灰色一般局势决策及其应用研究

运用一般系统理论,对灰色局势决策的共性进行了分析,提出了灰色一般局势决策系统的概念,给出了其定义和系统化的数学模型,为灰色决策理论的发展提供了理论基础。作为该模型的实例化,给出了灰关联测度矩阵和灰关联综合效果测度矩阵的定义,进而对灰关联局势决策方法进行了补充和完善。最后,以某大型酒业股份公司营销网点建设方案的决策为研究案例,运用灰关联局势决策分析方法,得出营销网点建设方案的排序结果,阐述了灰色一般局势决策系统的理论和应用价值。     

基于熵权和区间灰数信息的灰色聚类模型

针对区间灰数的灰色聚类模型中指标权重确定的问题,借鉴信息熵的思想,引入灰色熵权确定指标权重,构造了基于熵权和区间灰数信息的聚类评估算法。该算法以区间灰数本身的信息为依据通过计算灰熵来得到聚类指标权重。最后以实际问题为背景进行算例研究,结果表明由所提算法所得的归一化聚类系数矩阵区分度更好,验证了所提算法的有效性和可行性。     

基于D-S证据理论的灰色定权聚类综合后评价方法

结合灰色定权聚类评估模型和D-S证据理论对项目综合后评价方法进行研究.应用差异信息序列熵理论,根据指标所蕴含信息量的多少确定聚类指标的权重;根据所得到的灰色定权聚类系数矩阵并把该矩阵经过适当转换, 把每一个聚类对象作为影响后评价结果的一条证据,考虑到证据推理中零绝对化问题存在的可能性, 给出了解决办法;利用Dempster合成法则, 得到了辨识框架中各子集的信度函数,根据信度函数最大值确定项目综合后评价的结果.可以充分利用定权聚类中所得到各聚类对象所属灰类的信息,减少了直接使用聚类系数最大化方法确定评价对象所属灰类造成的信息损失, 最后通过一个算例说明了该方法的实用性和有效性。     

改进的多目标灰靶决策方法

考虑到各指标间的相关性、不同量纲和重要性差异对决策效果的影响,利用加权马氏距离对传统的灰靶决策方法进行改进,并研究了改进后灰靶的性质。结果表明,改进后的灰靶满足：靶心距对效果样本作非奇异线性变换的不变性;当观测指标间不存在相关性时,加权马氏距离就是加权欧氏距离。避免了决策指标间的相关性、不同量纲和重要性差异对决策效果的影响以及灰靶变换的不相容问题。最后以实例验证了该模型的有效性与实用性。     

伪装遮障设计方案优选的灰色关联分析法

针对多波段伪装遮障设计方案的优选问题,提出了基于灰色系统理论的灰色关联度分析法。该方法利用影响伪装遮障效能各指标的灰色性,采用灰色关联为测度计算出备选伪装遮障设计方案与理想方案的关联程度,利用信息熵值法确定指标权值,并结合关联程度和指标权值得出了评估系数,可获得伪装遮障设计方案优劣的排序。通过实例验证了该方法的有效性。     

基于蛛网面积的区间灰数灰靶决策模型

灰靶决策模型是处理“小样本、贫信息”不确定性决策问题的常用方法,然而目前该领域的已有研究 成果尚无法对信息分布非对称条件下的区间灰数建立决策模型,同时基于“指标距离平方和”的靶心距计算结果 容易受到极端指标值的干扰,从而影响了决策结果的科学性与合理性。首先,推导了信息分布已知条件下区间灰 数核的计算公式,研究了区间灰数之间距离的计算方法与性质;然后,在此基础上通过比较指标集中各指标值与 靶心连线所围成图形（蛛网）的面积大小来对决策方案之优劣进行评价,从而在一定程度上弱化了建模对象中极 端指标值对靶心距计算结果的影响;最后,建立了供应商选择的蛛网灰靶决策模型。研究成果对优化灰靶决策模 型建模方法具有积极意义。     

灰色多指标风险型决策方法研究

针对方案指标评估值为区间灰数的风险决策问题,提出了灰色多指标风险型决策的概念。将灰色系统理论的思想和方法与经典风险决策方法相融合,对风险型决策问题指标权重完全未知的且指标值为区间灰数的情况进行了探讨。利用分析技巧,建立了灰色模糊关系法及双基点法两种决策方法。在灰色模糊关系算法中,利用信息熵确定的指标权重使决策方法更符合客观要求。双基点算法在一定程度上解决了单方面基于理想点或负理想点进行决策时,未能充分利用已知信息所产生的偏差,决策更贴近于实际,应用说明了所提出的两种决策方法的合理性和算法的有效性。     

