基于模糊机会约束的博弈联盟收益

在模糊博弈环境下,研究联盟收益问题.基于Tsurumi合作联盟概念,利用模糊变量刻画局中人参与联盟程度,拓展了模糊联盟概念.针对博弈决策者在一定置信水平下极大化联盟收益的乐观值或极大化联盟收益的悲观值情形,引入模糊变量的可信性测度,建立了模糊联盟最优收益的模糊机会约束规划模型.该模型反映了博弈偏好对模糊联盟整体收益的影响.     

一种证券投资组合的群选择模型

根据每一位专家给定的可能度(反映第k时期的证券收益率与未来收益率的相似程度),从乐观、悲观和折中三个角度预测证券的未来收益率,并以三角模糊数的形式表示.不同专家的预测结果用不同的三角模糊数表示,基于模糊数的相似度的定义,得到了一个集结多个专家判断的群投资组合模型,最后给出了算例.     

直觉模糊集所诱导的软集语义及其三支决策

借助于阴影集,利用直觉模糊参数,将直觉模糊集转化为悲观阴影集和乐观阴影集,提出直觉模糊集悲观三支决策和乐观三支决策,给出直觉模糊集诱导软集的方法。利用三支决策理论,提出软集三支决策定性模型。结合直觉模糊集悲观三支决策和乐观三支决策,利用直觉模糊参数,给出软集三支决策定量模型。     

多粒度粗糙直觉模糊截集的研究

直觉模糊集和多粒度粗糙集的融合是一个研究热点.针对多粒度粗糙直觉模糊集的表示问题,根据直觉模糊集的分解定理和截集理论,构造了乐观和悲观多粒度粗糙直觉模糊集模型,定义了乐观和悲观多粒度粗糙直觉模糊集上下近似集,并证明了多粒度粗糙直觉模糊集的一些性质,同时提出了一个新的直觉模糊集的相似度公式.最后通过小麦长势评估实例,分析讨论了乐观和悲观多粒度粗糙直觉模糊集模型的有效性.     

Fuzzy Economic Order Quantity Inventory Models Without Backordering

In economic order quantity models without backordering, both the stock cost of each unit quantity and the order cost of each cycle are characterized as independent fuzzy variables rather than fuzzy numbers as in previous studies. Based on an expected value criterion or a credibility criterion, a fuzzy expected value model and a fuzzy dependent chance programming (DCP) model are constructed. The purpose of the fuzzy expected value model is to find the optimal order quantity such that the fuzzy expected value of the total cost is minimal. The fuzzy DCP model is used to find the optimal order quantity for maximizing the credibility of an event such that the total cost in the planning periods does not exceed a certain budget level. Fuzzy simulations are designed to calculate the expected value of the fuzzy objective function and the credibility of each fuzzy event. A particle swarm optimization (PSO) algorithm based on a fuzzy simulation is designed, by integrating the fuzzy simulation and the PSO algorithm. Finally, a numerical example is given to illustrate the feasibility and validity of the proposed algorithm.     

一种带有模糊信息的风险投资决策方法

依据以往风险性投资决策分析的基本原理和风险投资项目的特点,提出了一种带有模糊信息的风险投资项目决策方法·在该方法中,状态概率和项目收益将采用三角模糊数来表示,并且给出了项目的模糊期望收益、项目收益的模糊均方差及模糊变异系数的定义和计算方法,同时为了便于项目选择和排序,还进一步给出了将模糊数映射为期望值的简捷计算公式·该方法克服了以往风险性投资决策分析方法的不足,拓宽了应用范围·最后给出了一个算例·     

多粒度邻域粗糙模糊集及其不确定性度量

邻域粗糙集是经典粗糙集的一个扩展模型,研究其不确定性度量模型具有重要意义。在邻域粗糙集理论中,当前不确定性度量方面的研究工作主要专注于度量知识空间的粒度大小或边界域尺寸。在邻域系统中,对于目标概念为模糊时的情形,其不确定性不仅来自于邻域粒的边界域,还来自于正域和负域,当前的不确定性度量方法较少考虑这种情形。为此,构建了邻域粗糙模糊集模型,从粒计算的角度出发,进一步提出了多粒度邻域粗糙模糊集模型;针对多粒度邻域粗糙模糊集具有乐观性与悲观性的特点,借鉴Vague集中支持度和反对度的思想,设计了基于模糊度的多粒度模糊熵的不确定性度量方法,不仅符合人类的认知习惯,而且可以有效刻画整个邻域知识空间的结构信息。     

可信性空间上关于模糊变量的强大数定律

目前,关于强大数定律的研究仍集中在概率测度(可加性测度)空间上。但是,概率测度的可加性条件太强,限制了强大数定律的研究范围。为了扩大其研究范围和应用领域,强大数定律将被推广到一种非可加测度空间——可信性空间上进行研究。可信性测度是一种比概率测度更广泛的、自对偶的测度,它的性质将得到更进一步的讨论。利用概率论中类似的方法,在可信性空间上给出依可信度1收敛的概念、重新提出基于模糊变量的强大数定律的定义;进而提出并证明强大数定律的相关引理;最后给出强大数定律的证明,从而获得了可信性空间上关于模糊变量的强大数定律。这一工作扩大了强大数定律的研究范围,达到了推广强大数定律应用领域的目的。     

基于逼近理想点排序模糊数的方法

利用左右优势度及贴近度等概念定义正负理想点,并通过α截集的方法把模糊数变成区间数,再利用期望值把它映射到数轴上,然后求出期望均值到左右理想点的距离,最后利用其距离形成一个类似贴近度的综合排序指标,用此来对模糊数排序.实例说明该方法计算简单,能够克服现存的一些排序方法的缺陷,且便于运用在实际问题中.     

