模糊管理决策模型及其应用

本文在普通决策中引进模糊思想，导出模糊决策的模型与方法，并给出应用实例。     

模糊Bayes决策模型及其应用

Bayes决策是传统决策理论中一种应用性很强的决策方法。将模糊数学方法引入Bayes决策中，详细介绍了基于模糊数学与Bayes决策分析解决实际问题的步骤，有效的实现了模糊数学与Bayes决策分析的结合，并在实际应用中取得了良好的效果。     

多目标投资决策模型的进化算法

对一般的多目标投资决策问题给出了一种进化算法,并在微机上进行了大量试算,获得了良好的效果。     

一种求解MADM问题的模糊算法

提出了种解模糊算法，产针模糊数据转换成数值数据，以运用经典的多属性决策方法来解决模糊多属性决策问题，给出了模糊多属性决策问题的描述，算法的计算步骤和计算公式。本算法可使编程和数据处理更加容易，还给出了一个实际算例，。     

基于模糊偏好的多目标进化优化算法

近年来有关多目标优化方法得到了广泛的关注，但大部分多目标优化算法只是给出了一个优化解集，而没有对这个解集进行分析。这就使得决策者（DM）在决策阶段，无法分辨解的优劣，从而给决策带来困难。本文介绍了一种基于模糊偏好和遗传算法相结合的方法，使决策者在优化的初始阶段根据对不同的目标函数的偏好来决定它们的权重，通过与NSGA－Ⅱ算法所得到的Pareto曲线进行对照，可以为决策者提供更大的帮助。     

模糊优化决策模型及其在产品定价方面的应用

为了凸显模糊优化决策的实际应用价值,研究模糊优化决策方法在某一种产品定价方面的应用。通过实际数据的采集和对相关影响因素的分析,建立了基于互补性优先关系的模糊优化决策模型,并将该模型应用于产品定价。通过对某地一些影楼的套系价格采集,进行数据分析,求出最优解。     

主/被动雷达模糊自适应IMM融合跟踪算法

在主/被动雷达复合制导背景下,提出一种基于模糊自适应交互多模型(IMM)的分布式融合算法。该算法将交互多模型和模糊推理的优点相结合,通过模糊推理机制在线调节模型集合中部分模型的参数,使这些模型对不同的目标机动模式有更强的自适应能力。避免了传统交互多模型算法的模型冲突问题,大大减少了计算量。数字仿真结果表明了算法的有效性。     

基于“AHP-模糊评价”的项目进度控制评价

项目进度控制是一个项目成功实施的基础和重要因素,一直是项目管理中十分关注的问题。它是项目能否成功,按期发挥效益的关键。在实际的项目管理中,进度控制理论是进度管理中非常重要的部分,有着广泛的应用并发挥着重要的作用。进度控制理论的研究为企业有效控制项目进度提供了理论参考,并起到通过控制项目进度达到控制项目成本和质量的作用。将项目进度控制的相关理论有效地应用于工程建设中,可以很好地指导工程进度的实施,保证工期的按时完成。本文通过对项目进度管理理论的研究,分析如何将项目进度控制的理论、方法与技术运用到项目进度评价体系的建立中,充分发挥项目进度控制理论在解决项目实际运作中的作用。     

具有外重域的双枝模糊决策模型

首先给出具有外重域的非对称双枝模糊集的结构，提出取这种模糊集为基础的双枝模糊决策模型，详细论述了建模方法，然后给出决策中确定因素权重的二元对比方法，最后分析了模型的特性：双支模糊决策存在定理，决策失效定理，双枝模糊决策挖洞原理和下枝决策的去余定理。具有外重域的双枝模糊决策模型是对工程中经常出现的一类决策模式的理论分析结果。     

合作和竞争的一种模糊决策模型

基于两伙伴参与竞争的情形,提出一种有效的对于合作和竞争进行决策分析的模糊决策模型,该模型分别计算各合作伙伴的总体性能,它包括绝对性能和相对性能两部分,表达了竞争伙伴的合作程度与主客观因素之间的关系·应用模糊优化技术和博弈论思想求解该模型,确定了竞争对手在不确定环境下选择总性能最优的合理行为的决策策略·为决策者即合作者或竞争伙伴提供了一种竞争情况下的参考决策方案     

并行设计的模糊决策及其决策系统

从层次关系的模糊描述、模糊关系方程和决策原理等方面，对产品并行设计的模糊决策进行研究，介绍了枪械并行设计模糊决策支持系统开发的指导思想、功能和系统动作过程。     

概率犹豫模糊环境下基于前景理论和TOPSIS法的多属性群决策模型

在研究多属性群决策问题的领域中,概率犹豫模糊术语集(hesitant probabilistic fuzzy set,HPFS)作为犹豫模糊集的一种扩展,正广受关注.针对目前在概率犹豫模糊语言环境下,考虑用主客观结合的方式来求解权重以及对方案排序的过程中存在的问题,提出了 一种基于前景理论和逼近理想解排序法(techn...     

基于量度分析的模糊决策

不确定性条件下的决策问题长期以来受到人们的普遍关注(参见[1-6])。用模糊集的理论和方法来处理这类决策问题能给出更加直观而合理的决策模型,因而模糊关系下的模糊决策是一个很有价值的研究课题。本文给出了基于量度分析进行模糊决策的一种方法,它具有处理问题的普遍有效性,计算的简单性和实用性。     

基于模糊粗糙集与模糊推理的作战指挥方式决策分析

依据指挥权限集中程度,指挥方式可分为集中指挥和分散指挥两种形式.本文探讨了基于模糊粗糙集与模糊推理的指挥方式决策分析新方法.首先,分析了作战指挥方式决策的影响因素,即指挥控制手段和情报保障程度;在此基础上,给出了基于模糊粗糙集的作战指挥方式的一种知识发现方法;然后,通过获取的模糊推理规则,运用多输入多重Mamdani模糊推理算法获得量化的指挥方式决策结论;最后,通过在MATLAB7.0模糊逻辑工具箱中构建的模糊推理仿真系统进行验证推演,给出了三种类型的指挥方式决策结论,与军事专家的经验决策相符合,该系统可纳入到作战指挥决策支持系统中.     

模糊控制的CCC算法

本文借助模糊推理的特征展开法思想，提出了一种新的模糊控制算法──特征系数合成算法（简称ＣＣＣ算法）。与Ｍａｍｄａｎｉ算法相比，对于多观测量的系统控制，该算法十分简便，而且控制的输入，输出均为连续的实变量（非模糊）