社会网络环境下基于犹豫度和一致性的大群体决策方法

针对社会网络环境下,决策成员偏好为直觉模糊数的大群体决策问题,提出一种新的决策方法.根据决策成员的社会网络关系,利用Louvain社区发现算法进行决策成员社区划分,并利用节点的度中心性和紧密中心性确定基于社会网络结构的决策成员权重和分区权重.进一步,提出新的直觉模糊数距离公式,并引入犹豫度,获取分区的犹豫水平和一致性,进而确定基于犹豫度和一致性的分区权重.在此基础上,有效融合基于社会网络结构和基于犹豫度和一致性的分区权重,确定分区综合权重,进而对备选方案进行排序.最后,通过生态安全案例分析验证本文方法的有效性,对比分析显示了所提方法的优势和合理性.     

时序模糊多指标决策的模糊关联分析法

提出了时序模糊多指标决策问题 ,基于模糊关联分析给出了一种新的决策方法 .运用模糊集理论构建各时段的模糊加权决策矩阵 ,应用一种对模糊数排序的方法找出各时段的正、负理想方案 ,并通过所有时段各方案与正理想方案的相对模糊关联度的模糊加权和来确定最优方案 .最后给出了一个数值例子.     

一种新的模糊群体决策方法

在相似性函数概念的基础上 ,定义了新的相似性函数 ,使得相似性函数应用范围得到了拓展 .并提出一种新的模糊群体决策方法 ,采用正的梯形模糊数来表示决策者的偏好意见 ,通过对表示决策者偏好意见的模糊子集进行排序来作出决策 ,最后给出了算例.     

极端偏好影响的大群体应急决策风险演化模型

针对极端偏好成员在应急决策中存在较大影响力的问题,构建了个体极端偏好影响力模型,结合风险偏好矢量的方向性和距离性提出了一种新的决策成员风险偏好相似度模型,并根据此模型将极端偏好群体划分为极端偏好同质群体集和极端偏好异质群体集,在此基础上引入非极端偏好决策成员主观接受程度来说明非极端偏好决策成员对个体极端偏好同质群体集和异质群体集影响力的接受程度,进而构建多阶段大群体应急决策风险偏好演化模型.最后通过案例及数据仿真结果的对比分析,验证了该模型的合理性和有效性.     

基于决策类分割的动态数据环境下的归纳学习

深入分析了基于分辨矩阵和传统决策矩阵的归纳学习算法中存在的问题,提出了一种新的决策矩阵及基于它的归纳学习和动态数据环境下的递增式学习方法.其主要思想是基于决策类将决策系统分割为多个子系统,并构造其新的决策矩阵,然后将决策系统上的归纳学习转化为新决策矩阵下的递增式学习.这不仅解决了动态数据环境下归纳学习问题,而且能降低矩阵空间规模,避免了传统决策矩阵算法中的重复计算.实例分析和实验结果验证了基于分治策略算法的合理性和有效性.     

直觉梯形模糊群决策的可能性均值方差方法

研究方案属性值为直觉梯形模糊数(ITFN)多属性决策群问题,提出了一种基于可能性均值-方差的决策方法.首先定义了ITFN新的合理运算法则,引入了ITFN的可能性均值、方差及其指标值的概念,根据可能性均值和方差指标给出了ITFN新的排序方法.通过构建线性目标规划模型求解得到方案的群体综合属性值,进而给出群决策结果.实例分析验证了方法的有效性.     

基于马田系统和φs转换的模糊积分多属性决策方法

在实际决策问题中,决策属性间往往存在一定的交互作用,而传统决策方法并不能有效处理。针对这种情况提出了一种基于马田系统（Mahalanobis-Taguchi system, MTS）和φs转换的模糊积分多属性决策方法。该方法针对φs转换法利用属性权重确定λ模糊测度存在的问题,提出利用Shapley值代替属性权重来确定λ模糊测度,同时提出了一种基于马田系统的Shapley值测度方法,并给出了合理性分析。最后通过实例分析了不同交互度对决策结果的敏感性,并验证了利用Shapley值确定的λ模糊测度更有利于决策。     

群决策支持系统一致性问题的处理算法

基于模糊集理论,提出了一种适合处理群决策支持系统中一致性问题的算法.由于群决策具有模糊性,所以从模糊数学理论出发,分析了群决策支持系统中的一致性问题.利用隶属函数来表达决策参与者的模糊偏好,将个人偏好集成为群偏好,根据模糊偏好关系空间距离来研究决策制定.并据此提出了一套GDSS一致性问题分析与处理的算法.     

