基于概率语言术语集中考虑专家权重的决策方法研究

研究概率语言术语情境下的多属性群决策问题.首先,将决策者给予方案中各属性语言评价术语转换为概率语言术语,通过数学模型将属性的概率语言术语再转化为区间数,利用区间数的熵值法确定属性权重;其次,不仅考虑概率语言术语集中的概率值,而且还兼顾构成概率中各决策者的重要性程度,其重要性程度也即权重参与决策计算;再次,为了建立决策算法,把属性的概率语言术语集转换为概率区间值犹豫模糊集并将其映射为区间数集合,利用区间数的积型贴近度模型对各方案对应属性值进行两两测度,通过统计测度数值结果达到对方案优选目的;最后,通过一个实例对文中知识脉络进行了详细梳理,结果表明该方法能够取得符合实际的决策效果.     

基于梯形二维语言变量相似度的多属性群决策方法

针对评价信息为梯形二维语言变量的多属性群决策问题,提出了一种新的梯形二维语言变量的相似性测度并探讨其性质;基于相似性测度最大化准则构建了两个优化模型以分别求解多属性群决策问题中的专家权重和属性权重,进而提出一种新的基于梯形二维语言变量相似性测度的多属性群决策方法;最后通过实例验证了新方法的合理性和有效性.     

群决策中基于语言评价信息的TOPSIS方法

针对基于语言评价信息的群决策问题，提出了一种新的TOPSIS方法。依据传统的TOPSIS方法的基本思路，首先将语言决策矩阵转换为规范决策矩阵；其次，通过变量转换关系对有序语言短语集中的有序语言短语进行“量化”，构造与原语言决策矩阵“等价的导出”决策矩阵，并利用算术加权平均算法对所得到的导出决策矩阵进行群的集结；然后对所得到的决策矩阵构造理想点和负理想点，计算每个方案的相对接近度，根据得到的相对接近度对方案进行排序从而确定最优方案。最后通过一个算例说明了该方法的有效性和实用性。     

基于联系数的纯语言多属性群决策方法

对决策者权重、属性权重和属性值均以语言形式给出的纯语言多属性群决策问题进行了研究,定义了a bi型联系数的运算法则及加权平均(WAA)算子,通过将模糊语言评估标度转化为a bi型联系数,基于WAA算子提出了一种纯语言多属性群决策方法,并进行了实例分析。     

基于模糊软集的群决策方法研究

针对基于模糊软集的群决策问题,将模糊软集相似度度量的概念引入到专家权重未知的群决策问题中来,分析了单个专家模糊软集与标准模糊软集之间的关系及单个专家模糊软集与其他专家模糊软集之间的关系,进而提出了一种构造专家权重的方法。最后利用模糊软矩阵和专家权重设计了一个基于模糊软集的群决策算法,实例表明该算法是合理的。     

住宅小区建筑设计方案评价的层次群决策方法

为了体现住宅小区特定用户或决策者的方案偏好对建筑设计方案评价的影响,建立了一类两层次多属性群决策模型.其中,专家评价层决策矩阵的获取体现了专家专业水平差异对决策的影响.用户评价层则采用不确定语言多属性决策方法来确定用户对方案的偏好.并建立了使2个决策层评价差异最小化的优化模型确定属性权重,该权重用于专家综合评价,充分考虑了用户方案偏好对决策的影响,结果表明模型能正确反映此类决策的实际情况.     

考虑属性关联的TOPSIS语言群决策方法

针对在实际的多属性语言群决策问题中属性之间往往具有相互关联作用这一问题,提出了一种考虑属性关联的TOPSIS语言群决策方法.该方法中决策者给出对方案的语言评价信息,并采用二元语义概念对语言评价信息进行处理.在传统理想点法的基础上引入λ模糊测度的概念,根据属性间的关联作用确定每个方案属性的权重并得到加权决策矩阵.然后计算每个方案与正、负理想点间在n维二元语义空间内的二元语义欧氏距离并得到相对贴近度,确定最优方案.该方法有效地避免了决策过程中语言评价信息的扭曲和损失,并能够考虑属性间的关联作用对于属性权重的影响,使得决策结果更加合理可信.通过一个实例验证了方法的有效性和实用性.     

基于顾客群体语言评价信息的服务质量评价方法

针对多个相同类型的服务方案或项目的服务质量评价问题,给出了一种基于顾客群体语言评价信息的服务质量评价方法.首先通过调查问卷方式获取顾客针对服务方案的语言评价信息,并将其转化成梯形模糊数;然后计算出各指标的平均权重、服务方案在各指标下的平均服务感知绩效以及每个指标下所有顾客的平均服务期望;进一步地,运用模糊加权平均算子计算各服务方案的服务质量评价值,同时计算其与每个语言短语所对应的梯形模糊数之间的相似度,从而确定各服务方案的服务质量等级,而对于服务质量等级相同的服务方案,通过计算其非模糊价值量来比较服务方案间的优劣.最后,通过一个算例说明了所提方法的有效性和实用性.     

