施工导流方案多属性群协商决策

针对异质群体参与的施工导流方案风险型多属性决策问题,分析导流方案决策主体面临不同属性时所对应的偏好尺度和评价效用的差异性,引入群体协商集结理论,提出基于可能度矩阵表征的导流方案群决策策略. 通过对各属性下导流方案决策主体的非一致性、模糊性意见进行协商集结,计算属性权重的协商区间. 基于蒙特卡罗模拟仿真技术,计算随机权重向量下导流方案两两间的优胜概率,得到描述导流方案优胜程度的模糊互补判断矩阵,据此进行备选方案的优先排序,并给出了排序的可信度. 实例验证了该方法的可行性和有效性. 研究为多属性群决策视角下导流方案的优选提供了理论基础和决策支持.     

不完全信息条件下可生存网络存储系统方案优选研究

提出了一种不完全信息条件下的可生存网络存储系统方案优选模型.该模型基于可生存性指标构建了证据源,给出了存在空缺值的决策评估矩阵,针对传统方法无法处理不完全信息情况,提出了基于DS证据理论的方案评估方法;同时,为了处理决策评估矩阵中以不同形式描述的取值情况,给出了点值、区间值、模糊值等取值形式的隶属度函数,采用了基于信任区间的多属性决策规则,以获得方案优劣排序结果.最后,通过网络存储系统方案优选实例证明了该模型具备处理不完全信息能力,方法有效合理.     

基于FANP模型的建设项目选择方法与应用

考虑到评价过程中的不确定性和信息的不精确性, 建立了基于模糊网络分析法的建设项目评价选择模型. 考虑到指标之间的相互影响和反馈关系, 构建了评价指标体系. 根据模糊优先规划方法确定了各指标的权重, 包括准则层指标的权重、子指标的独立权重和相互影响权重. 同时, 对具有相互影响和制约关系的指标, 根据其网络结构建立了未加权超矩阵, 进行随机化处理后, 计算出了收敛的极限超矩阵. 据此汇总各指标的综合权重, 并计算各候选方案的综合得分, 以选择最佳行动方案. 利用Matlab软件进行求解. 最后以某建设项目选择决策为例, 对提出的方法进行了应用, 结果表明该方法能较好地处理此类问题.     

联网审计的绩效评价方法: 基于RC和AHP的组合应用

针对等级法(RC)和层次分析法(AHP)的不足, 提出了一种基于RC和AHP组合应用的联网审计绩效评价方法: 首先, 建立了针对联网审计绩效评价的AHP层次结构模型; 其次, 采用RC方法划分指标层各评价指标的重要等级, 并参照划分结果准确地填写AHP判断矩阵; 再次, 根据所确定的AHP判断矩阵计算各评价指标的权重, 并在此基础上建立联网审计的绩效评价模型; 最后, 通过实例分析了基于RC/AHP的联网审计绩效评价方法的应用. 通过对RC、AHP、RC/AHP三种方法生成的各评价指标权重, 以及采用三种方法计算出的绩效评价结果进行比较 表明: 基于RC和AHP组合应用的联网审计绩效评价方法有效地提高了评价指标权重计算的准确性, 从而提高了联网审计绩效评价结果的准确性.     

基于二元语义符号运算的群决策方法

具有语言判断矩阵形式的偏好信息的群决策是决策分析及群决策支持系统研究中的一个重要课题。针对这类群决策分析问题,提出了一种基于二元语义符号运算的群决策方法。在该方法中,首先描述了语言判断矩阵形式的偏好信息及其语言判断矩阵转化为二元语义符号的方法,然后基于T OWA算子给出了集结各决策者偏好信息和方案优选的方法。算例验证表明,用该方法所得到的方案是最优方案。     

灰色决策问题的特征向量方法

基于灰色系统理论的思想和方法,探讨了方案的指标评价值为区间灰数并且指标权重未知的决策问题,提出了这种灰色决策问题的特征向量方法.首先运用分析技巧,构建了灰色区间关联系数公式和灰色区间相对关联系数公式;其次通过引入方案间优势强度、相对优势强度和优势比较矩阵等概念及其计算公式,对指标评价值为区间灰数并且指标权重完全未知的情况建立了特征向量决策算法,给出的算法避免了指标权重的计算,使上述问题在一定程度上得以解决.应用实例说明了文中提出的决策算法的合理性和有效性.     