基于多维关联抽样的区间数灰靶决策模型及其应用

传统区间数灰靶决策模型忽略了指标区间分布及指标间相关性对于方案优劣评价的重要影响,且赋权过程中存在一定的模糊误差.针对上述不足,本文提出了基于多维关联抽样的区间数灰靶决策模型,通过全面考虑指标空间边界及空间内部的多维联合概率密度分布情况,弱化了指标极值对于决策结果的影响;并引入模糊集值统计方法确定指标权重,将灰靶决策模型权重由实数序列拓展到区间数序列,减小了专家判定过程中的模糊误差.以潘口水库汛期运行水位抬升方案决策为研究案例,将改进模型与传统模型进行比较,结果表明,改进后的模型能够更有效地考虑区间内部数据特点及指标间的关联程度,区间数权重的设定也更合理客观.     

基于面积的改进灰关联度算法

灰关联分析是灰色系统理论的重要组成部分,寻找合适的相似性度量方法是提高灰关联分析准确性的关键。通过对现有灰关联模型的研究,提出了一种基于面积的相似性度量方法,以序列相邻采样点间对应面积作为灰关联系数的计算依据,并用灰关联系数的均值作为序列的灰关联度。理论推导证明该方法符合灰关联四公理,体现了灰关联分析中衡量曲线相似性的基本思想。仿真实验表明,在邓氏灰关联度和广义灰关联度算法失效时,该方法仍能得出与定性分析一致的关联序,具有较高的可靠性。     

正负靶心灰靶决策模型

对灰靶决策模型进行了进一步的拓展研究.定义理想最优及理想最劣方案分别为灰靶的正负靶心,在综合考虑方案与正负靶心的距离,将靶心距作为向量在空间分析的基础上定义了综合靶心距.由各方案靶心距大小及指标权重的不确定性分析的基础上构建目标规划,并由此确定指标权重.由此建立了正负靶心灰靶决策模型.最后以实例说明了所提出的灰靶决策模型的合理性及算法的有效性.     

基于武器装备体系作战网络模型的装备贡献度评估

从体系角度出发,提出一种基于武器装备体系作战网络模型的装备贡献度评估方法。首先,将武器装备与装备间关系分别抽象为作战网络中节点与边,建立了基于作战指标的节点与边关系描述模型。然后,构造基于作战环的综合影响指标对武器装备体系作战网络作战能力进行评估,同时建立装备的贡献度评价模型衡量单装备在武器装备体系中的贡献程度。最后,以导弹防御体系为例分析验证了提出方法的可行性。结果显示决策类节点在武器装备体系中扮演重要角色。     

基于置信规则推理的武器装备体系贡献度评估

针对武器装备体系贡献度评估中存在任务与能力关联复杂、数据处理缺乏有效性等问题,提出了基于置信规则推理的体系贡献度评估方法。首先,搭建了体系贡献度评估框架,通过使命分解和作战体系分析建立了“任务-能力”关联矩阵,并在此基础上构建了网络化多层次的评估指标体系。然后,利用基于置信规则推理的评估方法对体系作战效能进行推理。最后,根据体系贡献度评估模型计算武器装备体系贡献度。以空中遮断作战体系为例进行分析验证,结果表明该方法有效反映了体系的涌现性,客观评估了武器装备的体系贡献度,能够为装备迭代更新、作战体系发展规划提供理论支持。     

Method for maneuvering target video frequency tracking based on inductive factor of posture information

A method for maneuvering target tracking based on inductive factor of posture information is proposed.A distinguished characteristic of video frequency tracking is that it can capture the target posture changes from its picture easily,and the posture change means the motive model of the target will change.This information is very important to predict the trace of maneuvering target.Based on this idea,the quantified values of the target postura change are obtained using Hough algorithm,this key values are defined as inductive factor of posture information,and then,the multiple grey trace predict models are established and the degrees of fuzzy subordinate values for every model are calculated with the inductive factor,the maneuvering extent values are determined by a new analysis method of stochastic differential equations for each model used to modify the degree of fuzzy subordinate values,these constitute the weighted values for every grey predict collection.Finally,the synthesis predicting weighted result is obtained.The experimental results show that the new method is superior to the conventional algorithm.     