基于多场景和区间模糊数的输电网规划综合决策

为解决电网规划决策中不确定性及模糊性问题, 将情景分析法与区间隶属度相结合, 提出一种新的输电网规划决策方法. 根据电网规划特点, 选取影响规划场景发生的5个关键事件, 依次求取其初始概率、模拟概率, 并由此推算出情景概率. 针对情景分析法在应用中难以准确量化及场景过多问题, 定义综合考虑情景概率及影响程度的评价因子指标实现对典型场景的筛选. 决策过程中, 采用基于梯形隶属函数的区间数模糊决策方法求取方案隶属度, 克服了规划指标难以精确计算问题. 并根据最大隶属度进行方案排序, 最终求得各方案优劣比较结果. 最后通过算例验证了该方法的有效性.     

一种新犹豫模糊符号距离及其应用

研究了属性权重部分已知的犹豫模糊多属性决策问题.针对犹豫模糊元中为便于计算添加的多余数值影响方案排序等问题,提出一种新的犹豫模糊决策方法.首先,提出一种新的犹豫模糊元得分函数与犹豫度.基于此,构造一种新的犹豫模糊符号距离,对犹豫模糊元中添加的多余数值具有很好的鲁棒性.其次,基于max-min算子思想,建立属性权重优化模型.最后,将新的犹豫模糊符号距离应用于求解多属性决策问题中,并通过算例说明所提方法的可行性与有效性.     

灰色熵权聚类决策方法研究

针对传统灰色定权聚类方法中权重是事先给定的,不具有客观性的问题,借鉴信息熵的思想,提出了基于熵权确定权重的方法,构造了基于熵权的灰色定权聚类评估方法的算法。该算法利用系统状态数据为依据通过计算熵来得到决策权重。以实际问题为背景进行了算例实证研究。结果表明该方法计算简单,权重确定客观,对灰色聚类决策理论进行了补充和完善。     

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。     

基于区间直觉模糊数的群决策模型及其在社交网络中应用

基于经典熵方法的局限,提出一个新的区间直觉模糊熵计算方法.考虑社交网络数据高度动态及非结构化的特性,引入区间直觉模糊思想,创新性地将社交网络用户影响力量化评价转化为模糊多属性群决策问题,提出基于区间直觉模糊数的用户影响力动态评价模型.该模型对用户影响力进行多层次分解,建立模糊情境下的指标体系,以区间数描述用户数据,同时引入时间维度考察数据的动态差异,采用新的熵方法计算模糊熵,设计主客观相结合的熵权确定方法,从而对用户影响力进行量化分析.克服了主观赋权的局限,提供了社交网络量化评价的新思路,拓展了区间直觉模糊群决策方法的应用.最后,应用该模型对新浪微博用户进行影响力动态评价,验证模型的有效性.     

Quantitative HAZOP Analysis for Gas Turbine Compressor based on Fuzzy Information Fusion

An improved Hazard and Operability (HAZOP) modeling and reasoning method is proposed based on the fuzzy information fusion theory, in order to solve practical safety-related problems in industry, such as quantitative information loss and the difficulty of system safety decision-making during the traditional computer-aid HAZOP analysis. A directed graph knowledge model of systematical HAZOP analysis is first developed, taking advantage of different fuzzy quantitative methods corresponding to various variable nodes with different attributes in the system. Based on the D-S evidence theory, the quantitative deviated information between relevant nodes on the path of hazard propagation is used for the fuzzy information reasoning, which is to indicate the fusion reliability of hazard reasons and consequences of system, respectively, and provides an important foundation in safety decision-making. The results of the proposed method applied on the gas turbine compressor system in “Se-Ning-Lan” pipeline system present the possible hazard reasons and consequences according to the current running states with corresponding sorted fusion reliabilities, based on which the appropriate and effective safety maintenance plans are taken into action to avoid accidents. The comparison with traditional HAZOP analysis shows that the proposed method is able to solve the limitation and the uncertainty of traditional HAZOP qualitative analysis and improve the rationality of maintenance decision-making under the existence of multi hazard sources.     

