基于改进DEA模型的工业企业技术创新能力评价

针对传统数据包络分析(DEA)方法的C2R模型存在的无法对有效的决策单元加以区分以及输入和输出指标权重分配不合理问题,通过引入两个虚拟决策单元,建立了区分有效决策单元的改进DEA模型.利用该模型可以求得各决策单元的公共权向量,从而实现了对所有决策单元的区分和排序.通过将该模型应用于工业企业技术创新能力评价,验证了该模型可以区分传统C2R模型求得的有效决策单元,并使对决策单元的评价更为合理.     

基于DEA的决策单元排序方法研究

针对DEA方法中交叉评价模型在决策单元的评价排序问题上存在的不足--实现完全排序需要进行多次交叉评价,分析了引入差额指标模型的排序机制,该模型得出的评价排序结果较为完整。在此基础上,提出了新的DEA排序模型--综合输入效率模型,给出了具体的评价步骤,可实现与差额指标模型同样的排序功能。进一步通过数值分析对三种不同评价排序模型的排序效果进行对比分析,结论为差额指标与综合输入效率模型在评价排序时更为有效。     

基于超效率DEA模型的交叉效率评价方法

针对交叉效率评价方法中综合效率评价值为1的决策单元不唯一导致的无法比较问题,提出了基于超效率DEA模型的交叉效率评价方法,该方法得到的结果是超效率DEA评价值的均值,而且综合效率评价值大小分布更加合理,能够实现决策单元的全排序.     

基于粗集的交叉效率排序模型

DEA模型在最终交叉效率的集结过程中通常要获得权重,而现有的权重测度方法易受到主观因素影响,排序稳定性差,评价结果不易被决策单元接受。基于此,本文新构建了基于粗糙集的交叉效率分数优势度比较及基于熵权的有向距离指数的二级排序模型。利用经典的交叉效率模型新构建了关于决策单元效率分数的连续值信息系统,通过属性约简进行的对象优势度比较保证了排序的稳健性特征;进一步依据新构建的基于熵权的有向距离指数及相关性质,对排在同一位置的决策单元进行二级排序,最终实行了决策单元的全序化。最后通过一个算例证明了新模型的有效性。     

考虑理想和非理想决策单元的生态效率交叉评价方法

针对传统的交叉效率模型可能还存在多个最优解的问题,引入非期望产出构建了虚拟的理想决策单元和非理想决策单元;然后,根据经济性、环保性和社会性原则对传统交叉效率模型进行改进,提出了三种生态效率交叉评价模型;最后,将上述模型应用于中国长江经济带工业用水效率和排序结果的对比分析中,结果表明本文方法在分析生态环境问题上具有一定优...     

基于VRS的SE-DEA模型可行性的研究

通过一种改进的DEA模型——SE-DEA模型可以对决策单元进行充分比较和排序，但在可变规模收益(VRS)条件下，这种模型可能不存在可行解，定义了超有效和强超有效决策单元，对基于VRS的SE-DEA模型的可行性进行了研究，证明了评价某决策单元的SE-DEA(VRS)模型是不可行的充分必要条件是该决策单元为超有效，给出了用SE-DEA(VRS)模型对决策单元进行评价与排序的方法步骤，将决策单元按强超有效、超有效、一般有效和非有效进行排序，最后将这些理论与方法应用于评价产业经济相对有效性的实际。     

交互式DEA-AHP模型及其应用

为了研究多输入多输出问题中各个指标对效率的影响程度,达到提高决策单元(DMU)相对有效性的目的,通过对DEA和AHP模型优缺点的分析,构建了能够对所有决策单元进行完全排序,能相对全面地体现各个决策单元间以及指标属性间的权重大小,且具有合理区分能力的交互式DEA-AHP模型,并以中国六家商业银行经营效率的评价为例进行了应用分析.     

