一种基于PSO算法的群体决策新方法

为了提高群体决策者意见的一致性和协调性,提出了偏好矩阵集成的新方法.基于决策者用区间积型互反判断矩阵来表示他们对方案的偏好,建立了区间积型互反判断矩阵的最大最小值集成模型,利用粒子群优化算法(PSO)去求解模型,并通过数值例子的结果说明了集成模型的合理性和可行性.     

基于偏爱距离的群体决策

对于群体决策问题，章引进供选方案间的偏爱距离和偏爱距离映射的概念。在此基础上，建立了序数偏爱下的群体决策公理，即偏爱距离公理。最后，给出一种满足偏爱距离公理的偏爱距离。     

基于多目标粒子群算法与TOPSIS的射孔方案优选研究

射孔完井是油气井的主要完井方式之一,在世界范围内得到了广泛的应用。它涉及孔径、孔密、相位、孔深、压实伤害等多种参数,不同的射孔参数对射孔效益有不同的影响,为了能够获得理想的射孔效果,需要对射孔参数进行优化设计。为此,利用多目标粒子群算法(MOPSO),结合TOPSIS算法对射孔参数进行优化,建立一种射孔方案的优选模型。仿真实验表明该优选模型的有效性,为科学地进行射孔设计、提高油气井产能提供了依据。     

基于TOPSIS的山西省旅游业发展潜力研究

山西省资源丰富,但旅游业发展相对落后,近几年却呈现良好发展势头,本文以此为契机研究山西省旅游业发展潜力．具体采用熵值法、TOPSIS模型、障碍度模型等研究方法,对2009～2018年山西省旅游业发展潜力进行测度,并探讨影响山西省旅游业发展潜力提升的障碍因素．研究结果表明:2009～2018年山西省旅游业发展潜力稳步提高,其中:2009～2012年处于低潜力时期,2013～2014年处于中等潜力时期,2015～2018年处于高潜力时期．阻碍山西省旅游业发展潜力提升的最大障碍因素是空气质量平均优良天数和普通高等教育在校生人数,影响山西省旅游业发展潜力的第一障碍因素总的变化趋势是从旅游资源品味度转变为空气质量平均优良天数．最终根据阻碍山西省旅游业发展潜力提升的主要因素,为其后续发展提出对策建议．     

基于无向图的专家群体决策会诊调度算法

传统CAD的专家调度算法,大都集中在专家和患者一对一的会诊模式,或不同领域专家和患者多对一的会诊模式方面的研究,很少涉及对相同领域专家与患者多对一的会诊调度研究.针对这一问题,提出了群体决策思想的多专家会诊调度算法(MESDA),调度相同领域内的多位专家,为同一患者展开群体会诊.算法采用贪心策略,一方面考虑并行会诊的数量达到最大,另一方面考虑每一群诊项的专家成员数达到最大,通过滑动参数控制,从局部最优出发,逐步解决并行会诊和专家成员数的优化问题.实验结果表明:算法能够解决现实问题中相同领域专家和患者多对一的群体决策会诊的调度问题.     

基于偏爱距离的群体决策

对于群体决策问题,文章引进供选方案间的偏爱距离和偏爱距离映射的概念。在此基础上,建立了序数偏爱下的群体决策公理,即偏爱距离公理。最后,给出一种满足偏爱距离公理的偏爱距离。     

TOPSIS算法在高校贫困生认定中的应用

合理认定贫困生是做好高校贫困资助工作的首要环节,目前定性方式的认定存在主观臆断性。通过建立贫困生认定指标体系,采用TOPSIS算法对贫困学生认定进行实证研究,得出的定量结果使高校贫困生级别认定更公平、科学,为决策者提供的依据更可靠。     

基于时序和TOPSIS的社交网络节点重要性评价算法

针对社交网络随时间在不断复杂变化的实际情况,在采用TOPSIS算法的基础上,引入时间作为考量因素,设计了节点、节点属性和时序的综合评价算法。采用Facebook连续28个月的数据集,以7个月为一阶段,划分为4个时间段,以变化时间先后为序,进行算法的验证,并与TOPSIS算法的结果进行比较。实验结果表明,本文算法综合考虑了每段时间内的节点重要性,评价出的结果更符合节点动态变化的实际,且具有更高的准确性。     

基于改进的Vicsek模型的群体决策仿真研究

通过改进Vicsek模型来研究群体决策问题.针对Vicsek模型中过于简单和同质的个体特征,首次通过赋予个体以自信阈值,使得个体在方向更新时不是简单地采用邻居方向的均值,而是考虑自身的方向和邻居方向均值的差异,再以一定规则进行更新.仿真实验结果表明,通过对个体加入符合实际情况的心理特性,会很大程度上影响系统的收敛时间,由此可以得出,在Vicsek模型中加入个体心理特性是符合群体决策实际情况的.     

