要求,提出了基于距离熵的应急决策层信息融合方法.首先基于知识元模型进行融合集的获取,并实例化知识元形成信息单元,为融合提供基础信息对象;然后在传统熵权法的基础上,添加对信息间欧式距离的测度,提出"距离熵"的概念,并据此实现局部融合权重和全局融合权重的获取,利用线性加权分别计算局部融合结果和全局融合结果.最后,通过算例验证了方法的优越性和在应急领域的适用性.同其他方法相比,本文提出的方法能有效解决决策层信息融合中融合知识库巨量性和融合结果的客观性、科学性不足等问题.     

面向网络新闻的应急案例缺失信息补充方法

为提升应急案例质量,解决案例内容缺失问题,提高案例研究与决策的准确性与适用性,提出了一种面向网络新闻的应急案例缺失信息补充方法。首先,根据突发事件情景演变的特点,将案例基于知识元理论进行情景表示;然后从相似案例集中获取待补充案例的愿景案例要素集补充案例的缺失要素,并基于愿景案例构建描述案例各情景完整性的矩阵B,识别案例中的缺失信息;进而从网络新闻文本中抽取缺失的属性值,并通过比较可信度处理抽取值冲突;最后,依据静态与动态属性的划分进行矩阵B的借位补充,完成案例补充的完整过程。     

面向突发事件的模糊多目标应急决策方法

应急环境下的信息具有不确定性、模糊性, 运用单一的方法很难做出有效决策. 集成模糊理论, 灰色系统理论和多目标决策理论, 提出了一种改进的模糊多目标应急决策方法. 该方法首先结合灰色关联度计算各决策方案到TOPSIS正负理想解的距离, 然后采用三角模糊数, 处理决策信息的模糊性和不确定性, 突出了各决策方案之间的关联影响. 最后, 结合核电站事故应急决策的例子, 验证了所提出方法的可行性和有效性.     

有限方案模糊多目标群决策方法的研究

综合考虑定性和定量两类目标，本文提出一种模糊多目标群决策方法。决策人用语言变量评价权系数和定性目标，对定量目标进行相应的无量纲化处理。经集结确定各决策各方案的模糊评价指标，用乐观指标法确定各决策人各方案的排序指标。用平均值法集结各决策人的排序指标，并确定群体对各方案的排序。