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。     

一种模糊多目标群决策方法

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。经集结确定各决策人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。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。     

多目标优化在投标决策中的应用

施工企业在投标决策中要依据多种标准时投标项目进行选择。为了达到企业的经营目标, 企业要选择那些适合企业条件、能发挥企业优势且盈利较多的工程项目进行投标。本文利用多目标优化中优序法和功效系数法的原理来解决企业投标决策中的项目选择问题。这两种方法能综合考虑多种因素, 特别适用于含有定量和定性因素的决策问题。     

工程系统多目标多层次模糊决策模型及其应用

在进行工程系统某些的问题决策时 ,需考虑的因素 (目标 )往往很多 ,且各因素之间还存在不同的层次。为此 ,根据模糊数学的基本理论 ,首先提出层次判断矩阵的建立和层次单排序方法 ,在此基础上 ,利用合成层次总权重来构筑多目标多层次模糊决策模型。最后 ,结合具体实例展开应用研究 ,该结果可为实际的工程系统决策由定性到定量计算提供一种新的思路。     

空袭目标综合识别模型的研究

如何对空袭目标进行准确的属性识别和类型识别是防空导弹武器发射决策中的关键环节之一。为实现防空作战指挥自动化 ,必须对影响目标综合识别的各种因素进行定性和定量的分析 ,然后建立有效的模型并使用可行性的方法进行处理。结合现代防空作战的特点和指挥自动化系统的工作过程 ,给出了进行目标属性识别的准则集及类型识别的指标集 ,并建立了相应的识别模型。实例证明这些方法是可行的     

基于M-ANFIS-PNN的目标威胁评估模型

目标威胁评估的目的是根据目标的属性和状态信息对目标的威胁程度进行定量估计,为后续作战决策提供辅助支持。现有威胁评估模型大多依赖于数值信息,难以有效处理包含定性、定量数据的目标特征信息。基于此,提出一种改进的自适应模糊神经推理系统模型。在自适应模糊神经推理系统的基础上,引入前件影响矩阵和后件影响矩阵对定性数据进行处理,使得定量、定性数据的影响同时作用于模糊规则的前件参数和后件参数;为了进一步提高模型的输出精度,将自适应模糊神经推理系统的输出层替换为多项式神经网络;通过基于Gower距离的近邻传播聚类算法对改进模型进行结构辨识,确定模糊规则的初始参数。仿真实例验证了所提方法的有效性与可行性,与其他混合属性数据建模方法相比,所提方法具有较高的预测精度,可为作战指挥决策提供有效的辅助支持。     

基于目标达成度和目标综合度的交互式多目标决策方法

提出了多目标决策中衡量目标方案的两个新指标：目标达成度和目标综合度,并提出了基于目标达成度和目标综合度的交互式多目标决策方法．     

集成式多目标权系数赋值方法

本文将实际应用中的多目标权系数赋值方法归结为三类：点估计方法、模糊区间估计方法、定性估计方法,提出了各类方法中有效的多目标权系数赋值过程,给出了多目标决策（ＭＯＤＭ）中引导决策专家选择适合具体情形的多目标权系数赋值方法的选择策略,提出了多目标权系数调整的交互式方法。     

基于BP神经网络模型的目标属性识别仿真

在地面防空作战中,对空中目标进行属性识别是防空导弹武器发射决策的关键环节之一,可靠及时的识别可有效地避免误伤我（友）机,准确消灭敌机。结合现代防空作战特点,对影响目标属性识别的各种因素进行定性和定量分析,建立了基于BP神经网络的目标属性识别模型,仿真分析表明了模型的有效性和实时性。     

多目标决策分析中的目标关联分析法

针对多目标决策中的各目标之间存在相互联系 ,提出了“目标关联分析法”,通过建立目标关联矩阵 ,运用线性变换将原来相互关联的目标变换成一组等价的独立目标 ,进而确定影响系统运行的主要因素及权重 ,同时将各方案的原目标取值转换为独立目标下的取值 ,为多目标问题的分析和决策提供了一种新方法 .     