基于区间模糊分析法的边坡治理方案决策

针对现有边坡治理方案评价方法所存在的缺陷与不足,同时考虑到评价过程中的多层次、多目标、模糊性、全面性等特征给决策过程所带来的困难,基于区间模糊分析理论,构造了边坡治理方案的多层次综合评价模型.工程实例计算表明:该模型体现了边坡治理方案各影响因素与评价指标的逻辑关系,反映了决策过程中的层次性和全面性;区间数的引入可以很好的体现参数取值不确定性、模糊性的特点;权向量能衡量不同指标间的相对重要程度,充分体现了主要因素的影响,同时也兼顾了次要因素的作用,使边坡治理方案决策过程更加合理.为边坡治理方案决策提供了一种合理可行的方法.     

基于群体共识的语言直觉模糊三支决策方法

针对基于语言直觉模糊数评价损失函数的三支群决策问题,提出一种具有群体共识的语言直觉模糊三支决策方法.首先,基于海明距离定义了语言直觉模糊相似测度(语言直觉模糊数),进而构建基于非相似度最小的最优集成模型并导出权重迭代公式.在此基础上,设计一种实现语言直觉模糊综合损失函数一致性的迭代算法且理论上证明了该算法的收敛性.依据迭代算法获得满足一致性的综合损失函数,建立确定语言直觉模糊三支群决策阈值的单一优化模型,并提出基于群体共识(即所谓群体一致性)的语言直觉模糊三支决策方法.最后,算例分析和仿真实验验证了所提出方法的有效性.     

具有语言信息的多指标群体综合评价

针对具有语言信息的多指标群体综合评价问题,提出了一种新的求解方法·在该方法中,首先将各决策者给出的语言评价信息转化为二元语义形式,然后通过求解所建立的优化模型得到群体综合评价值,再根据二元语义自身特点进行方案排序,并得到群体综合评价结果·利用二元语义描述和处理语言评价信息,能够有效避免信息的损失和集结结果的不精确性,因此,该方法具有计算简单和语言信息集结结果准确等特点·最后给出了一个算例·     

基于二元语义的非常规突发事件群决策方法

采用多粒度二元语义对非常规突发事件进行应急管理决策.首先将专家给出的语言评价信息用二元语义的形式来表示;然后从多个语言变量集中选择一个基本语言集并将多粒度语言信息一致化,再通过集结算子对专家信息进行集结,得到非常规突发事件群体综合评价结果;最后,给出算例说明了该方法的有效性.     

一种基于二元语义的多指标群决策方法

针对具有语言形式评价信息的多指标群决策问题,给出一种基于二元语义信息处理的群决策分析方法·该方法是采用近年来最新发展的二元语义概念来描述语言评价信息并进行处理和集结运算·首先描述了具有语言评价信息的多指标群决策问题,然后在介绍有关二元语义的定义及其相关性质的基础上,给出了基于二元语义的几种集结算子,并且进一步给出了解决该群决策问题的具体步骤,最后给出了一个算例·     

基于残缺语言区间信息的多属性群决策

针对属性权重为语言变量、评价信息为残缺语言区间信息的多属性群决策问题,提出了基于改进的模糊区间证据推理的分析方法.首先给出了残缺信息的随机变量表示方法,并根据专家在决策中的重要程度,将专家给出的决策矩阵组合成信任度矩阵,然后采用所提出的改进的模糊区间证据推理方法求得各方案的分布式评价值.计算各方案的模糊评价值,给出方案排序方法.最后给出了一个算例,证明了所提方法的有效性.     

基于软件质量模型构建软件可信性评估系统

文章基于软件质量模型的研究成果,分别从认知软件可信性的角度、量化可信性指标的角度以及如何评估软件可信性的角度对软件可信性进行阐述。为了对软件可信性实现量化评估,提出由指标模型层、评估过程和信息层3部分组成的软件可信性评估系统。     

考虑区域间互联电网时延差异性的分布式AGC方法

针对区域互联电网自动发电控制(AGC)过程中系统间传输时延的随机性与差异性问题,提出一种分布式模型预测控制(DMPC)方法.首先,在考虑互联电网区域时延存在差异性的前提下,构建互联电网AGC系统模型;然后,针对互联电网AGC系统的分布式特征,对DMPC方法进行讨论,分析在DMPC框架下时延的处理模式;最后,分别以阶跃与随机负荷曲线为扰动变量,获取互联电网频率控制效果曲线.仿真结果表明:在考虑区域间时延随机性与差异性的情况下,所提方法能够保证系统良好的动态响应性能,验证了此方法的可行性和有效性.     

一种基于语言评价矩阵的专家评判水平分析方法

在群体决策分析过程中,由于多种因素的影响,各个专家的决策结果很难达成一致·为了评价每个专家的决策水平,从群体判断一致性的角度,给出了一种基于语言评价矩阵的分析方法·介绍了有关语言评价矩阵的定义及性质;分别定义了3个一致性指标:专家群体对各方案的一致性指标;专家对各方案的一致性指标;两个专家之间的一致性指标·语言评价矩阵用来表述专家针对方案集和指标集给出的偏好信息,根据矩阵计算得到的各个专家的方案排序向量,进而可计算得到3项一致性指标·通过对3项指标的分析,可以判断各位专家的决策水平·最后通过一个算例说明了这种方法·