一种指标权重信息不完全的多指标决策方法

针对指标权重信息不完全的多指标决策问题,提出了一种逼近于理想解的决策分析方法。首先,对指标权重信息不完全的多指标决策问题进行了描述;然后,依据传统的TOPSIS方法的基本思路,给出了解决指标权重信息不完全的多指标决策问题的方法的计算步骤,其核心是通过构建并求解二次规划模型,得到每个方案与正、负理想解间的距离,进而通过计算出相对接近度,即可得到所有方案的排序结果。最后,给出了一个算例。     

Extension of the TOPSIS method based on prospect theory and trapezoidal intuitionistic fuzzy numbers for group decision making

Considering the decision maker＇s risk psychological factors and information ambiguity under uncertainty, a novel TOPSIS based on prospect theory （PT） and trapezoidal intuitionistic fuzzy numbers （YrIFNs） for group decision making is investigated, in which the criteria values and the criteria weights take the form of TrIFNs, and weights of decision makers are unknown. Firstly, distance measures for TrIFNs are used to induce value function under trapezoidal intuitionistic fuzzy environment. Secondly, the concepts of distance measures and trapezoidal intuitionistie fuzzy weighted averaging operator are employed to induce the weights of decision makers and thus the decision makers＇ options can be aggregated. Then the PT-based separation measures and relative closeness coefficient are defined and an algorithm for ranking alternatives under trapezoidal intuitionistic fuzzy environment is proposed. Finally, a numerical example further illustrates the practicality and effectiveness of the proposed TOPSIS method.     

基于直觉模糊λ-Shapley Choquet积分算子TOPSIS的多属性群决策方法

提出一种改进的逼近理想解排序(TOPSIS)方法,即直觉模糊λ-Shapley Choquet积分算子TOPSIS的多属性群决策方法.首先,定义了直觉模糊λ-Shapley Choquet积分算子Hamming距离,并运用模糊测度,Choquet积分,Shapley值定义了直觉模糊算术广义λ-Shapley Choquet积分算子和直觉模糊几何广义λ-Shapley Choquet积分算子,并分析其有关性质;然后利用直觉模糊决策矩阵Hamming距离和记分函数和精确函数确定专家模糊测度和属性模糊测度;进而给出直觉模糊环境下方案优选的算法;最后,通过算例进一步说明了该直觉模糊TOPSIS方法的有效性.     

A ranking method for DMUs with interval data based on dea cross-efficiency evaluation and TOPSIS

The traditional data envelopment analysis(DEA)model can evaluate the relative efficiencies of a set of decision making units(DMUs)with exact values of inputs and outputs,but it cannot handle imprecise data.Imprecise data,for example,can be expressed in the form of the interval data or mixtures of interval data and ordinal data.In this study,a cross-efficiency method is introduced into the DEA model to calculate the interval of cross-efficiency values,based on which a new TOPSIS method is proposed to rank the DMUs.Two examples are presented to illustrate and validate the proposed method.     

面向应急管理的大图重要节点中介度高效近似计算方法

社交网络中的重要节点对于信息的传播效率有着至关重要的作用,也是近年来的研究热点问题.同时,随着新媒体时代手机、微博、微信等新兴媒介日益变快的信息传播速度,政府部门和企业已经逐渐认识到通过识别社交网络中的重要节点对于管理和控制社交网络中的信息传播,在面向应急的非常规突发事件数据获取与分析中,有着举足轻重的作用.新媒体时代也扩展了人们社会活动的信息容量与交换速度,以MapReduce为代表的分布式计算系统在应急管理的大规模社交网络数据分析中也变得越来越普遍.为了便于应急管理中的信息传播控制,针对应急管理中大规模社交网络图上重要节点识别的关键问题,本文提出了一种新颖的基于轴节点选择策略的大图重要节点中介度近似计算方法和原型系统,并通过模拟数据和真实数据(包含一个连续六个月的真实社交网络数据集)进行了验证.实验结果表明,该方法能非常有效地找出社交网络上的重要节点,对于应急管理中的信息传播控制有着重要的作用.     