基于Markov链的群体决策排序方法

本文根据决策个体关于选择方案的排序权向量，利用Ｍａｒｋｏｖ链的性质构造了一种求群体排序权向量，从而给出一种解决决策排序的方法。我们证明了此方法满足安全性、Ｐａｒｔｅｔｏ最优性、非独裁性等社会选择公理，在一定条件下，也满足独立性公理。在决策方案数和决策个体数不相等的情况时，本文通过引进虚拟决策方案或虚拟决策个体，使所构造的方法具有通用性。最后，本文给出一个数值例子以说明此方法的技巧和过程。     

考虑属性关联的TOPSIS语言群决策方法

针对在实际的多属性语言群决策问题中属性之间往往具有相互关联作用这一问题,提出了一种考虑属性关联的TOPSIS语言群决策方法.该方法中决策者给出对方案的语言评价信息,并采用二元语义概念对语言评价信息进行处理.在传统理想点法的基础上引入λ模糊测度的概念,根据属性间的关联作用确定每个方案属性的权重并得到加权决策矩阵.然后计算每个方案与正、负理想点间在n维二元语义空间内的二元语义欧氏距离并得到相对贴近度,确定最优方案.该方法有效地避免了决策过程中语言评价信息的扭曲和损失,并能够考虑属性间的关联作用对于属性权重的影响,使得决策结果更加合理可信.通过一个实例验证了方法的有效性和实用性.     

TOPSIS法在连续方案多目标决策中的应用

TOPSIS法的提出是为了解决有限方案的多目标决策问题。本文根据TOPSIS法的基本思想,探讨其在连续方案多目标决策中的推广应用;并提出了具体的应用途径与力法。文中,通过构造密切度C,求得与理想点最近而与负理想点最远的解,即协调解。文中还提出了以负理想点和各属性的非劣极点为顶点的多面体与可行域的交R′的概念,它的应用可以大大缩减搜索空间,从而大大节省计算工作量。     

TOPSIS法在油田开发投资决策中的应用

一种有效的多目标决策方法—逼近于理想解的排序方法（ＴｅｃｈｎｉｑｕｌｆｏｒｏｒｄｅｒＰｒｅｆｅｒｅｎｃｅｂｙｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｔｏｉｄｅａｌｓｏｌｕｔｉｏｎ简称ＴＯＰＳＩＳ法）应用于油田开发投资决策，并与其它方法进行对比，指出了该方法的优越性，得到满意的结果．     

求解序区间偏好信息群决策问题的理想点法

为了求解具有序区间偏好信息的群决策问题,提出了一种理想点法.首先对具有序区间偏好信息的群决策问题进行了描述,给出了任意两个序区间之间距离的公式;然后依据传统理想点法的基本思路,给出了解决具有序区间偏好信息的群决策问题的计算步骤,其核心是运用所给出的距离公式计算每个方案与正理想点、负理想点之间的距离,并进一步根据计算得到的方案的相对接近度对方案进行排序.最后通过一个算例说明了给出方法的可行性和有效性.     

区间数多指标决策的一种TOPSIS方法

针对具有不确定性区间数的多指标决策问题,给出了一种逼近于理想点(TOPSIS)的分析方法·首先对区间数多指标决策问题和区间数运算法则进行了描述;然后依据传统的TOPSIS方法的基本思路,给出了解决区间数多指标决策问题的计算步骤·该分析方法具有简单、实用的特点,它克服了以往研究此类决策问题时所遇到的区间数难以排序的问题·最后给出了一个算例·     

基于改进理想点法的信息系统选购决策方法

将信息系统看作一个多准则决策问题,提出一种混合使用熵权和理想点的信息系统选购决策方法,通过计算信息熵确定各准则的客观权重,然后使用改进的理想点法对多个候选供应系统进行排序,从而确定它们的优胜序列。该方法概念清晰,过程简单,容易在计算机上编程实现,而且在很大程度上克服了传统方法在权重确定上的主观性和随意性。该方法灵活实用,可以为系统采购提供决策参考。     

带有多属性偏好决策模型的应用

多属性决策方法是决策者在管理和项目选择中的重要辅助工具,在分析多属性决策问题的基础上,依据LINMAP法的基本思想,在给出群体一致度和非一致度的基础上,构造了一个估计正理想点和权重的线性规划模型,通过计算每个方案与正理想点之间的距离来确定最优方案.     

概率犹豫模糊环境下基于前景理论和TOPSIS法的多属性群决策模型

在研究多属性群决策问题的领域中,概率犹豫模糊术语集(hesitant probabilistic fuzzy set,HPFS)作为犹豫模糊集的一种扩展,正广受关注.针对目前在概率犹豫模糊语言环境下,考虑用主客观结合的方式来求解权重以及对方案排序的过程中存在的问题,提出了 一种基于前景理论和逼近理想解排序法(techn...     

基于改进TOPSIS法的舰船总体方案群决策方法

从系统效能的定义出发,构建了简化的舰船系统效能评估体系;根据群决策理论的基本假设,建立了舰船总体方案的群决策权重确定方法,提出了置信度矩阵的概念;构建了群体判断矩阵优化模型,运用粒子群优化算法对群体判断矩阵进行修正,以保证其判断一致性和群体一致性;引入基于改进TOPSIS法的决策方法、距离与灰色关联度相结合的贴近度公式,以保证最优方案与理想方案的位置和曲线形状的一致性.通过应用实例结果表明,所提出的舰船总体方案群决策方法具有较好的可行性.     

加权三元区间数型多属性决策TOPSIS模型及其应用

针对三元区间数距离计算中存在的问题,提出一种改进三元区间数距离公式的多属性决策TOPSIS模型。根据三元区间数的确定性和不确定性特点,用基于加权区间值的三元区间数距离代替三元区间数型TOPSIS模型中的欧氏距离,并以此计算三元区间数相对贴近度,按照三元区间数相对贴近度排序决策。通过一个边坡支护方案评价的例子计算分析,并与用其他方法得到的结果进行了对比,说明了方案的有效性。