基于多指标决策的复杂网络节点识别

结合网络的统计特征与拓扑结构,提出一种新的识别关键节点的方法.首先运用模糊综合方法建立节点识别体系,基于指标的隶属度矩阵构建多指标相似度矩阵,对其进行聚类分析;然后,选取新冠疫情形势下的科研网络为实例,将网络分为抗疫阶段和防疫阶段两个时期,识别两个阶段科研网络中的重要节点,探究不同时期网络中的核心节点和研究热点的转变;最后借助数值模拟验证识别节点的影响力.

中国沿海港口波浪能电站选址多指标决策研究

基于公开文献和专家问卷对港口波浪能电站开发的选址决策进行主、副因素分析,运用层次分析法得到各主、副因素的决策权重,建立港口波浪能电站选址多指标决策模型。通过层次分析法和理想解排序方法结合,改善了专家决策的主观化、随意性缺点,使备选站址的排序更有区分度,以各港口波浪能量、自然条件、环境评价和经济适宜性指标值作为选址依据,使选址过程定量化。进一步地,选取中国沿海多个具有代表性的港口波浪能开发站址,对各备选站址开展多指标决策研究。结果表明:典型主、副因素条件下,在选取的多个港口波浪能开发站址中,建议优先开发站址为台湾地区高雄港,次优站址为海南三亚港。

多指标决策分析法优选电针治疗神经根型颈椎病方案研究

目的:根据多指标决策分析法筛选电针治疗神经根型颈椎病(CSR)的优选方案。方法:检索中国知网、万方数据知识服务平台、维普中文期刊服务平台、中国生物医学文献服务系统(SinoMed)、PubMed和Cochrane Library数据库中电针治疗CSR的随机对照试验文献,选取改良Jadad评分≥2分的文献,使用多指标决策分析法优选电针治疗CSR的优选方案。纳入13项研究,以被纳入的每个试验组的电针疗法作为1个方案,根据各方案数据信息建立初始决策矩阵D,包括f1(改良Jadad评分)、f2(研究组样本量)、f3(治愈率)、f4(总有效率)、f5(治疗次数)5个指标;对5个指标通过极差变化法进行标准化处理构建标准化矩阵R,对标准化矩阵进行归一化处理,计算指标的熵值、差异度和指标权重,并构建加权标准化矩阵。采用理想解法求得13个治疗方案的贴近度,按相对贴近度进行排序,筛选出电针治疗CSR的最优选方案。结果:最优选方案为主穴选用天柱、颈百劳和大杼,配穴为曲池,穴位均取双侧。在天柱穴实施150~200次/min的快速捻转手法,不加电,每隔5 min行针1次;针刺颈百劳、大杼、曲池得气后与电针仪连接,密波+疏密波组合使用,先调节为10 min密波,后调节为20 min疏密波,以患者可耐受的电针强度为宜,1次/2 d,1个疗程治疗15次,共计1个疗程。结论:依据多指标决策分析法获得的电针治疗CSR的优选方案仍需临床进一步验证,未来需要更多关于颈三针治疗CSR的优质文献,为临床研究提供更多有力的证据支持。

多指标决策中隶属度转换算法及其应用

隶属度转换涉及了众多应用领域,但是,目前已有的隶属度转换算法仍然存在如下问题:给出的转换算法不能揭示指标隶属度中哪部分对目标分类有用,从而导致了指标隶属度中原本对目标分类不起作用的冗余数值也被用于计算目标隶属度.针对已有隶属度转换算法中存在的冗余数据问题,本文从对目标分类的角度设计了一种滤波器,可以识别对目标分类不起作用的冗余的指标隶属度和指标隶属度中的冗余数值,并从指标隶属度中分离出对目标分类起作用的"有效值",参与计算目标隶属度;最终建立实现由指标隶属度到目标隶属度转换的一般算法.应用实例说明了转换的全过程.

动态多指标决策问题的投影寻踪模型

针对动态多指标决策中指标和时段的权重确定问题,提出了基于投影寻踪(PP)的理想点法新模型(PP IPM模型)。该模型利用决策矩阵样本的内部信息,把方案的三维决策矩阵综合成一维投影值,投影值越大表示该方案越优,根据投影值的大小就可对各方案进行综合排序决策。建议用实码加速遗传算法进行PP IPM的建模,简化了PP技术的实现过程,克服了目前PP技术计算过程复杂、编程实现困难的缺点。实例计算的结果说明,直接由决策矩阵样本数据驱动的PP IPM模型用于动态多指标决策问题简便可行,适用性和可操作性强,具有推广应用价值。

