基于信息熵和灰色系统理论的区间直觉模糊多属性决策

针对方案属性值为区间直觉模糊数,且属性权重信息完全未知的多属性决策问题,提出了一种基于信息熵的区间直觉模糊熵和灰色关联分析的决策方法。为全面考虑各评价属性权重信息完全未知的情形,首先,利用改进的区间直觉模糊熵确定属性权重,在有效减少评估信息流失的同时,还能真实反映决策者的意愿;然后,依据灰色关联分析理论推演得到灰色关联度公式,结合属性权重计算各方案分别与正、负理想解的灰色关联度;最后,确定各方案的相对关联度,并依此对各方案进行排序。通过信息系统评估的代表性实例分析,验证了所提出方法的可行性和有效性。     

论动态直觉模糊数的灰色关联多属性决策方法

针对直觉模糊数随时间变化的影响,研究了时间权重和属性权重完全未知的直觉模糊数的多属性决策问题,结合灰色关联分析法定义了相对关联系数和相对关联度。首先由logistic曲线模型得到时间权重确定公式,根据每个方案的属性与理想解的距离,构造相对关联系数矩阵,建立多目标规划模型来确定属性的权重,并根据相对关联度的大小对方案进行排序;最后,通过实例分析说明该算法可行,且择优区分度更好。     

基于梯形直觉模糊数的TOPSIS多属性决策方法

针对属性值为梯形直觉模糊数的多准则决策问题,给出了一种基于梯形直觉模糊数的TOPSIS多属性决策方法.根据提出的梯形直觉模糊数的Hamming距离公式,计算各方案和梯形直觉模糊数正负理想方案的距离,从而求得各方案和正理想解的相对贴近度,基于贴近度大小对方案集进行排序.最后,用数值实例进一步说明了该梯形直觉模糊TOPSIS方法的有效性和实用性.     

基于混合模糊多属性决策的复杂产品模块划分方案评价

针对复杂产品的模块划分难以获得唯一方案问题,提出了一种基于混合模糊多属性决策理论的复杂产品模块划分方案评价方法.根据指标特性,分别运用区间数、三角模糊数、直觉模糊数和区间直觉模糊数对指标进行合理赋值;采用模糊层次分析法确定指标权重;基于逼近理想解(TOPSIS)排序框架计算备选方案到正、负理想解距离,根据综合相对贴进度进行方案排序.并以某品牌汽车发动机的模块划分方案为例,验证方法的有效性.     

基于混合QoS模型的服务选择策略

目前大部分Web服务质量属性都采用精确数值型描述,不能适应客户对服务QoS描述的需求。为了增强服务QoS描述能力,给出混合QoS模型。该模型将QoS属性分为精确数值型、区间数值型和模糊数值型,并基于OWL-S增加了其QoS信息的描述。在此基础上,采用TOPSIS决策算法给出混合型QoS属性服务的选择过程。提出了一种基于理想解的多属性决策模型。实例验证该模型是可行的。     

基于区间直觉梯形模糊数的多属性群决策方法

针对专家和属性权重完全未知的区间直觉梯形模糊数的多属性群决策问题,根据定义的区间直觉梯形模糊数的交叉熵求解专家权重,结合灰色关联分析法定义了综合关联系数和综合关联度,依据所有决策方案的综合关联度最大化的思想构建模型得到属性权重公式,并给出基于IITFN-WAA算子的群决策步骤,最后通过实例分析验证决策方法的合理性。     

基于TOPSIS的模糊数直觉模糊多属性决策法

对属性值以模糊数直觉模糊数形式给出的多属性决策问题,提出了一种基于TOP-SIS的模糊数直觉模糊数多属性决策方法,该方法首先定义了两个模糊数直觉模糊数之间的距离,然后给出了方案与理想点的相对贴近度,基于相对贴近度对方案进行排序。最后进行了实例分析。     

基于模糊多属性群决策的经纱张力检测及控制方案优选

针对剑杆织机经纱张力检测及控制方案设计的评价要求,提出工程方案评价的模糊多属性群决策问题.考虑了个体专家在方案属性中的不同重要程度,将专家个体意见与群体相似度结合,计算专家意见的综合重要程度.通过专家意见集结,得到群体意见决策矩阵.利用模糊逼近理想解(TOPSIS)决策法和三角模糊数计算各方案与正负理想方案的距离以及各方案与理想点的相对接近度,确定经纱张力检测及控制最优方案.决策结果验证了该方法的可行性和有效性.     

