基于效用风险熵的多情景混合型风险决策方法及应用

针对多情景混合型的风险决策问题,考虑决策者期望和心理行为特征,提出一种基于效用风险熵的决策分析方法。首先,分析并总结多情景混合型风险决策信息的结构特征;然后引入前景理论价值函数,将属性值与期望参照点对比,作为决策者所感知的“损益值”,计算各结果情景下的综合效用价值;进一步综合考虑结果情景效用价值及发生概率的双因素作用,通过直接定义效用风险系数和效用风险函数,基于效用风险熵对方案的整体效用风险大小进行度量并排序;最后,通过算例分析,验证该方法的合理有效性。     

基于效用风险熵的突发事件应急方案动态调整

针对突发事件不确定性情形下决策者的心理行为特征,综合考虑决策者心理感知的效用价值与结果情景发生概率两个属性,对决策者的动态参照点和心理感知进行分析,构建了一种基于效用风险熵的应急决策动态调整方法。利用前景理论,将突发事件实时经济损失值与决策者动态调整的心理参考点进行分析,作为决策者心理感知效用的“损益值”,以此计算决策者的心理感知效用价值。进一步结合不同应急方案下的结果情景发生概率,引入风险熵理论对动态应急方案的风险进行合理计算,得到应急方案动态调整的一种测度,给出应急方案动态调整方法和步骤。最后,通过实例计算,验证该方法的合理有效性。     

基于概率犹豫-直觉模糊熵和证据推理的多属性决策方法

针对专家决策带有犹豫性和偏好性的多属性决策问题,提出一种基于概率犹豫-直觉模糊熵和证据推理的决策方法。在概率犹豫模糊集和犹豫直觉模糊集的基础上,考虑专家偏好,提出一种新的概率犹豫-直觉模糊集,对混合型属性的决策信息进行统一描述;基于犹豫熵和直觉模糊熵,提出概率犹豫-直觉模糊熵对决策信息的犹豫性和不确定性进行测度,并确定属性权重;采用证据推理算法进行属性信息的集结,并基于效用理论对方案进行排序。通过算例对比分析验证了所提方法得到的决策结果更为科学、准确。     

基于区间直觉模糊数的群决策模型及其在社交网络中应用

基于经典熵方法的局限,提出一个新的区间直觉模糊熵计算方法.考虑社交网络数据高度动态及非结构化的特性,引入区间直觉模糊思想,创新性地将社交网络用户影响力量化评价转化为模糊多属性群决策问题,提出基于区间直觉模糊数的用户影响力动态评价模型.该模型对用户影响力进行多层次分解,建立模糊情境下的指标体系,以区间数描述用户数据,同时引入时间维度考察数据的动态差异,采用新的熵方法计算模糊熵,设计主客观相结合的熵权确定方法,从而对用户影响力进行量化分析.克服了主观赋权的局限,提供了社交网络量化评价的新思路,拓展了区间直觉模糊群决策方法的应用.最后,应用该模型对新浪微博用户进行影响力动态评价,验证模型的有效性.     

基于后悔理论的风险型多属性决策方法

在一些现实的风险决策问题中, 往往需要考虑决策者的心理行为, 而如何将行为决策理论引入到风险决策分析中, 这是一个值得关注的研究课题. 在考虑决策者行为的情境下, 为了解决 属性值和状态概率均为区间数的风险型多属性决策问题, 提出了一种基于后悔理论的决策分析 方法. 该方法是基于后悔理论, 分别计算关于属性值的效用值和后悔值, 然后通过计算效用值 和后悔值之和来得到决策者对每个方案的感知效用, 进一步地, 通过构建方案综合感知效用最 大化的优化模型并进行模型的求解来得到方案的排序结果. 最后, 通过两个算例说明了提出方 法的可行性与有效性.     

基于熵权的模糊物元分析法在建筑项目标书评价中的应用

鉴于建筑项目标书评价中存在的不确定性和模糊性,将熵值理论与模糊物元分析法相结合,应用于标书评价中,建立了基于熵权的模糊物元模型。实例分析表明,其结果可信,为建设项目的标书评价提供了一种新的途径。     

防洪系统脆弱性的模糊极大熵诊断

参照可持续系统的特征,将防洪减灾过程分为防灾、承灾及恢复三个阶段,以脆弱性描述承灾阶段中防洪 系统面临洪灾时应对、抵御洪水的能力,构建了防洪系统脆弱性诊断指标体系,基于GIS技术建立了基于极大熵原理的模糊诊 断模型,提出了降低脆弱性的减灾策略.运用信息熵所反映实际样本的效用值修正权重,为权重分配提供了依据.应用实例 符合北江下游防洪实际,说明了模型的可行性和合理性.     