基于虚拟包络面和TOPSIS的DEA排序方法

传统的DEA模型将决策单元简单地分为DEA有效或DEA无效两大类, 无法实现决策单元的完全排序. 为实现决策单元完全、合理的排序, 文献中出现多种DEA排序方法. 文章在文献总结的基础上, 对现有DEA排序方法的局限性进行了详细的探讨; 基于实际评价的决策单元, 提出了一种虚拟前沿面的DEA方法, 并给出了基于最优虚拟前沿面和最劣虚拟前沿面的效率评价模型; 然后基于TOPSIS排序思想, 构造了基于最优虚拟前沿面理想决策单元和基于最劣虚拟前沿面的负理想决策单元, 提出了一种集成的DEA排序方法. 该方法同时考虑决策单元的最优和最劣权重体系, 兼顾所有决策单元的效率信息, 能够获得较为合理的排序结果. 算例分析验证了所提出的方法的合理性和优越性.     

一种DEA效率概率占优方法研究

决策单元间的效率关系研究是效率研究中的重要领域.传统DEA模型通过计算决策单元各自最优权重情景下的效率最大值,来判断决策单元间的效率排序关系.而这种最优权重往往是极端权重,没有考虑其它权重情景.采用其它权重时,决策单元的效率值和排序往往会发生较大的变化.本文考虑了所有权重情景,提出了DEA效率概率占优模型,定义了决策单元的占优效率概率和被占优效率概率.该模型能够判断任意两个决策单元的效率概率占优关系;并将效率概率占优关系从两个决策单元扩展到决策单元与决策单元集.最后将其应用于决策单元效率排序.通过实证分析发现了两条重要结论:1)考虑所有权重情景的排序与采用极端权重的CCR效率值排序不一致;2)考虑所有权重情景时,一些无效单元的效率排序比有效单元的效率排序更高.     

基于误差传递和熵的区间DEA方法

传统的DEA(data envelopment analysis)模型只能用来处理精确数据,而在现实生活中,由于统计误差、信息不完全等原因,获取精确数据十分困难,数据往往只能以区间数的形式给出.因此,如何在不确定条件下利用DEA方法评价决策单元的相对效率一直是DEA理论的研究前沿.针对这一问题,文章在DEA传统模型的基础上,利用改进的交叉效率思想,使用误差传递和熵处理区间数据,求得每个决策单元全局交叉效率的误差分布形式(中点值和误差最大估计值),然后根据全局交叉效率,使用有向距离指数给决策单元排序.最后通过两个算例来说明本文提出的方法的可行性和有效性.     

战场C2组织的描述与设计

为描述并建立信息化战争条件下高效的作战体系,提出了C2组织的概念.定义C2组织的基本元素(组织决策个体、平台实体和任务),并建立了C2组织的描述.基于C2组织的描述明确C2组织设计的任务:组织过程设计与结构设计,分析并建立了设计任务之间的关系.     

基于A3C的多功能雷达认知干扰决策方法

在多功能雷达对抗领域, 目前基于强化学习理论的认知干扰决策方法难以满足雷达对抗高实时性要求。对此, 将异步优势行动者-评论家(asynchronous advantage actor-critic, A3C)算法引入到认知干扰决策领域, 设计了包括干扰机模型、环境模型(目标方多功能雷达)以及交互机制的认知干扰决策整体框架, 制定了干扰决策流程, 干扰机模型利用异步多线程方式与环境模型进行交互训练。仿真实验表明, 在扩充雷达任务转换关系表的基础上, 所提方法与基于深度Q网络(deep Q network, DQN)的认知干扰决策系列方法相比, 极大地提高了时间效率, 平均决策时间降低70%以上, 并且在决策准确度上有着明显优势, 表明所提方法能够为多功能雷达对抗决策提供更有力的技术支撑。     

Modeling of combined Bayesian networks and cognitive framework for decision-making in C2

The command and control (C2) is a decision-making process based on human cognition, which contains operational, physical, and human characteristics, so it takes on uncertainty and complexity. As a decision support approach, Bayesian networks (BNs) provide a framework in which a decision is made by combining the experts’ knowledge and the specific data. In addition, an expert system represented by human cognitive framework is adopted to express the real-time decision-making process of the decision maker. The combination of the Bayesian decision support and human cognitive framework in the C2 of a specific application field is modeled and executed by colored Petri nets (CPNs), and the consequences of execution manifest such combination can perfectly present the decision-making process in C2.       