模糊信息的熵权多属性决策方案评估方法

针对方案评估中属性信息的模糊特性,提出了一种基于模糊信息的熵权多属性方案评估方法。该方法在只有模糊判断矩阵而没有专家权重的情况下,通过模糊评价矩阵的熵以及被评对象到理想点的三角模糊数距离及贴近度,对多个合理方案进行优选评估,得出了可信度较高的优选方案。最后通过实例证明了该方法的有效性。     

基于矩阵距离修正Topsis的动态赋权方法

在采用面板数据进行综合评价时,各年份截面数据时间权重的确定至关重要。本文根据面板数据中,截面数据与理想状态偏离程度越小的年份、其时间权重越大的赋权思路,在Topsis中引入矩阵距离,建立基于矩阵距离修正Topsis的动态赋权模型以确定截面数据的时间权重。本文既弥补了现有时序动态赋权参数人为确定,导致同一年份的时间权重差异较大的弊端;也弥补了现有Topsis仅能确定指标或者评价对象的权重,无法对不同年份截面数据进行赋权的不足。     

考虑决策者偏好的洪水灾害模糊聚类迭代评估模型

决策者偏好对洪水灾害的评估结果有重要影响.传统的评估方法可能会出现次要指标权重过大的情况,难以有效体现决策者偏好对评估结果的影响,为此将模糊聚类迭代模型推广到考虑决策者偏好的情况,并给出单一偏好条件下的理论解,提出了基于决策者偏好模糊聚类迭代模型.在该模型中,通过增加一个松弛因子构造一个增广拉格朗日乘子添加到模糊聚类迭代模型的目标函数中,将体现决策者偏好的不等式约束转化为等式约束,并依此求出该偏好条件下权重向量的解析解,可为考虑决策者偏好评估方法的研究提供理论依据;再根据样本特征值矩阵与解得的最优权重向量求出各样本的灾情综合评价值,结合最优隶属度矩阵确定各样本所属洪灾等级,各等级内部样本依据灾情综合评价值排序.该模型直接利用样本特征值矩阵对洪灾样本灾情大小进行识别,降低对最优隶属度矩阵的依赖性,使得排序结果更准确合理.最后,将该模型应用于2013年四川省部分地区洪水资料,验证了考虑决策者偏好模糊聚类迭代模型的理论结果,灾情综合评价值法的排序结果比传统的类别特征值法更合理.     

飞机顶层设计方案优选决策的灰色关联分析法

在研究当前方案优选决策方法的基础上，针对飞机顶层设计方案优选的特点，应用灰色关联分析理论研究了一种含有方案评价指标体系和考虑指标权重的飞机方案优选多层次决策方法．这种方法利用指标权重将评价指标联系在一起，采用灰色关联度为测度评价备选方案与理想方案的关联程度，以此实现方案优选．最后以一个短距／垂直起降(V／STOL)飞机设计实例证实此方法的有效性与可行性．     

基于云模型的改进TODIM方案评价方法

针对传统方案评价方法只考虑评价信息的模糊性而忽略信息随机性的问题,同时考虑决策者具有参照依赖和损失规避行为,提出基于云模型的改进交互式多属性决策(简称为TODIM)方案评价方法。首先采用云模型对语义评价变量进行量化;其次定义算术平均云,基于云距离测度算法分析专家评价云与算术平均云的相似度,确定专家动态权重,并通过云的集成方法构建加权云决策矩阵;再定义正、负理想云模型并以最大化所有方案的总体贴近度为目标,建立线性规划模型确定指标权重;最后采用基于云距离测度算法的云-TODIM方法计算每个方案相对于其他所有方案的总体优势度,从而对方案排序。以云服务供应商的评价与选择为例,验证了所提方法的有效性。     

基于语言变量的不完全文本评语的评价模型

研究了项目评审中考虑专家文本评语和专家评分综合值的决策模型。将文本评语提炼成若干评价指标测评点,构建了含有评语信息和评分值信息的决策矩阵;建立了不完全文本评语下群体和个体指标测评点权重估测模型;提出了不完全文本评语残缺数值的估算模型;建立了考虑专家评审熟悉程度和评语接近程度的评分修正模型。最后的算例说明了方法的可行性和应用步骤。     

混合信息下的多属性大规模群体决策方法

针对多属性大规模群体决策问题中决策者评价信息类型不一致的情况,提出一种包含精确数、区间数、语言信息的多属性大规模群体决策方法。首先,定义了几种不同的转换函数,以此将各决策者给出的精确数、区间数、语言信息一致化为虚拟语言术语;然后,给出了大规模群体决策矩阵的的分组方法,并利用新的三维语言密度算子对其进行集结;最后,在语言幂Heronian算子的基础上,对群体综合决策矩阵进行集结。通过算例验证了所提方法的可行性与有效性。算例分析表明,该方法不仅能够较好地解决混合信息的处理问题,以及能够充分考虑群体共识度;还能够体现属性之间的关联性,以及反映集结值的整体均衡性,因此可使得决策结果更为客观合理。     