地空导弹装备高原训练安全风险评估

地空导弹装备在高原开展训练时,面临众多具有随机性和模糊性特点的风险因素。针对该问题,结合高原环境以及地空导弹装备作战流程,分析了影响其高原训练安全的主要风险因素,构建了安全风险评估指标体系。在模糊综合评价法的基础上引入云模型,通过云模型的熵和超熵反映风险的随机性和模糊性,提出了基于云模型的地空导弹装备高原训练安全风险评估方法。最后,通过一个算例分析验证了该方法的实用性。研究结果可为风险控制提供参考。     

基于前景理论的订货问题

针对需求不确定条件下的订货问题,传统订货模型都是基于期望效用理论,该理论假设决策者是完全理性的,这不符合决策者的现实决策行为,而前景理论正是描述不确定条件下个体实际决策行为的理论。应用前景理论,针对需求不确定条件下零售商的订货行为,建立了新订货模型,并与传统订货模型做了实证比较分析。结果表明,在我国早餐订货过程中,零售商并不是完全理性的,其倾向于风险规避,会适度减少订货量,基于前景理论的订货模型能够更好的描述零售商的订货行为。     

不确定条件下多目标R&D项目组合选择优化

应用模糊集理论描述R&D项目过程的模糊不确定性,建立了以模糊实物期权度量收益,模糊熵度量风险,模糊净现值度量费用的多目标R&D项目组合选择优化数学模型;运用定性可能性原理将模糊模型清晰化,并针对清晰型数学模型提出了一种改进的多目标遗传算法进行求解;仿真实验证明,实现的多目标遗传算法可以有效求解清晰型多目标R&D项目组合选择优化问题.     

Fuzzy熵在环境优序评价中的应用

根据环境系统的可分性原理和环境状况分析的模糊性,提出了系统分解模糊优序评价的新模型.该模型反映了评价系统中各因素间相互制约的关系,分析了环境质量优序评价二级模型的要素,对其特征进行了综合,提出了用模糊熵评定二级模式不确定性的方法.文中建立熵函数的方法是对已有文献的改进.通过实例说明模糊熵模式的应用.本文提出的模糊熵模式用于含有随机性和模糊性的模型的评定.     

基于一类新的直觉模糊熵的多属性决策方法研究

针对现有的直觉模糊熵只考虑了隶属度与非隶属度的偏差,而未考虑直觉模糊集自身包含的犹豫度信息的缺憾,本文提出了一类新的直觉模糊熵,它可以充分表达决策者的犹豫度信息.在此基础上,针对属性权重完全未知和属性权重信息部分已知的直觉模糊多属性决策问题,分别通过熵权法和利用最小化直觉模糊熵建立的最优化模型求解属性权重,给出了直觉模糊多属性决策的折中比值法.最后,通过应用实例说明了所提出方法的有效性和可行性.     

模糊划分有效性函数的构建与应用

首先在常规的Bezdek模糊划分模型的基础上,引入了考虑权重的模糊划分模型;并根据数理统计中的方差分析理论和信息论中的信息熵理论,构建了模糊F统计量、模糊划分熵,F统计量用来确定最佳划分数,模糊划分熵用来检验模糊划分的有效性.最后通过实际算例对这两个函数的判决功能和F统计量的鲁棒性进行了研究.     

不确定性军事冲突态势的动态预测

基于模糊集探讨了不确定性军事指挥冲突态势处于动态过程的预测问题 ,定义了加权熵、随机熵和变熵权等概念 ,给出了确定军事冲突状态转移运行轨迹的数学方法。为科学地预测冲突态势、协调控制军事冲突结局建立了动态决策模型。     

广义模糊熵的构造及其在图像分割中的应用

针对现有的模糊熵阈值法对噪声干扰、光照不均匀图片的分割不能获得满意分割效果的不足,提出了模糊熵公式的参数化修改并用于图像分割,获得了选取最佳分割阈值的模糊熵新算法。首先将Sugeno广义否定算子替代二次型模糊熵公式的Zadeh标准否定算子,得到了参数型的广义模糊熵表达式;其次,将其应用于构造图像阈值化分割的准则函数;最后,给出了图像阈值化分割新算法中的广义模糊熵参数自动选取方法。实验结果表明,给出的广义模糊熵图像分割方法对光照不均匀图像相比传统模糊熵分割方法更有效。     

群决策中模糊偏好集结的软技术

本文在作者文献［７］的基础上,集中探讨模糊语言偏好下群体决策的间接求解软技术．首先给出两个模糊集间的符合度及其熵等概念,并采用这两种方法构造模糊语言偏好集结的软技术．接下去应用模糊期望和模糊语言多数的技术,给出群体决策间接解的生成技术;最后给出实例计算说明．该模型主要特点是以熵作准则,以符合度作为尺度,形成群决策的间接求解方法.     

基于熵的模糊群体评价合成方法

研究了模糊决策环境下群体评价意见的合成问题。应用距离函数来计算两个梯形模糊数之间的相似性函数,使得相似性函数的应用范围得到拓展。基于熵来度量个体与群体的一致性,建立了群体决策的熵模型,减少了群体的不确定性。利用此模型对专家的初始主观权重进行迭代运算得到修正权重,再把初始主观权重和修正权重线性合成作为专家的综合权重。最后,通过算例说明了该方法的可行性和有效性。     

基于广义灰色激励因子的多源不确定性指标动态综合评价模型研究

由于多数评价指标的数据来源多、存储方式不一、处理方法各异等,使得其具有多源不确定性(multi-source uncertainty, MSU)特点,具体表现为指标评价值往往包括灰数、模糊数、区间值模糊数以及白数等。针对此类指标的评价问题,提出了新的基于广义灰色激励因子的多源不确定性指标(multi-source uncertain index, MSUI)动态综合评价模型,首先引入广义灰数的基本理念,将传统的灰色绝对关联模型扩展到评价指标为广义灰数的形式,由此得出各个时间段指标的广义灰色激励因子;然后根据指标信息不对称的特点,构建基于MSUI的广义灰色熵权模型,求解出各个指标的广义灰色熵权;接着在广义灰色激励因子与广义灰色熵权的基础上,建立基于广义灰色激励因子的MSUI动态综合评价模型;最后结合案例研究证明了模型的有效性与可行性。