一种交互式多目标决策新方法

基于目标贴近度和目标满意度 ,给出了一种新的交互式多目标决策方法 .该法可以充分地考虑决策者的要求 ,在满足整个目标方案与理想点的贴近度低限值的同时 ,能实现各目标之间的权衡.     

基于目标偏离容忍水平的多目标交互式决策方法

提出了一种基于目标偏离容忍水平的多目标决策新方法．该方法充分考虑到了实际决策过程具有的目标多样性、主客观互动性等特点,根据目标希望水平和目标偏离容忍水平在原多目标问题的基础上构造辅助模型,通过求解辅助模型得到原问题的非劣解,并经过与决策者的反复交互将不同的目标偏离容忍水平整合入模型当中,最终得到满意解．本文的方法具有结构清晰、求解方便快捷、易于反映决策者偏好结构等优点．     

MARKETING OBJECTIVES OF RETAILERS WITH DIFFERENTIATED GOODS： AN EVOLUTIONARY PERSPECTIVE

1. Introduction Conventionally, different marketingmanagers have different marketing objectives before making marketing decisions. For360 JOURNAL OF SYSTEMS SCIENCE AND SYSTEMS ENGINEERING different marketing objectives, a firm has different quantity and/or pricing strategies. Furthermore, to a large degree the marketing objective strategies determine the profit and survival of a firm. Should a firm take the profit maximization strategy or the revenue maximization strategy? …     

油藏预测问题中主/客观证据融合方法研究

针对单一模型解决油藏预测问题存在的算法复杂度高，分类准确率低等问题，提出了BP神经网络联合与DS证据推理相融合的模型，不仅实现了多个领域不同层次的全部主席：观证据的特征级融合，还实现了多个模型的优势互补。通过实验对方法和传统的单一神经网络方法比较得出，主／客观证据融合方法不仅提高了6．9％的分类精度，还降低了算法的时间复杂度。     

多变量广义预测控制及其在投资决策中的应用

<正> 一、引言 作者提出的多变量广义预测控制算法,用递推的方法,进行多步最优(最小方差)预测,以确定某一性能指标下的最优控制方案。尽管提出这种算法的背景是应用于工业控制,但其基本思想和方法可推广到经济系统的投资决策中。 一般来说,不同部门的经济系统的发展(比如重工业     

一种基于目标界定的客观识别个性特征的方法

针对多指标描述的一类社会事物群体,提出了一种基于目标界定的客观识别个性特征的方法。本方法是在不违背公共价值取向的前提下,采用2-范数意义下的距离,分别从最有利和最不利于个体的角度,实现客观识别事物的强势特征与弱势特征,通过分析识别所得到的个性特征,能够发现事物个体应该学习的对象,同时还能发掘可以优势互补的合作者。仿真算例表明,本方法能为分析和掌握社会系统的个性特点和引导社系统制定调整决策提供有效的支持。     

一种求解多目标规划的新方法

以多目标规划理论和数据拟合法为基础,把两者有机结合起来,提出了一种求解多目标规划的新方法,并给出了详细的算法过程.该方法的特点是对所研究的多目标规划问题,无须决策者提供关于所研究问题的全部信息,却又兼顾了决策者的偏好,还简化了优化准则,实现了决策者与系统的信息交流及对规划过程的参与,具有一定的灵活性和一般性.     

Research on assessment system of accomplishment

1 .INTRODUCTIONIt is a thorny problemfor people to establish theobjective systems for the indiviolual ,the colony ,the leadership and organization, to build the as-sessment systemof accomplishment for theindivid-ual andthe colony ,andthe allotting systemfor theindividual and the colony , which are being fol-lowed with interest by the administrators and thepolicymakers all along in the course of the projectmanagement .A scientific and fair-minded assessment sys-temis the key to fulfilling t…     

双层多目标线性规划问题的一个算法

现有方法常常将双层多目标线性规则问题(下层决策者无关联)的下层问题的最优性条件转换为上层问题的严格约束,这样缩小了上层决策问题解的搜索范围,与实际中的决策过程相违背。因此,基于隶属函数以及模糊数等有关性质,提出了一种模糊决策方法;同时,在上下层问题独立求解时,引入了一种多项式的时间算法,为两层以及多层决策问题提供了新的求解途径。