粗交流整体最优传递序列的模拟退火算法

粗交流中,确定概念在多个agents间传递时,由于各个agent有不同的语言,相互之间不能提供准确的信息交流,从而导致概念在传递过程中会丢失部分信息,最后得到粗糙的结果.在不同的粗交流传递序列中,信息的丢失量往往是不同的.利用模拟退火算法,得到使参与粗交流的各个agent获得信息量最大的粗交流传递序列.算法的分析和仿真验证了该方法的有效性.     

基于直觉模糊集的多属性模糊决策方法

针对模糊条件下的多属性决策问题,提出了一种新的基于直觉模糊集的多属性模糊决策方法。首先,给出了直觉模糊集的几何解释,定义了两个直觉模糊集之间的距离,确定了各候选方案指标值在直觉模糊集中的表示形式。其次,针对在信息不完全确定的模糊环境下,建立了基于直觉模糊集的多属性模糊决策模型,给出了适合这种模型的相应定义,提出了理想方案和负理想方案的概念,并结合信息不完全确定性处理来保证方案的唯一性。最后,通过比较各方案的直觉模糊集与理想和负理想方案的距离来确定方案集的排序。通过实例验证了方法的正确性和有效性。     

直觉模糊正规子群的乘积结构

在K. Atanassov引进直觉模糊集概念的基础上，给出了直觉模糊集的乘积和直觉模糊正规子群的定义，并进一步研究了这种直沉模糊正规子群的乘积结构与特征问题。     

直觉模糊关系及其合成运算

系统研究了作为Zadeh模糊集理论重要扩展的Atanassov直觉模糊关系及其合成运算.在考察Atanassov直觉模糊集与Zadeh模糊集之间关系的基础上,首先引入直觉模糊集及范数的概念、定义和性质,对直觉模糊集之间的一般关系、逆关系、零关系、全关系、恒等关系及其合成运算等进行了定义,研究了它们进行关系运算的基本规则、特殊性质及相关定理,且给出了必要的证明过程.揭示了直觉模糊关系的自反性、对称性及传递性,证明了直觉模糊关系合成运算的结合律定理.把Atanassov算子对于直觉模糊关系性质的影响,即对于自反性、对称性、逆对称性、完全逆对称性及传递性等性质的影响,归纳为该算子的效用性质和等价性质两个定理.     

区间直觉模糊事件概率及其泛化形式的研究

针对随机现象中存在的模糊性,给出了区间直觉模糊集（interval-valued intuitionistic fuzzy sets, IVIFS）的解决方案。首先,定义了样本空间中区间直觉模糊事件（interval-valued intuitionistic fuzzy events, IVIFE）的概念,给出了区间直觉模糊事件概率的描述化定义。其次,定义了区间直觉模糊三角模及三角余模的概念,给出了区间直觉模糊事件概率的公理化定义。再次,给出了区间直觉模糊概率的泛化形式,即可分形式和不可分形式,并详细证明了不可分形式。最后,通过实例验证了不可分形式。     

模糊粗交流及其应用

提出了变异模糊粗集的概念,并给出了变异模糊粗集的相关性质和定理。将Amin Mousavi提出的粗交流进行了推广,提出了模糊粗交流。建立了模糊粗交流网络最优传递序列的数学模型,应用模糊粗交流理论给出了解决这类数学模型的算法。最后利用提出的算法解决了通讯网络中选择最优通讯线路的实例,从而验证了算法的有效性。     

区间直觉模糊统计判决与决策

针对统计判决与决策中存在的模糊性, 给出了模糊性区间直觉模糊集的描述方法. 首先, 给出了区间直觉模糊事件概率的概念; 其次, 在定义区间直觉模糊$t$模及$s$ 模的基础之上, 给出了区间直觉模糊事件概率所满足的基本性质, 证明了区间直觉模糊乘法定理、全概率公式和贝叶斯公式; 再次, 根据给出的区间直觉模糊概率的性质, 依据信息源类型的不同, 详细分析区间直觉模糊统计判决与决策的方法; 最后, 验证了该方法的有效性.     

拓展模糊集之间的若干等价变换

系统研究了模糊知识处理技术发展引起的各种模糊集拓展理论及其等价变换问题。首先给出了模糊集理论的各种拓展,如直觉模糊集、L 模糊集与L 直觉模糊集、区间值模糊集与区间值直觉模糊、Vague集等的定义与描述。重点研究了直觉模糊集到一般模糊集的变换,直觉模糊集与Vague集的等价关系,证明了利用D K算子可实现L 直觉模糊集到L 模糊集,区间值直觉模糊集到L 模糊集,区间值直觉模糊集到直觉模糊集,直觉模糊集到区间值直觉模糊集的等价变换。最后,给出了各种模糊集理论拓展形式之间联系的图示。     

基于认知图和直觉模糊推理的态势评估方法

针对战场环境中信息的不确定性和交互关联性问题,将直觉模糊推理理论与认知图推理相结合,提出一种基于认知图和直觉模糊理论的态势评估方法。首先,分析当前认知图推理的特点与不足,建立基于直觉模糊集理论和有序加权平均算子的直觉模糊认知图模型;其次,提出直觉模糊认知图的态势评估推理过程;最后,用实例给出评估结果,验证方法的有效性和正确性。该方法能更准确地描述战场客观环境,为决策者提供更多的决策信息和决策偏好自由度。     

基于一类新的直觉模糊熵的多属性决策方法研究

针对现有的直觉模糊熵只考虑了隶属度与非隶属度的偏差,而未考虑直觉模糊集自身包含的犹豫度信息的缺憾,本文提出了一类新的直觉模糊熵,它可以充分表达决策者的犹豫度信息.在此基础上,针对属性权重完全未知和属性权重信息部分已知的直觉模糊多属性决策问题,分别通过熵权法和利用最小化直觉模糊熵建立的最优化模型求解属性权重,给出了直觉模糊多属性决策的折中比值法.最后,通过应用实例说明了所提出方法的有效性和可行性.