基于模糊模式识别的时序混合多指标决策

研究了一类定性和定量指标相结合的时序混合多指标决策问题。基于模糊模式识别原理 ,提出了一种新的进行方案优选的方案总体评价函数 ,给出了具体的决策方法和过程。最后通过一个实际例子说明 :该方法可行、有效 ,从而为解决时序混合多指标决策问题提供了一条新途径     

时序多指标决策的层次分析法

本文讨论了带有时间顺序的混合型多指标决策，提出了以等距分级、建立指数标度的层次分析法来解决此类问题，从而为时序多指标决策问题提供了一种科学、合理而又可信度大的决策方法。     

基于区间灰度的无人机航迹择优评价方法研究

本文给出一种基于区间灰度评价理论的无人机多航迹方案择优方法,提高了不确定飞行环境下,无人机航迹择优的精度和可靠度.针对无人机多航迹方案择优中存在的不确定性和威胁信息获取的不完全性,本文将反映不确定性的区间数,与刻画信息获取量的灰度组成的二元有序对,作为新的评价标度-区间灰度,并定义了决策结果可靠度指标;接着构建了基于区间灰度评价标度的无人机航迹方案择优方法.在无人机航迹规划方案的择优实证分析中,对比仿真了本文方法与区间决策方法,仿真结果表明:本文方法不仅能有效提升最优方案分别与次优和最差方案评价指标的离差,减少决策者的犹豫度;还能提供决策结果的可靠度信息,增加决策信心.     

有时序可变多指标决策的灰色关联分析法及教师综合考核支持系统

提出了一个有时序可变多指标决策模型,并给出了应用灰色关联度进综合分析的方法;同时指出有时序多指标决策问题是该模型的特例;最后指出该方法的有时序多指标决策及教师综合考核系统和应用例子。     

多阶段多指标决策的理想方案法

对带有时间顺序的多阶段多指标决策 ,在定义理想方案及贴近度的基础上 ,将这类决策转化为一个多目标优化模型来处理 ,从而为多阶段多指标决策问题提供了一种科学、可靠的决策方法 .     

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.     

带有方案偏好信息的多指标决策法

本文讨论了对方案有偏好信息的多指标决策,给出了五级标度的方案偏好赋值法,同时建立了一种兼顾方案偏好信息和客观信息熵方案值的优化决策模型。从而为多指标决策问题提供了又一合理可行的决策方法。     

一种基于聚类分析的多阶段情景生成方法

提出一种基于聚类分析的多阶段情景生成方法,并给出了排除套利的线性规划模型.该方法能更好地模拟历史数据的变化趋势,为多阶段投资组合决策提供一个有效的情景分析工具.     

基于概率语言赋权交叉熵信度分配的应急决策

针对多部门协同应急决策带有不确定性和偏好性的多属性决策问题,提出了一种基于概率语言赋权交叉熵信度分配的应急决策方法.首先,采用能充分表达不确定决策信息的概率语言术语集(probabilistic lin-guistic term set,PLTS)刻画属性指标,并将其作为证据推理算法中的证据信息.同时,从认知科学的角度...     

投影寻踪方法在工程环境影响评价中的应用

简要介绍投影寻踪方法 ,并将其用于水电工程的环境影响评价 .应用表明 ,新的评价方法能利用一个综合反映多因素之间复杂关系的特征指标给出相应的评价结果 ,且根据计算结果还可以分析工程建设中严重影响环境质量的主要因素 ,为工程环境影响评价提供了一种计算过程简单、直观的新方法 .     

多属性群决策中权重自适应调整的方法

在已知专家和属性主观权重的基础上,提出了一种多属性群决策中权重自适应调整的方法。该方法根据专家个体决策与群体决策之间的偏离程度计算专家权重并用熵权系数法计算属性的权重,以新的权重重新计算出专家个体决策与群体决策,并以此对权重做进一步调整。重复以上步骤,直至计算出稳定的综合权重和决策结果。给出算例说明了该方法的可行性。     

一种基于判断矩阵信息的多属性群决策方法

对于多属性群决策中的属性和专家赋权问题,鉴于专家对于属性的权重信息和专家的权重信息完全蕴涵在专家给出的判断矩阵中,故应该充分挖掘判断矩阵的特征信息进行赋权.基于这种思想,提出了基于判断矩阵信息的多属性群决策方法,这种客观赋权法结构清晰、计算简便,而且还可以避免应用主观赋权时出现的对专家的主观评判与专家实际决策行为不一致的现象.算例验证证明,该方法具有合理性和有效性.     

