Robust data envelopment analysis based MCDM with the consideration of uncertain data

The application of data envelopment analysis (DEA) as a multiple criteria decision making (MCDM) technique has been gaining more and more attention in recent research. In the practice of applying DEA approach, the appearance of uncertainties on input and output data of decision making unit (DMU) might make the nominal solution infeasible and lead to the efficiency scores meaningless from practical view. This paper analyzes the impact of data uncertainty on the evaluation results of DEA, and proposes several robust DEA models based on the adaptation of recently developed robust optimization approaches, which would be immune against input and output data uncertainties. The robust DEA models developed are based on input-oriented and outputoriented CCR model, respectively, when the uncertainties appear in output data and input data separately. Furthermore, the robust DEA models could deal with random symmetric uncertainty and unknown-but-bounded uncertainty, in both of which the distributions of the random data entries are permitted to be unknown. The robust DEA models are implemented in a numerical example and the efficiency scores and rankings of these models are compared. The results indicate that the robust DEA approach could be a more reliable method for efficiency evaluation and ranking in MCDM problems.     

基于不确定相关机会规划的机会阵方向图综合

围绕机会阵雷达(opportunistic array radar, OAR)阵列动态机会组阵的资源管理问题,以面向多任务为应用需求背景,针对机会布置在平台3D空间多个区域内的天线单元,提出了一种基于现代数学不确定性理论中的相关机会约束规划方法用于机会阵方向图综合。该方法建立在不确定性理论和模糊数学基础上,考虑OAR大量天线单元空间位置分布的不确定性和各单元激励(开/关)状态的不确定性,用模糊随机变量来刻画不确定环境中的模糊性和随机性,在天线资源受约束的不确定条件下,建立不确定规划模型来实现方向图综合。并设计将遗传算法和模糊随机模拟算法相结合的智能混合优化算法以获得模型的最优解。最后利用仿真实例验证了不确定规划模型和所设计算法的可行性和鲁棒性。     

Endogenous Stackelberg Leadership with Uncertain Information

1 ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＩｎｒｅｃｅｎｔｙｅａｒｓ,ｍａｎｙｅｆｆｏｒｔｓｈａｖｅｂｅｅｎｍａｄｅｔｏｅｘｐｌｏｒｅｎｏｎ ｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅｇａｍｅｔｈｅｏｒｙｆｒｏｍａｄｅｃｉｓｉｏｎ -ｔｈｅｏｒｅｔｉｃｖｉｅｗｐｏｉｎｔ.Ｏｐｐｏｓｉｔｅｔｏｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｖｉｅｗｏｆｍｉｘｅｄｓｔｒａｔｅｇｉｅｓａｓｃｏｎｓｃｉｏｕｓｒａｎｄｏｍｉｚａｔｉｏｎｓ,ｐｌａｙｅｒｓｄｏｎｏｔｐｅｒ ｆｏｒｍｒａｎｄｏｍｉｚａｔｉｏｎ .Ｏｎｅｐｌａｙｅｒｃｈｏｏｓｅｓａｄｅｆｉｎｉｔｅａｃｔｉｏ…     

基于相关机会规划思想的模糊随机时间费用均衡模型

对于实际工程的管理者和决策者来说, 工程整体费用和工期之间如何达到均衡以及工程所处环境的不确定性是两个必须要面对和考虑的问题. 基于相关机会规划的思想, 针对随机性和模糊性并存的复杂不确定环境, 提出了一类时间费用均衡模型. 在建立的模型中, 以模糊随机变量来刻画工程所处的复杂不确定环境. 随后, 结合模糊随机模拟方法和遗传算法设计了一种混合智能算法, 用于求解该模型. 最后, 通过数值实验来验证所设计算法的有效性和稳定性.     