A New Method for Improving the Precision of the Grey Model

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基于Choquet积分的区间灰数多属性决策方法

针对多属性决策中属性间的关联性对决策结果的影响,提出了基于区间灰数灰度和Choquet积分的区间灰数多属性决策方法。根据区间灰数灰度的定义,证明了区间灰数的灰度是一种灰测度,由此定义了关于区间灰数灰度的离散Choquet积分并证明其性质;依据各方案的综合属性值的方差最小的原则建立多目标优化模型,确定了各属性或属性集的权重,最后利用Choquet积分对各方案的效果评价向量进行集成。通过实例说明了该方法的有效性。     

支撑新型装备系统需求论证的体系贡献度评估

针对支撑新型武器装备系统需求论证的装备体系贡献度评估涉及学科领域广、不确定性因素众多、关联关系复杂、研究难度大的问题,提出了有无型与替代型、相对与绝对等多类型装备体系贡献度概念模型,构建了以支撑需求方案优化为目标,以问题背景分析、装备体系建模、评估指标构建、评估方法创新、综合分析评估为主线,迭代递进的装备体系贡献度评估过程模型,明确了装备体系贡献度评估的基本流程、规范原则、指标体系及技术方法,阐明了其实用性和有效性,为装备体系贡献度评估提供了总体框架和顶层指导。     

基于差异驱动原理与均值关联度的动态多指标决策模型

针对现有的基于关联分析的动态多指标决策模型存在的不足,根据新信息优先原理,提出了基于矩阵范数的时序权重确定方法,并利用差异驱动原理,提出了指标权重的确定方法。在时序权重和指标权重确定的基础上,建立了基于方案均值关联度的动态多指标决策模型,并给出了该模型的计算步骤。通过对4种不同型号的武器装备系统的综合效能评估的实例分析,检验了文章所构造的动态多指标决策模型的有效性。     

食品质量链协同系统中的序参量识别研究

序参量是协同系统演化中表明系统新结构宏观有序程度的参量.针对食品质量链协同系统中的序参量问题,提出一种基于灰色关联度与属性约简的食品质量链协同系统序参量识别方法.首先,分析序参量原理在食品质量链协同系统中的作用.然后,确定食品质量链协同要素,建立表征食品质量链系统的状态参量,接着提出本文的序参量求解方法.该方法基于灰色关联度定义和求解各状态参量的参量重要度,定义状态参量重叠关系以使属性约简的结果中不存在重叠度较高的状态参量,并在此基础上应用属性约简原理提出序参量求解的具体步骤.最后,将提出的序参量识别方法应用到具体乳制品质量链中,验证了所提出方法的有效性.本文以整个食品质量链为研究对象,首次建立了食品质量链系统的状态参量体系,为解决食品质量安全问题提供理论参考.对食品质量链序参量的识别方法进行改进,丰富了协同学理论及其应用,有利于优化食品质量链系统,预防食品质量问题的出现.     

潜空导弹武器系统作战效能评估模型

针对潜空导弹武器系统作战效能评估中不确定性指标难以进行量化的特点,将灰云模型应用到白化权函数中,改进了灰色评估法白化权值的确定方法,实现了定性与定量评估的有效转换.并采用三标度法构造判断矩阵,克服了传统层次分析法求权值不够客观且需要进行一致性检验的缺点,建立了集成灰云模型和改进层次分析法两者优点的作战效能评估模型,提高了效能评估的可信度,为潜空导弹武器系统作战效能的评估提供了有效途径.     

Novel combinatorial algorithm for the problems of fuzzy grey multi-attribute group decision making

To study the fuzzy and grey information in the problems of multi-attribute group decision making, the basic concepts of both fuzzy grey numbers and grey interval numbers are given firstly, then a new model of fuzzy grey multi-attribute group decision making based on the theories of fuzzy mathematics and grey system is presented. Furthermore, the grey interval relative degree and deviation degree is defined, and both the optimistic algorithm of the grey interval relational degree and the algorithm of deviation degree minimization for solving this new model are also given. Finally, a decision making example to demonstrate the feasibility and rationality of this new method is given, and the results by using these two algorithms are uniform. Keywords: multi-attribute group decision making, fuzzy grey number, grey interval relational degree, deviation degree.