多级企业集团R&D决策的信号博弈分析

为了帮助企业集团制定 R& D决策 ,建立了不完全信息库诺特市场上三级企业集团关于 R& D及其经济增长的模型 ,并采用信号博弈分析了该模型 ,给出了集团的最优决策 .在给出了模型的基本描述后 ,建立并用信号博弈分析了下游企业 C的模型 ,给出了其最优决策 ,也同样分析了中游企业 B和上游企业 A.集团公司的最优创新大小依赖于贴现因子、它的类型、价格和工资 .在集团中 ,上游企业的最优创新大小影响下游企业的最优创新大小     

基于信息加工理论的指挥决策行为建模研究

分析了指挥决策行为建模在模拟训练、方案推演及指挥信息系统辅助决策功能设计开发等方面的需求。简要回顾了指挥决策行为建模的现状并梳理了建模难点,明确了指挥决策行为建模的目标。从信息加工的视角出发,结合信息加工理论的理论基础和指挥决策的信息特征论证了信息加工理论在指挥决策建模中的适用性。给出了指挥决策信息的分类及指挥决策信息向量描述方式,对指挥决策信息感知、信息综合处理和指控信息生成三个信息加工环节进行了建模,并建立了指挥决策信息加工流程。结合应用情况,对指挥决策信息加工一般过程模型的适用性和局限性进行了分析。     

基于复杂空间关系理论的应急决策信息提取研究

传统的基于2维空间的拓扑关系无法满足突发事件应急决策过程中的空间信息提取和推理,本文针对该问题研究城市突发事件应急决策过程中空间实体对象之间的复杂空间关系理论,基于现有模型基础,设计了复杂空间关系定性表达模型,改进了空间拓扑关系判断算法及城市应急决策信息提取模型.以地震中滑坡次生灾害应急决策信息提取为例,与传统信息提取模型、基于RCC8的信息提取模型对比分析,验证了本文研究理论的科学性和有效性.     

因素状态值为语言标度的变权综合决策方法

综合采用语言值2元组方法和拓展语言值论域的方法建立一种新的纯语言值二元组常权综合决策模型,进一步,在拓展语言值论域与实数集[0,1]之间定义两个转换函数,由此引入语言值效用向量等概念． 借助语言值效用向量、实数型变权向量和实数型状态变权向量导出语言值变权向量及状态变权向量,据此建立相应的语言值变权公式和变权综合决策模型．最后给出一个群决策的应用实例．     

面向突发事件的复杂系统应急决策方法研究

突发事件应急决策问题具有典型的复杂系统特性,本文深入分析了传统决策问题和应急决策问题的差异,考虑应急决策问题的特殊约束条件,提出了面向突发事件的复杂系统应急决策方法——"基于跨域仿真的应急决策方法",该方法由三条基本准则、跨域仿真模型、基于跨域仿真的决策支持模型三部分组成.三条基本准则包括动态锚定、有效策略、底线原则,分别针对应急决策面临的决策目标动态不确定、方案评估缺乏评价依据、决策调整难以实施三大难题给出了解决途径;跨域仿真采用"数据-模型"融合的方式解决突发事件仿真的"仿不准"难题;基于跨域仿真的决策模型实现了复杂突发事件的有效决策.本文提出的基于跨域仿真的应急决策方法具有一定的方法论意义,可推广适用于多种具有复杂系统特征的广义决策问题.     

通用型CGF系统中推理决策模型的研究

为了使计算机生成兵力(CGF)实体在仿真环境中具有智能,人工智能技术被广泛的采用。在设计通用型CGF系统推理决策模型的过程中,使用了产生式系统来实现作战任务阶段的决策,使用了模糊理论来实现敌方实体威胁程度的决策,使用了人工神经元网络来实现武器开火的决策。这些人工智能技术在舰艇兵力模型设计中的应用表明,它们能够有效的提高仿真实体的智能水平。     

Study on group air to ground attack-defends hierarchical dynamic decision-making

As to oppositional,multi-objective and hierarchical characteristic of air formation to ground attack-defends campaign,and using dynamic space state model of military campaign,this article establishes a principal and subordinate hierarchical interactive decision-making way,the Nash-Stackelberg-Nash model,to solve the problems in military operation,and find out the associated best strategy in hierarchical dynamic decision-making.The simulating result indicate that when applying the model to air formation to ground attack-defends decision-making system,it can solve the problems of two hierarchies'dynamic oppositional decision-making favorably,and reach preferable effect in battle.It proves that the model can provide an effective way for analyzing a battle.