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.     

基于信息熵的模糊多属性决策方法

针对属性值为梯形模糊数的模糊多属性决策问题,给出一种基于信息熵的模糊多属性决策方法,并用实例进行检验.该方法利用信息熵求出各属性权重,利用简单加权法来计算方案的模糊效用值,根据梯形模糊数的期望值排序方法对方案进行排序和择优.用该方法选出的方案有效、可行而且计算简单,为解决模糊多属性决策问题提供了新途径.     

基于对称模糊数和最优h值线性回归模型的质量功能展开研究

模糊线性回归参数h决定模糊系数的可能性分布,影响模型的系统可靠性.分析了含有参数p的对称模糊数的模型,得出质量功能展开中具有最优h值的函数关系.当参数p给定时,考虑系统模糊性和系统隶属度两个因素,依据模糊线性回归模型系统可靠性最大的原则,得到最优h值;并将该理论应用于质量功能展开的实例,选取有代表性的3个p值,分别对应二次根型、三角型和抛物型对称模糊数进行讨论,得到对应的最优h值.在最优h值的前提下,分析对应的系统模糊性和可靠性的变化规律,通过对比分析,得到系统可靠性最大的函数关系.     

抛物型模糊二叉树欧式期权定价模型

利用可信性理论对抛物型模糊二叉树期权定价模型进行了研究,推导出单期二叉树模型欧式期权价值的期望值,拓展了上升因子为三角模糊变量的单期二叉树欧式期权定价模型.而抛物型模糊数能够更好地捕捉股价变化过程中的不确定性,使模型的适用范围更广.     

效用函数模型在动态三角模糊多属性决策中的应用

针对权重信息已知的动态三角模糊多属性决策问题,根据三角模糊数自身的特点,构建三角模糊属性值的均值水平.以各时段属性值及对应均值水平的离差为研究对象,构建效用函数模型.该模型具有良好的"奖优罚劣"特性,能从全局细致考虑各时段的数据信息.利用模型将离差值转化为精确效用函数值,对各时段各方案的效用值进行加权集结,确定方案排序,为动态三角模糊多属性决策提供一种新的决策思路,并用实例说明该决策方法的有效性和优越性.     

基于方差最小化的直觉模糊语言多属性决策方法

针对语言型决策存在运算越界和不符合人们直觉等问题,采用直觉模糊语言距离测度,构建个体评价信息与集成结果之间的方差最小化模型,并通过求解该模型给出直觉模糊语言运算新方法,通过给出直觉模糊语言期望值、精确值和直觉模糊语言的序关系,进而给出一种属性权重已知或完全未知且属性值为直觉模糊语言的多属性决策方法.最后,将所获得的决策...     

优势关系多粒度粗糙模糊集及决策规则获取

为了将多粒度粗糙集方法进一步扩展以适应模糊信息系统的需求,将多粒度思想引入到基于优势关系的粗糙模糊集模型中,提出了基于优势关系的乐观和悲观多粒度粗糙模糊集.在这2种多粒度粗糙模糊集中,采用一族而非一个优势概念来进行目标的逼近,并且被近似的目标是模糊而非清晰的集合.不仅对这2种新的粗糙模糊集的性质进行了讨论,而且研究了如何从模糊信息系统中获取逻辑连接词为"或"的决策规则,并采用一个模糊信息系统对新提出的粗糙集模型及决策规则获取进行了实例分析.结果表明:借助优势关系的方法,可以进一步扩展多粒度粗糙集方法,以处理模糊数据,从而扩大多粒度概念的应用范围.     

基于可信性测度的模糊用户平衡交通分配模型

考虑出行行为选择的模糊性以及可信性测度,同时兼顾可能性与必要性的优势,采用三角模糊数作为路段阻抗,建立了基于可信性的模糊多路径分配模型以及模糊用户平衡分配模型．以期望最短路为参照,提出了模糊有效路径的概念,给出了模糊多路径分配算法．在此基础上构建了模糊用户平衡分配的MSA算法．运用一简单算例进行了仿真试验,试验结果证明...     

Distribution Inventory Cost Optimization Under Grey and Fuzzy Uncertainty

0 IntroductionThe bullwhipeffect makes many parameters of supplychainbecome more uncertain[1].The customer demand andre-plenishment lead ti me are i mportant uncertain parameters insupply chaininventory system[2 ,3]. However , many researchesabout inventory control have made strong assumptions takingthe uncertain factors as stochastic[3-6]or deterministic parame-ters[2].These assumptions may make the models less realistic.The stochastic programming and fuzzy programming areusual uncertain pro…     

基于可信性理论的电网规划方法

电力工业的解除管制和重构使电力规划和运营面临着大量的不确定因素.以经济性和可靠性为规划目标,运用模糊理论描述未来系统负荷、发电机出力、线路建设费用等不确定因素,基于可信性理论建立了电网规划的模糊期望值模型.为求解模糊规划问题,采用了模糊潮流、模糊模拟与遗传算法相结合的方法.利用修改后的IEEE-14节点系统算例验证了方法的有效性,并进一步比较确定性规划和不确定性规划的可扩展性,结果表明考虑不确定因素的规划方案对未来负荷的变化有更强的鲁棒性.     

基于可信性测度的连续模糊需求报童问题

为获得连续模糊需求报童问题的最优订货量,基于模糊事件的可信性测度,推导了模糊销售量、缺货量和存货量的可信性分布函数以及期望销售量、缺货量和存货量的函数表达式。建立了模糊报童问题的期望利润模型。通过分析期望利润函数的性质,得出最优订货量应位于模糊需求的支集内。