多准则模糊决策的Vague集方法

对模糊环境下的多准则决策问题,指出了采用Vague集进行多准则模糊决策的现有记分函数的不足,根据Vague集隶属度、非隶属度的之间的大小关系,对由Vague值组成的集合进行划分,提出新的记分函数法以及加权记分函数法.并用Vague集描述方案关于准则集的满足程度与不满足程度,即准则的权重也由Vague集表示.这种方法为决策者做出最优决策提供了一种方便有效的方法.     

基于Vague集相似度量的多准则模糊决策方法

在分析已有关于Vague值（集）相似度量方法存在不足的基础上，综合考虑Vague值区间端点间的距离、核距离以及未知部分对支持度和反对度的影响等主要因素，提出了一种新的Vague值（集）相似度量方法，并对其性质进行讨论. 通过与现有方法的比较，表明该方法具有很强的相似度区分能力. 最后将所提出的Vague值（集）相似度量用于多准则模糊决策中，通过最优化方法选取每个准则的最优权重，根据候选方案与理想方案在相应准则下相似度加权和的大小得出最佳方案. 通过实例分析，表明了这种方法的有效性和可行性.     

基于Vague集的空中目标威胁评估群决策方法

主观威胁评估方法是空中目标威胁评估的必要手段。将基于Vague集的群决策方法用于空中目标的主观威胁评估,用Vague数表示决策者对目标威胁度的主观评价值,提出一种Vague熵诱导的有序加权平均算子,用于集结各个Vague评价值,可以消除集结过程中人为误差带来的不良影响。为了直观评估各目标威胁程度大小,还提出一种基于Vague数距离和优劣点法的决策方法,来对目标威胁度进行比较和排序。算例证明该方法在空中目标威胁评估中是可行的,而且比常用的模糊综合评估方法更加有效。     

基于决策者风险态度的多准则决策的Vague集方法

决策时应该考虑到决策者的风险态度,决策者的风险态度对决策结果有重要的影响.现有的基于Vague集的记分函数法没有考虑到决策者的风险态度,存在不足.分析了现有的基于Vague集记分函数法在决策时存在的局限性和不足,考虑到决策者的风险态度,提出了Vague集的决策者态度函数,同时进一步提出了三种新的记分函数.通过运用这三种记分函数有效地解决了决策时存在的局限性和不足,能够提供更为合理、精确的决策排序.     

基于模糊评判的群决策方法

针对群决策为多个决策者对多个目标进行决策的特点,提出了一种新的算法,即模糊评判的群决策方法。该方法首先利用带权贴进度的定义求出各个决策者对各个方案的带权贴进度,然后以群的偏好作为最优策略的准则,来寻找出最优策略。给出了解决群决策问题的数学模型、步骤和过程。通过算例来验证方法的适用性。算例研究结果表明,求出的最优策略与实际模拟结果相一致。     

基于FV-OWA算子的不确定多属性决策方法

对基于模糊数Vague集的不确定多属性决策方法进行了研究.定义了模糊数Vague值的一些运算法则,基于这些法则,给出了一种模糊数Vague值的有序加权平均(FV-OWA)算子.基于FV-OWA算子,提出了一种属性权重完全未知、且方案的属性评估信息以模糊数Vague值形式给出的不确定多属性决策方法.最后,进行了实例分析.     

基于Vague集理论的推荐系统中用户兴趣度的描述

用户兴趣度的描述是推荐输入研究中的重点问题,论文通过对用户兴趣描述中存在的复杂性和不确定性因素的分析,提出借助Vague集理论解决这一问题难点的思路.论文定义用户评分,用户注册信息,分享,购买,收藏,浏览时间等六项指标反映用户的兴趣爱好,采用Vague集方法得到了六项指标的取值,利用线性加权的方法得到任一用户对任一属性的Vague兴趣度描述.论文的研究在不确定理论研究推荐算法方面奠定了理论基础,同时也为Vague集理论的研究发现了新的应用背景.     

考虑不同心理行为偏好的混合随机多属性决策

针对决策者为有限理性且属性关联的随机多属性决策问题,提出一种考虑决策者不同心理行为偏好的混合随机决策方法.本文针对决策者面对风险时所表现的四种心理行为偏好:风险中立,风险规避,风险追求,损失规避,首先,给出了相应的四种随机占优准则,提出了考虑决策者心理行为偏好的随机占优度的定义,研究了四种随机占优度的性质;然后,基于决策者的不同心理行为偏好,运用随机占优准则判断两两方案之间的随机占优关系,计算相应的随机占优度;利用模糊测度和Choquet积分集结关联属性下的随机占优度;最后,运用PROMETHEEⅡ方法对备选方案排序.案例分析验证了本文方法的可行性与有效性.     

基于Vague集的机载电子对抗系统作战效能评估

基于Vague集的模糊决策方法近年来得到了广泛的应用,这种决策方法综合考虑了方案满足目标的可能性和不满足目标的可能性两个方面的因素,以此为基础建立方案和目标之间的关联矩阵,从而利用i-vVague集导出了评价函数和决策函数的表达式,并且可以根据不同的情况选择不同的决策函数。给出了一个实例说明了这种基于Vague集决策方法的具体实施步骤。     

基于蕴涵算子的Vague集的相似度

Vague集的相似度在智能系统的研究中有着重要的意义,现有的相似度实质上是基于距离来定义的。 从蕴涵算子的角度来研究Vague集（值）相似度,给出了一些新的Vague集相似度的计算方法,通过和现有的相似度进行比较分析,证明该方法具有更好的合理性和度量效果,因而有望在模式识别、图象处理等领域中得到广泛的应用。