基于知识元的应急决策知识表示与生成方法

非常规突发事件应急决策是一类应急状态下的复杂系统决策问题,快速生成应急决策知识是解决这类问题关键.本文从不同科学域的共性整体特征出发,构建应急决策知识元模型,为多领域、多学科显性知识和隐性知识的表示与融合提供支持.在此基础上,本文首先基于知识元模型生成个体知识,然后通过GRA-T(grey relation analysis and TOPSIS)方法确定决策主体考虑问题的权重,再使用WGRG(weight grey relation grade)融合算子将专家知识整合成系统性的应急决策知识,为保证应急决策的及时性、科学性和有效性提供知识支持.最后,通过数值算例和地铁火灾突发事件案例分别验证GRA-T和WGRG方法的优越性以及应急决策知识表示和生成方法的实用性和科学性.     

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.     

面向非常规突发事件演化分析的动态模拟仿真系统

建立非常规突发事件演化分析的动态模拟仿真系统对于非常规突发事件的应急管理具有重要意义。针对现有模拟仿真方法与系统在用于非常规突发事件演化分析时存在的不足,尤其难以综合集成多学科、多领域的理论、方法和技术成果的问题,从知识管理以及综合集成的视角,给出了以知识元为基础,以数据、知识、模型融合计算为核心的非常规突发事件演化分析模拟仿真系统的框架体系,并探讨了各子系统的实现。在该系统中,知识元实现了数据、知识、模型的内在关联;通过知识元网络的推理,实现了各学科、各领域数据、知识、模型的动态融合计算,从而进一步实现了非常规突发事件演化分析的模拟仿真。最后,给出了原型系统,并通过泥石流灾害实例,阐述了原型系统的管理与运行过程。     

多指标决策TOPSIS方法的进一步探讨

改进的理想解法是一种新的多指标决策方法，但在评价各可行方案判据的问题上，却没有沿袭理想解法(双基点法)的基本思想。本文将以靠近理想解和运离负理想解两个基准，来完善改进的TOPSIS方法。     

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。     

基于PSO和扩展TOPSIS方法的COA优选方法

作战方案(COA)优选是任务规划系统的重要组成部分,其性能很大程度上决定了任务规划的性能.因此针对任务规划必须符合作战要求和时效性要求,提出了扩展TOPSIS和PSO结合的COA优选方法.首先,为了提高规划的时效性,采用粒子群算法进行搜索优化;对作战要求和作战效能数据进行模糊化处理,生成标准化决策数据,计算每个COA到TOPSIS(逼近于理想解排序)正负理想解的距离;得到COA灰色关联贴进度,作为PSO算法的适应值.文章最后进行实例分析,验证该方法的可行性和有效性.     

产品伤害危机的营销补救策略优化

在归纳既有文献对产品伤害危机应对策略研究的基础上, 梳理了营销补救策略遴选的决策属性, 并建立反映决策属性之间网络关系的营销补救策略优化的多目标决策模型. 在此基础上, 应用AHP、ANP和TOPSIS复合的多目标决策方法, 构建决策属性权重计算方法, 以及营销补救策略优化排序的一般性流程. 食品企业的问卷调查结果表明: 当产品伤害危机发生时, 社会责任是控制层的优先属性, 消费者考虑集缩减是网络层元素的优先属性, 主动召回和行业应对分别是最优和最差的营销补救策略.     

A MULTI-ATTRIBUTE LARGE GROUP EMERGENCY DECISION MAKING METHOD BASED ON GROUP PREFERENCE CONSISTENCY OF GENERALIZED INTERVAL-VALUED TRAPEZOIDAL FUZZY NUMBERS

In this paper,a new decision making approach is proposed for the multi-attribute large group emergency decision-making problem that attribute weights are unknown and expert preference information is expressed by generalized interval-valued trapezoidal fuzzy numbers(GITFNs).Firstly,a degree of similarity formula between GITFNs is presented.Secondly,expert preference information on different alternatives is clustered into several aggregations via the fuzzy clustering method.As the clustering proceeds,an index of group preference consistency is introduced to ensure the clustering effect,and then the group preference information on different alternatives is obtained.Thirdly,the TOPSIS method is used to rank the alternatives.Finally,an example is taken to show the feasibility and effectiveness of this approach.These method can ensure the consistency degree of group preference,thus decision efficiency of emergency response activities can be improved.     