基于EMD提取专家语言评价信息的群决策方法

针对传统语言群决策方法在集成专家评价信息时所遇到的专家权重求取主观性大、方法无标准的问题,提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)提取专家语言评价信息的群决策方法,利用EMD方法适于分解非线性、非平稳信号数列的特点,分解各专家对待决策事物做出的综合语言评价值,得到各专家所做评价值的客观趋势成分和主观随机成分,以客观趋势成分的均值,作为待决策事物的专家综合评价结果用于优选过程.相比于传统群决策理论中专家信息的集成方式,其由于不用求取专家权重而直接进行评价信息提取,因此能更大限度地排除人为主观因素的影响,使最终决策结果更加符合对客观事物的评价规律.     

区间型多属性决策求解新方法

针对区间型多属性决策问题,提出了一种新的决策方法。首先通过定性打分和定量优化计算的方式得到主观赋权权值向量,再基于备选方案间偏差最大化的思想计算出客观赋权权值向量,之后将这两个向量依据决策者的需求进行组合优化,得到最终合理的权值向量。最后,利用改进TOPSIS法来对该决策问题进行优劣排序计算,在有效避免了逆序问题产生的同时增大了备选方案间的排序区分度。实验结果验证了该新方法的合理性和优越性。     

基于专家信任网络的不完全信息武器选择决策

现代战争的发展必须统筹考虑多种类型装备发展与规划.武器装备建设方案的顶层设计大多都属于多属性群决策问题.如果采用传统的犹豫模糊方法,在专家权重未知和决策信息缺失的情况下,单纯依靠悲观或者乐观原则扩充元素,则忽略了专家的综合意见,对专家的评估的完整性造成了破坏,另外,专家权重依靠人为给定,可能存在一定主观偏差.基于以上原因,本文提出了一种不完全信息条件下基于专家信任网络的多属性群决策方法.与传统的犹豫模糊方法相比,提出的专家信任网络的概念,规范了专家权重的计算过程,并且综合各个专家的评估意见,进一步计算专家评估矩阵中的缺失值.本文以武器方案选择为例,完善了基于专家信任网络的犹豫模糊决策方法,证明了该方法的有效性,并分析了特定情况下的专家信任网络对最终决策结果的影响.     

基于距离熵的应急决策层信息融合方法

通过分析决策层信息融合和应急决策的特点,并考虑到应急决策对客观性、科学性的要求,提出了基于距离熵的应急决策层信息融合方法.首先基于知识元模型进行融合集的获取,并实例化知识元形成信息单元,为融合提供基础信息对象;然后在传统熵权法的基础上,添加对信息间欧式距离的测度,提出"距离熵"的概念,并据此实现局部融合权重和全局融合权重的获取,利用线性加权分别计算局部融合结果和全局融合结果.最后,通过算例验证了方法的优越性和在应急领域的适用性.同其他方法相比,本文提出的方法能有效解决决策层信息融合中融合知识库巨量性和融合结果的客观性、科学性不足等问题.     

基于综合赋权的风险型多属性决策方法

讨论了属性值是有限区间上的连续型随机变量的风险型多属性决策问题。首先,通过密度函数的变换,研究了风险决策矩阵的规范化问题。基于主客观赋权的思想,建立了一个确定综合权重的模型,并给出了求解此类问题的一种方法。最后,以属性值为区间数的多属性决策问题作为特殊情况,给出了实例。     

一种新的基于组合赋权的区间型多属性决策方法

针对区间型多属性决策问题，为了获取更合理的属性权值向量。本文综合了主观赋权和客观赋权的优势，提出了一种新的组合赋权方法。并给出了相应的最优化数学模型。最后，利用TOPSIS法来对区间型多属性决策问题进行优劣排序。实验证明。本文提出的决策方法是切实有效可行的。