基于性能的复杂装备现场可更换单元规划

针对复杂装备设计研制阶段的现场可更换单元(line replaceable unit, LRU)规划问题, 以功能-行为-结构(function behavior structure, FBS)和可靠性、维修性、保障性、测试性(reliability maintainability supportability testability, RMST)作为LRU规划的影响因素, 提出了一种基于性能的LRU规划方法。首先, 通过建立系统的功能架构, 获取系统的零部件清单。在此基础上, 建立零部件FBS相关关系评价矩阵, 进而得到零部件综合相关矩阵, 运用模糊聚类分析实现初步的LRU规划。将RMST参量化, 建立综合评价数学模型, 对初步规划方案进行优选, 得到最佳规划方案。最后, 以某型中压整流发电机为例, 运用提出的方法实现了该装备的LRU规划, 验证了方法的有效性。     

基于高度残缺信息的分布式语言信任网络群决策方法

针对缺失的分布式语言信任社会矩阵以及高度残缺的评价信息, 提出一种新的分布式语言信任网络群决策方法。首先, 提出了一种分布式语言信任传递模型以填充分布式语言信任社会矩阵中的缺失值。其次, 定义了基于分布式语言信任社会矩阵的个体信任中心度和群体信任中心度, 并在此基础上提出了确定评价网络中专家权重的方法。再者, 鉴于决策矩阵中评价信息存在高度残缺的情形, 利用K-近邻算法评估残缺的评价信息, 并基于分布式语言信任函数的距离测度提出一种改进的逼近理想解排序(technique for order preference by similarity to an ideal solution, TOPSIS)法。最后, 通过外卖服务平台性价比的综合评估验证该群决策方法的可行性和有效性。     

基于不同偏好信息的评价专家水平研究

针对不同偏好信息给出了一种分析方法.首先,给出有关效用值、序关系值、互反判断矩阵、互补判断矩阵和语言判断矩阵的定义及其相关性质;然后,通过定义不同偏好信息之间的转换公式,将不同偏好信息都转换为互补判断矩阵的偏好信息,得出各个专家的方案排序值向量,进而利用因子分析法,通过SPSS软件找出方案集相关系数矩阵的公共因子,计算出每个专家的因子得分及因子总得分.根据各个专家的因子总得分的大小,对各个专家的评价水平进行排序;最后,通过一个算例说明了本文提出的分析方法.     

基于综合效能的火力/电子战协同攻击决策研究

从进攻角度着手,提出了一种新的以综合作战效能最大为决策准则的火力/电子战武器协同攻击的使用方法。该方法首先构建了由信息、机动、干扰、火力四大空战要素决定的能力矩阵、关联矩阵、可用性矩阵及权矩阵,综合作战效能评估模型则由上述四个矩阵组成。进一步通过遍历算法得到综合作战效能最大时的火力/电子战武器协同攻击方案,即为当前火力/电子战武器最优的发射时机。仿真结果表明,该决策方法得到的攻击策略与所期望的软/硬武器协同作战准则一致,能实现综合作战效能的最大化。     

一种基于随机占优准则的多指标多标度大群体决策方法

针对多指标多标度大群体决策问题,提出一种基于随机占优准则的决策方法。将参与决策人针对各指标给出的方案评价信息转化为关于指标评价标度的概率分布,然后依据随机占优准则判断并确定两两方案之间比较所具有的随机占优关系,并构建相应的随机占优关系矩阵。在此基础上,运用PROMETHEE Ⅱ方法得到方案的排序结果。实例分析表明,所提出的方法具有可行性和有效性。     

IRS与人工噪声辅助的MIMO通信系统物理层安全方案设计

针对多输入多输出通信系统信息传输过程中的安全问题, 提出一种智能反射表面(intelligent reflecting surface, IRS)与人工噪声辅助的物理层安全设计方案。在该方案中, 首先基于系统保密速率最大化准则, 构建一非凸优化问题。由于该问题求解需联合优化设计基站波束赋形矩阵、人工噪声协方差矩阵及IRS相移矩阵，为易于求解, 基于均方误差准则, 对非凸目标函数进行等价转换。最后, 以交替迭代方式分别利用内点法和基于黎曼流形的共轭梯度下降算法, 求解波束赋形矩阵和人工噪声协方差矩阵以及IRS相移矩阵。仿真结果表明, 所提方案的系统保密速率在发送端具有较高的发送功率时, 优于其他几种方案。