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。     

基于TFNCD算子的三角模糊数多属性群决策

针对属性权重和专家权重全部未知的三角模糊数(triangular fuzzy number,TFN)多属性群决策问题,在TFN熵的基础上构造了确信度指标来量化对决策信息的信任程度,构建了TFN确信度(TFN certitude degree,TFNCD)算子,并证明了其置换不变性、幂等性和有界性等性质,结合支持度确定专家权重,提出了基于TFNCD算子的属性信息集结新方法。最后,通过算例的对比分析验证了TFNCD算子及其集结方法的有效性,该方法充分考虑了TFN类型的数据特征和两种权重完全未知的情况,且属性信息集结更加客观高效,计算相对简便,为TFN多属性决策问题提供了新的信息集结方式和解决思路。     

基于心态指标的区间型多属性决策方法

针对决策者的偏好信息和决策矩阵元素均为区间数的不确定多属性决策问题,提出了一种新的决策方法.该方法引入决策者的心态指标把区间型决策矩阵转化为带心态指标的决策矩阵,再通过求解最小化最大绝对偏差的优化问题,得到属性的权重向量,利用方案的综合属性值给出各方案的排序结果.当决策者处于不同的心态时,可以通过调整其心态指标来进行决策,更加符合实际,计算简单,易于计算机上实现,应用实例表明了方法的有效性和实用性.(江西财经大学信息管理学院,江西南昌 330013)     

部分权重信息且对方案有偏好的灰色关联决策法

以灰色系统理论的思想和方法为基础,探讨了决策方案的属性值为区间灰数、属性权重部分已知和决策者对方案有偏好的灰色决策问题,提出了解决这种灰色决策问题的方法与算法。运用分析技巧,构建了基于区间灰数相离度的灰色区间关联系数公式和灰色区间相对关联系数公式。该决策方法既利用了客观信息,又尽可能地满足决策者的主观愿望,也避免了在某些准则下去求出属性权重真值的估计值,并且计算易于在计算机上实现。实例分析说明了所提出的灰色关联决策方法的合理性及其算法的有效性。     

自适应特征熵权模糊C均值聚类算法的研究

特征权重算法对聚类效果有很大的影响,而传统的特征权重算法忽略了特征项在类间和类内的分布情况.因此,研究聚类后样本特征属性表现的有序性程度对聚类结果的影响,分析聚类后样本特征属性的分布情况,提出了一种自适应特征熵权模糊C均值聚类算法.该算法以聚类后的特征熵和信息增益作为准则调整特征权值,通过聚类与权重更新逐步迭代优化,直至获得最优的特征权值.实验表明,自适应特征熵权模糊C均值聚类算法能够有效地区分各个特征属性对聚类效果的重要程度;较于其它加权模糊C均值聚类算法,该算法能够得到更高的聚类准确率.     

一种处理语言评价信息的多属性群决策方法

针对具有语言评价信息的多属性群决策问题,提出了一种新的决策方法.该方法采用二元语义表示模型和计算模型进行语言评价信息的处理,并依据LINMAP法的基本思想,在给出群体一致度和不一致度定义的基础上,构造了一个估计正理想点和属性权重的线性规划模型,通过计算每个方案与正理想点之间的距离来确定最优方案.最后用实例说明了该方法的有效性与合理性.     

基于可能度的决策矩阵排序的一种新方法

针对属性权重已知而属性值为区间数的多属性决策问题，本文提出了一种基于可能度的决策矩阵排序的新方法。这种方法的优点是思路清晰，方法简洁、合理，并易于在计算机上操作。最后给出了一个例子说明本法的有效性和可行性。     

基于新直觉模糊距离的随机决策方法

针对指标权重未知,方案的指标值为直觉模糊数的随机直觉模糊决策问题,提出了一种基于前景理论和新的直觉模糊距离的随机决策方法. 首先提出一种新的直觉模糊相似度公式,在此基础上构建了一种以直觉模糊数形式表征的直觉模糊距离公式以减少在运算中信息的丢失,运用直觉模糊熵方法确定指标权重,通过前景理论对方案进行对比和排序.最后,算例分析说明了该方法的合理性和可行性.