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.     

具有动态指标偏好的多指标决策方法

针对多指标决策中客观决策与决策者主观决策不一致的问题,在决策者偏好分析的基础上,提出决策者指标敏感函数的基本概念及其构造方法,进而给出一种较为常见的指标敏感函数类型。然后通过引入决策者指标敏感函数来修正指标权重,使多指标决策过程体现决策者的指标偏好动态变化,并进一步给出动态指标权重的定义和性质。最后进行了实际应用。     

多指标决策TOPSIS方法的进一步探讨

改进的理想解法是一种新的多指标决策方法，但在评价各可行方案判据的问题上，却没有沿袭理想解法(双基点法)的基本思想。本文将以靠近理想解和运离负理想解两个基准，来完善改进的TOPSIS方法。     

时序多目标决策的模糊优选法

本文定义了时序多目标决策，建立了模糊优选理论模型，并以实例说明该方法的应用。本文模型是文献［１］中模型的推广。     

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。     

一种基于语言评价信息的多指标群决策方法

针对一类带有自然语言评价信息的多指标群决策问题，给出一种新的群集结和方案优选方法。首先采用近年来最新发展的LWD算子和LOWA算子直接集结每个决策者给出的自然语言评价信息，以得到群的方案评价值，然后根据语言短语集的自身顺序进行方案优选。利用该方法不仅可以确定最优方案，而且还可得到群决策结果的可信程度。最后给出了一个算例。     

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。     

一种基于语言集结算子的语言多指标决策方法

针对一类指标值和指标权重值均为语言评价信息的多指标决策问题，给出了一种决策分析方法。首先．为了便于语言指标值和语言指标权重值的集结运算，定义了一种扩展的语言有序加权平均（ELOWA）算子，并进行了该算子的性质分析；然后．依据ELOWA算子给出了解决语言多指标决策问题的计算步骤,其核心是通过语言信息的集结运算，得到各方案的综合评价值，从而根据二元语义信息的比较原则，可得到所有方案的排序结果；最后通过一个算例说明了本文提出方法的可行性和实用性。     

一种时序多指标决策方法及其应用

提出了一种新的时序多指标决策方法.该方法的特点是不需要决策者提供时间样本权重的准确值,通过利用它的倍数序信息,就能使决策结果既能反映指标的大小,又能反映指标的增长,从而为解决时序多指标决策问题提供了一种合理可行的方法.     

具有模糊信息的多目标系统解模糊决策方法

对于具有模糊信息的多目标系统提出了一种模糊多目标决策方法。首先利用专家意见通过模糊算法集结各方案的模糊综合评价值,然后改变传统方法中对模糊数进行排序的做法,利用一种解模糊算法,直接对模糊综合评价值实行解模糊来进行方案优选,方法直观、简单,易于实现。最后给出了一个数值例子。     

混合目标系统多人多目标决策方法研究

针对由定性目标和定量目标构成的混合多人多目标决策系统 ,以辩证唯物主义方法论和从定性到定量的系统分析思路位指导 ,提出一种面向内容的综合决策方法 ,应用中效果良好。     

基于D-S推理的模糊模式识别方法

针对战场环境下数据融合系统的ESM设备获得的辐射源信息在时间上的冗余性,提出了一种基于D-S证据推理的模糊模式识别方法。该方法通过对观测样本信任度(模糊隶属度)的重新分配,有效地解决了辐射源信息不确定性问题,提高了辐射源的正确识别率。最后通过单一的模糊识别和D-S证据组合的模糊识别两种方法的仿真对比实验验证了后者的有效性。     

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。     

一种新的多指标多水平决策方法及应用

在分析模糊数学、灰色关联分析方法评价多指标多水平问题的不足的基础上,针对多指标多水平系统决策特点,提出了一种新的多指标多水平决策模型,并介绍了该方法的实现过程.该模型克服了现有的多指标多水平决策模型存在的一些不足,具有较好的应用前景.同时将该模型应用于经济决策的实际问题中,取得了较好的效果.     

Hybrid multiple attribute decision making model based on entropy

From the viewpoint of entropy, this paper investigates a hybrid multiple attribute decision making problem with precision number, interval number and fuzzy number. It defines a new concept： project entropy and the decision is taken according to the values. The validity and scientific nature of the given is proven.     

质量功能配置与多目标决策分析

质量功能配置是一种描述性模型,它采用一种系统化方法将顾的呼声布署在生产计划、产品设计、制造等各个阶段的质量设计中。本文在分析质量功能配置的基础上建立基于质量功能配置的多目标决策方析框架.     

多准则决策评价系统设计

针对产品设计中方案设计与评价的复杂的决策问题 ,研究并设计了基于知识的 ,有限方案的多准则决策评价系统 .文章从系统的体系结构、功能结构、数据结构、工作机制 ,以及实现途径等方面进行了阐述 .首先综合考虑技术及经济等各项设计指标 ,建立并维护多准则的决策指标模型 ;然后以知识库、模型库、数据库、方法库等信息源为基础 ,设计各种信息处理工具 ,包括知识处理工具、方案处理工具、多准则决策评价工具 ;综合运用知识推理以及多准则决策评价方法 ,按评价指标模型 ,对有限的待选方案进行评价与排序 ,最后综合分析的结果为复杂的方案论证过程提供科学的决策依据.     

多目标决策的柔性电压控制

提出了一种新的电压稳定控制方法.基于帕雷托优化解集,多目标决策技术被用来实现对于电力系统电压稳定性的柔性控制.电压控制是一个多目标优化问题.首先用基因跳跃进化算法作为离线搜索的方法,寻找出帕雷托优化解集.当控制系统在线应用时,帕雷托优化解集提供了一系列可行解.多目标决策技术能够根据不同的控制需求选择其中之一,满足不同的操作参数选择.从而实现了对于电压稳定的柔性控制.这种基于多目标决策的控制策略提供了快速、柔性的系统响应.对于6母线的电力系统仿真证实了这一新方法的有效性.