基于跨媒体分析的突发事件检测及趋势研判研究

突发事件的发生对社会经济产生重要影响,如何实时检测突发事件并对事件发展进行追踪,为应急处置和应急管理争取有效处理时间并提供决策支持具有重要研究意义.本文提出了一个基于跨媒体分析的突发事件检测模型,并对检测到的突发事件进行趋势分析和追踪.该方法通过对跨媒体文本进行深入分析,利用文本挖掘得到突发事件特征,并利用数据挖掘方法进行建模,有效提取突发事件;进一步地,利用事件分析和预测方法,对事件的进一步发展进行追踪,预测突发事件的未来走势.实证结果表明,本文提出的模型具有较好的检测精度,是突发事件检测与分析的新方法,具有较好的应用价值.     

Study on effectiveness evaluation of weapon systems based on grey relational analysis and TOPSIS

To evaluate the effectiveness of weapon systems, the advantages and disadvantages of grey relational analysis and TOPSIS for multiattribute decision-making is pointed out, and an effectiveness evaluation model of weapon systems by combining grey relational analysis and TOPSIS is proposed. The model aggregates the grey relational grade and the distance to a new integrated closeness and reflects not only the trend but also the situation of the alternative. The example illuminates that the model is effective for the effectiveness evaluation of weapon systems.     

多延时线性中立型系统的稳定性的代数判据

近年来多延时线性中立型微分系统的稳定性被广泛研究,大量的充分条件被得到,这些条件互为补充,使得很多这类系统的稳定性通过这些充分条件得以判定(参见文献[1-4]),我们借助于矩阵理论得到了依赖于延时的稳定性代数判据;进而给出了独立于延时的稳定性代数判据,最后给出例子来说明所给判据是对文献[1-4]所给判据的补充。     

关于偏好信息全序化的加权TOPSIS新方法

针对通过辨识矩阵无法求取偏序集,不能进行后续的偏好信息全序化算法的普遍问题,提出了基于粗糙集的加权TOPSIS偏好信息全序化方法。首先根据属性间差异程度计算各个属性的权值,然后再对信息系统进行加权TOPSIS排序分析。克服了原算法对信息表本身的过严限制,扩大了偏好信息全序化的粗糙集方法的应用范围。最后通过在球团厂中链蓖机-回转窑系统信息表的应用验证了该方法的有效性。     

复杂系统决策的综合评价方法研究

在分析复杂系统决策问题特点的基础上,运用多目标决策分析原理,综合应用消去与选择转换法、逼近于理想解的排序方法和线性分配法,并在排序方案的基础上增加了一个最优方案和最劣方案,同时应用较为成熟的AHP主观赋权法作为指标权重分配计算方法,提出了一种复杂系统综合评价方法,建立了评价模型,编制了应用软件,并将其应用到实际复杂系统综合评价问题中,给出了相应的方法和步骤。     

基于模糊信息的群体多维偏好分析决策模型

针对具有模糊信息的群体多属性决策问题,对原多维偏好分析线性规划(linearprogrammingtechniquesformultimensionalanalysisofpreference,LINMAP)法进行了改进,定义了群体一致度和不一致度,利用语言变量评价指标值和定义模糊数间距离等方法,把经典LINMAP法推广到具有模糊信息的多人决策情况。最后给出了一个应用实例,结果证明该方法具有较强的实用价值,为模糊群体多属性决策问题提供了一条新的解决途径。     

A Case Similarity Calculation Model Based on the Urban Flooding Case with Stratified Data Characteristics

As the pace of urbanization is accelerating, increasing amount of floodplain has been projected as the future cities. Subsequently, urban flooding is being studied by global emergency management exports due to its increasingly significant impact on us. Some existing research on flooding emergency management based on the case-based reasoning(CBR) method have made tremendous progress, but the urban flooding case with its stratified data characteristics is required a new methodology which is different from the ones applied to flash floods. So, based on the case-based reasoning(CBR) method, this paper proposed a CPIE-CBR model with four layers, classification filtration, punctiform similarity, interval similarity and entropy weight method, to calculate the case similarity among the urban flooding case with stratified data characteristics. Then we carry out the numerical simulation with the real data about China and conduct some comparison with original ways so that we observe the validity and efficiency of our model in the end.