多目标指派问题及其在军械物资供应中的应用

运用模糊数学的思想 ,首先将各目标下的属性值矩阵转化为模糊关系矩阵 ,再将模糊关系合成矩阵与解决传统指派问题的匈牙利方法结合起来 ,提出了多目标指派问题的一种求解方法 :模糊匈牙利法 .并结合部队军械物资的供应说明了该方法的应用.     

具有模糊信息的多目标指派问题求解

针对具有模糊信息的多目标指派问题提出了一种求解方法。首先利用专家意见通过模糊算法集结模糊综合效益矩阵,然后利用一种对模糊数排序的方法,将问题转化为传统的单目标指派问题,从而用著名的匈牙利算法求解。最后给出了一个数值例子。     

具有模糊信息的多目标系统解模糊决策方法

对于具有模糊信息的多目标系统提出了一种模糊多目标决策方法。首先利用专家意见通过模糊算法集结各方案的模糊综合评价值,然后改变传统方法中对模糊数进行排序的做法,利用一种解模糊算法,直接对模糊综合评价值实行解模糊来进行方案优选,方法直观、简单,易于实现。最后给出了一个数值例子。     

基于权重系数与冲突概率重新分配的证据合成方法

证据合成方法将来自不同信息源的独立证据信息组合,产生更可靠的证据信息。但在证据完全冲突或冲突较大时,Dempster-Shafer证据合成公式失效。鉴于此,提出了一种新的证据合成方法,该方法充分考虑了证据在合成过程中的重要程度,通过引入权重系数和冲突概率的重新分配,新的合成方法提高了证据合成的可靠性和合理性,可得到更为理想的合成结果。     

多冲突环境下的两人一阶超对策交互集结模型

针对不确定多冲突环境,建立了多个两人一阶超对策的交互集结模型。基于单一局中人在多个超对策中所认知的对策模型,结合该局中人所受到的资源约束及其对另一局中人资源约束的认知,建立该局中人在多冲突环境中所认知的多个对策的集结模型,在所有局中人所认知的对策集结模型基础上得到多个一阶超对策的交互集结模型;给出了超对策交互集结模型的稳定性分析过程。最后,通过一个军事例子说明了模型的实用有效性。     

专家权重模糊评价下的超对策偏好认知集结

针对超对策环境中不同专家给出的对其他局中人结局偏好关系的不同认知,在专家权重为模糊评价时提出了一种偏好认知信息的集结方法。首先,给出了专家模糊权重评价相容的定义,讨论了相容的充分必要条件。然后,通过给出一个与模糊权重相对应的有效权重,集结专家群体对其他局中人结局偏好关系的认知,进而引用大多数一致性优胜者模糊集来确定其他局中人的结局偏好。最后,给出了一个数值例子。