模糊多目标主从冲突决策模型

应用模糊测试理论和模糊规划理论 ,针对决策约束条件的不确定性和目标的不确定性 ,研究了不确定性 Stackeberg冲突决策的数学模型 ,探讨了模糊平衡解与 Mash平衡解 (或 Nash平衡结局 )的关系 ,给出了解的一致性分析。经过模拟分析验证了模型与方法的可行性 ,为综合效能风险决策提供了实用而有效的决策方法     

具有不同状态概率表示形式的多态系统可靠性

由于多态系统的复杂性、统计数据的不完备等诸多原因 ,人们往往不能精确地确定系统及其元素的状态概率 ,也即存在着状态概率表示及计算的不确定性问题。针对多态系统中可能存在多种状态概率表示形式的情况 ,介绍了多态系统可靠性计算的随机模型、模糊模型和区间模型。对于同一系统中可能同时存在多种状态概率表示形式的情况 ,提出了将不同状态概率表示形式归一化的方法 ,给出并解释了状态概率的转换公式。     

不确定情况下基于模糊集理论的库存管理研究

主要探讨不确定性情况下用模糊理论处理库存管理问题.在简要介绍模糊理论的基础上,给出了库存管理中模糊参数的表达,导出了允许适度缺货情况下多模糊参数单库存管理问题的模糊数学模型,采用梯级平均综合表示法进行解模糊并优化求解,最后通过示例表明:用模糊理论处理库存管理问题更符合现实的不确定情况,具有很大的应用价值.     

考虑二次灾害的开放式应急物流车辆路径问题

重大自然灾害往往伴随一些二次灾害的发生,如地质结构发生变化导致道路损坏、建筑坍塌.在自然灾害频发的环境下,考虑二次灾害的应急物资调度尤为重要.突发事件的不可预见性以及应急救援过程中受灾程度信息的难以精确度量,导致受灾点需求具有高度不确定性.本文创新性地将二次灾害中供应点的失效风险纳入研究,并考虑受灾点服务时间,探讨应急...     

一种随机数据分布识别新方法

本文分析了随机数据分布的识别方法,并提出了基于神经网络的随机数据分布的识别方法.该方法是在最近邻方法的基础上,引入BP神经网络,从而实现了随机数据分布的模糊识别.     

摩擦市场下加权极大-极小随机模糊投资组合模型及实证

考虑投资者面临证券市场随机和模糊的双重不确定性，把证券收益率视为随机模糊变量. 根据前景理论建立符合投资者心理特征的期望收益和目标概率隶属度函数，构建目标权重不等的加权极大- 极小随机模糊投资组合模型. 在含有交易费用和最小交易单位约束的摩擦市场环境下，利用改进动态邻居粒子群算法求解投资组合问题. 采用实证方法把市场分为上升和下降两个阶段，研究模型的表现. 结果表明： 加权极大- 极小随机模糊投资组合模型的收益率优于均值-方差投资组合模型； 利用加权极大- 极小随机模糊投资组合模型能够满足不同风险态度投资者的需求，构建与投资者风险态度一致的投资组合.     

关于网络计划模型中的时间不确定性的讨论

本文是网络计划模型中的时间不确定性研究的一部分.网络计划模型中具体活动时间的不确定性缘于三种不确定性(随机性、不知性、模糊性),仅仅考虑其随机性是不完全的.处理这种不确定性的基本问题是利用和描述管理人员的主观估计,即对这种客观不确定性的主观反映.而解决该问题的最好方法是使用模糊数学的概念和方法.     

基于模糊随机规划的反TBM目标分配优化模型

针对反导目标分配优化问题中存在的不确定性特征,引入模糊随机规划理论.首先建立了基于模糊随机规划的反战术弹道导弹(tactical ballistic missile,TBM)的目标分配优化模型.在此基础上,构建了一种针对多约束目标分配问题的粒子编码方案,并改进传统粒子群算法的位置和速度更新方式,提出了改进型离散粒子群(improve discrete particle swarm optimization,IDPSO)算法.最后,设计了模糊随机模拟技术和IDPSO算法相结合的混合智能求解算法.仿真实例表明,混合智能算法全局寻优能力强,优化效率高,满足反TBM目标分配优化对时效性的要求.     

不确定性、投资者犹豫程度与永久美式期权定价

近年来金融市场黑天鹅事件频发，加剧了投资者行为的状态依赖性和不确定性.本文利用三角直觉模糊数来衡量投资决策行为的不确定性和犹豫程度，建立了模糊随机过程下支付连续红利的永久美式期权定价模型，得到了风险中性概率测度下的美式期权区间价格.然后，基于本文理论模型模拟了标的资产的模糊价格，并进行了模型的比较静态分析.研究发现：基于三角直觉模糊数的永久美式期权区间价格较好地衡量了投资者犹豫程度，对投资决策具有现实指导意义.     