基于灰色关联分析的犹豫模糊多属性决策研究

针对属性值为犹豫模糊元的决策问题,提出一种基于灰色关联分析的多属性决策方法.首先,依据犹豫模糊的交叉熵得到属性模糊熵矩阵,从而确定属性的权重,并采用灰色关联度模型对决策属性间的相互关联度进行分析,得到属性间的灰色关联矩阵;采用最小关联度原则将矩阵标准化,得到有效的无关联矩阵,然后对属性权重进行调整,得到更合理的属性权重分配;最后,基于灰色关联分析得到各方案与理想方案的关联度,与权重相乘得到方案的排序,并通过算例分析表明该方法的有效性.     

基于三角模糊数权重信息不完全的多属性决策方法

针对属性值为三角模糊数且权重信息不完全的多属性决策问题,提出了一种基于三角模糊数权重信息不完全的多属性决策方法.该方法首先利用权系数的不完全确定信息,建立关于各方案综合三角模糊数与理想解和负理想解的加权距离优化模型,通过求解优化模型得到各属性权重值,之后根据各方案到相对理想解的贴近度的大小进行排序.实例分析表明了该方法的有效性和可行性.     

Web服务选择优化算法的设计与实现

为了提供满足客户需求的组合Web服务,将Web服务的属性分为功能属性和非功能属性(即服务质量QoS属性).通过服务类对功能属性进行划分,并按照服务类以QoS属性的组合类型方式进行服务组合.提出了将基于QoS的服务选择转换成有限方案的多目标决策问题,同时给出选择组合服务的最优执行计划的规划算法.实验表明此方法既利用了现有工作流技术的成果,又具有动态绑定和QoS支持.     

一种基于QoS偏好的服务选择策略

面对服务质量敏感的用户,应该依据用户的偏好进行服务选择。给出了Web服务QoS的描述形式,从5个方面对QoS属性进行分析。根据用户对各QoS指标的偏好构建层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)矩阵,进一步利用AHP矩阵获得各QoS属性的权重。在此基础上,提出了一种基于逼近理想解的排序方法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)。该方法基于候选服务的QoS属性构建决策矩阵,确定正理想解和负理想解,通过贴近度的大小对服务进行优劣排序。实例分析表明,该算法是有效的。     

基于全局QoS约束分解与关联感知的动态服务组合

在Web服务组合过程中,基于全局QoS(quality of service)约束分解的服务组合方法是提高服务组合动态性与灵活性的有效途径。已有的研究工作在进行约束分解服务优化组合时,没有考虑上下游服务之间的QoS关联性,影响了组合的效率与质量,降低了用户的满意度。提出一种基于QoS全局约束分解与关联感知的动态优化服务组合方法,通过改进后的人工蜂群算法将全局QoS约束分解为局部QoS约束;定义上下游服务之间的QoS关联系数,构造一种基于QoS关联感知服务选择的方法,解决了存在关联关系的服务选择问题。实验验证了该方法的可行性和有效性。     

Web服务组合中基于服务质量的服务选择算法

为了提供满足客户服务质量（QoS）需求的组合Web服务，提出了一种支持QoS属性描述的Web服务描述模型．通过在原有的Web服务描述语言的tport元素中添加operationInst属性来描述QoS属性，从而获得了一种可扩展的Web服务描述语言．在此基础上给出了基于多目标决策理论和分形理论的服务选择算法，该算法考虑了QoS属性之间的不可公度性和独立性，同时给出了QoS驱动的服务组合框架（E-WsFrames）和具体实现方法．实验结果分析表明，E-WsFrame可以综合考虑服务组合的功能和QoS的要求，并可根据服务请求自动地实现组合服务．     

一种基于QoS约束的Web服务选择和排序模型

提出了一种基于QoS约束的Web服务选择和排序模型,在研究Web服务的三维QoS模型的基础上设计基于QoS约束的服务选择模型,进一步研究服务效能的概念和量化方法并设计基于服务效能的排序模型.该模型的原型系统已经在国家地质调查网格中得到应用,结果表明模型能够有效保障用户对服务的需求,具有很高的查准率、响应率以及较好的负载均衡能力,提高了基于面向服务架构(SOA)的网络应用的可用性.     

一种基于服务使用信息的Web服务QoS度量方法

针对现有的基于QoS的度量方法只考虑对Web service的公共属性的研究,忽略了领域属性,不具备通用性的问题,把QoS度量分为有约束和无约束两类,并分别提出QoS度量方法.对有约束的QoS度量,提出一个基于约束信息的度量方法;对于无约束QoS度量,给出一种通过对已有服务使用信息、自动调整QoS度量的指标及指标系数的方法.最后,介绍算法的实现平台及实验结果分析,并通过实验证明方法的可行性和有效性.