基于结构元理论的模糊多服务台排队模型

在排队论中,引入模糊数学方法,把实际中的模糊事件用精确的数学表达式表示.同时将结构元理论引入到模糊排队论中,把模型中的模糊参数用结构元表示,使模糊排队论系统特征值的隶属函数得到解析表达.该方法能为管理决策提供更丰富的信息.对阜新大商集团新玛特超市进行实证研究.将模糊随机服务系统与传统随机服务系统研究的结果进行了对比,得到了重要的信息.     

基于机会约束规划的机会阵雷达功率资源管理算法

研究了在进行多目标跟踪时机会数字阵列雷达(opportunistic digital array radar, ODAR)的功率资源管理问题。针对复杂多变的环境和未知的目标信息所导致的不确定性,建立了基于随机和模糊机会约束规划(chance constraint programming, CCP)的多目标稳健功率资源管理模型。模型引入随机变量表征雷达总发射功率,引入模糊变量表征每个目标的RCS,以贝叶斯克拉美罗界(Bayesian Cramer Rao lower bound, BCRLB)作为目标跟踪精度的衡量标准,将随机模拟和模糊模拟都嵌入到遗传算法(genetic algorithm,GA)当中,从而预测出下一时刻满足给定置信水平的各目标最优的功率分配,然后根据求解出来的功率分配情况,利用无迹卡尔曼滤波器(unscented Kalman filter, UKF)进行目标跟踪。最后,通过仿真实验验证了算法的有效性和稳定性。     

规则不确定性的几种度量及其相互关系

对目前广泛应用的基于粗集理论和信息熵的几种规则不确定性度量准则进行了比较分析,通过定理证明了它们之间存在不一致性以及发生不一致时的必要条件,并从不同角度揭示了它们之间的相互关系.最终为下一步构建更有效的不确定性度量的指明了方向.     

A High-Moment Trapezoidal Fuzzy Random Portfolio Model with Background Risk

In most exiting portfolio selection models, security returns are assumed to have random or fuzzy distributions. However, uncertainties exist in actual financial markets. Markets are associated not only with inherent risk, but also with background risk that results from the differences among individual investors. This paper investigated the compliance of stock yields to the fuzzy-natured high-order moments of random numbers in order to develop a high-moment trapezoidal fuzzy random portfolio risk model based on variance, skewness, and kurtosis. Data obtained from the Shanghai Stock Exchange and Shenzhen Stock Exchange was used to assess the influence on the proposed model of both background risk and the maximum level of satisfaction of the portfolio. The empirical results demonstrated that the differences between the maximum and minimum variance, skewness, and kurtosis values of the portfolio were positively correlated with the variance of the background risk.     

犹豫模糊偏好决策研究进展与前景

犹豫模糊偏好关系作为一种刻画事物不确定性的有效表达方式,能够用多个可能的隶属度同时描述决策者对事物两两比较的评价结果.本文对基于犹豫模糊偏好关系的决策理论发展进行了综述:首先介绍了犹豫模糊偏好关系的发展背景及定义;然后从基于偏好关系的权重导出模型,一致性测度及非一致性修正算法和群体共识模型的角度概述了犹豫模糊偏好决策的研究进展;并且给出了一些基于犹豫模糊拓展型偏好关系的决策理论以及现有相关决策模型的应用,最后展望了基于犹豫模糊偏好关系的研究前景.     

基于模糊的桥式起重机的定位和防摆控制研究

近年来，很多学者对桥式起重机的防摆控制方法进行了研究，以提高起重机的作业效率。针对起重机模型的非线性和不确定性，设计了一种基于模糊的起重机的定位和防摆控制方法，利用两个模糊控制器对小车的位置和负载的摆动分别进行控制。其中，模糊位置控制器的设计是参考一个简单的速度参考曲线，对位置和速度进行有效她控制；而模糊防摆控制器则模仿起重机操作员的实际操作经验设计了一套模糊控制规则来消除负载的摆动。仿真结果证明了该方法的可行性，并且与线性二次型最优控制(LQR)进行了比较，表明了该方法的良好性能，且该方法对不同的绳长和负载有着较好的鲁棒性。     

MERGING FUZZY STATISTICAL DATA WITH IMPRECISE PRIOR INFORMATION

1. Introduction Solving complex decision problems can be regarded as processing of information of different kind coming from various sources. Objective information related to stochastic phenomena that describe the environment of the decision situation can be treated as statistical data. If only such information is available, then the complex decision problem may be reduced to a simpler problem of a statistical decision. However, existing statistical data are usually not sufficient enough to so…