区间数多指标决策的一种TOPSIS方法

针对具有不确定性区间数的多指标决策问题 ,给出了一种逼近于理想点 (TOPSIS)的分析方法·首先对区间数多指标决策问题和区间数运算法则进行了描述 ;然后依据传统的TOPSIS方法的基本思路 ,给出了解决区间数多指标决策问题的计算步骤·该分析方法具有简单、实用的特点 ,它克服了以往研究此类决策问题时所遇到的区间数难以排序的问题·最后给出了一个算例·

多指标决策TOPSIS方法的进一步探讨

改进的理想解法是一种新的多指标决策方法 ,但在评价各可行方案判据的问题上 ,却没有沿袭理想解法 (双基点法 )的基本思想。本文将以靠近理想解和远离负理想解两个基准 。

基于层次分析法(AHP)和多指标决策的物流园区建设序列研究

物流园区在物流业中占据至关重要的地位 ,对区域物流业发展和各项发展战略的实现意义重大。目前 ,对物流园区的评价工作可以分为 3部分 :物流园区总体布局社会经济评价、物流园区规划布局方案评价和物流园区建设序列论证。本文针对物流园区的建设序列问题 ,提出一种基于层次分析法 (AHP)和多指标决策的评价方法及相应的评价指标体系 。

权重为区间数的多指标决策问题的逼近理想点法

通过引进区间数数量乘法运算 ,将权重为区间数的多指标决策问题转化为指标取值为区间数的多指标决策问题。在此基础上 ,定义了区间数正理想方案和区间数负理想方案 ,由此给出了权重为区间数的多指标决策问题的逼近理想点法 ,该方法简单实用 ,所需信息少。运用该方法分析了一个实际问题。

基于多指标决策的武器装备作战效能综合评估

综合评述了作战效能评估方法,分析了各种方法的适用范围并对比了其优劣。根据作战效能的特点与系统工程思想,提出了基于多指标决策的武器装备作战效能评估模型。针对作战指标的相对性、模糊性和灰色性,运用灰色关联投影法定量计算得到武器装备作战效能的综合评估值,并依此对武器装备进行排序。通过3种型号潜射鱼雷的实例验证了该模型和算法的工程实用性,其评估结果表明该方法比模糊关联法和灰色关联法更有效。

给出方案偏好信息的区间数多指标决策方法

针对属性值以区间数形式给出并且已知方案偏好信息的多指标决策问题,提出了一种决策分析方法。首先,对区间多指标决策问题进行了描述;然后,为了反映决策者给出的方案偏好信息,建立了一个目标规划模型,通过求解该模型可得到指标权重信息,从而得到方案的综合评价值,以便进行方案的排序。最后给出了一个算例。

指标具有均衡性期望的多指标决策方法

针对指标具有均衡性期望信息的多指标决策问题,提出了一种决策分析方法.首先,对指标具有均衡性期望信息的多指标决策问题进行描述;然后,针对决策者给出的指标期望信息,构建指标期望函数,进一步,通过计算每个备选方案与指标期望的偏差以及方案的综合评价值,得到备选方案的排序值,进而根据排序值得到方案的优选结果,最后给出一个算例,说明该方法的可行性和有效性.

基于差异驱动原理与均值关联度的动态多指标决策模型

针对现有的基于关联分析的动态多指标决策模型存在的不足,根据新信息优先原理,提出了基于矩阵范数的时序权重确定方法,并利用差异驱动原理,提出了指标权重的确定方法。在时序权重和指标权重确定的基础上,建立了基于方案均值关联度的动态多指标决策模型,并给出了该模型的计算步骤。通过对4种不同型号的武器装备系统的综合效能评估的实例分析,检验了文章所构造的动态多指标决策模型的有效性。

基于模糊模式识别的时序混合多指标决策

研究了一类定性和定量指标相结合的时序混合多指标决策问题。基于模糊模式识别原理 ,提出了一种新的进行方案优选的方案总体评价函数 ,给出了具体的决策方法和过程。最后通过一个实际例子说明 :该方法可行、有效 。

一类动态多指标决策问题的关联分析法

本文针对一类动态多指标决策问题,基于灰色系统理论中的关联分析法和多指标决策理论中的理想点法,提出了一种新的关联分析方法,并以实例说明该方法的合理性.

区间数多指标决策的相对隶属度法

对区间数多指标决策问题 ,基于模糊集下论给出一种新的处理方法 :相对隶属度法 ,首先 ,构造优等与劣等方案 ,借助每一方案与优、劣等方案的综合加权距离求得每个方案相于优等方案的隶属度 ,再按隶属度的大小进行决策 ,该方法克服了以往研究此类问题时所遇到的区间数难以排序的困难。通过分析表明相对隶属度法的择优与排序能力要比传统的逼近理想解法强。最后 。

有时序多指标决策的理想矩阵法

本文针对有时序多指标决策问题,提出了一种理想矩阵法,给出了该方法的原理和计算步骤,并以实例说明该方法的应用。

不完全指标权重信息下的语言多指标决策方法

研究了不完全指标权重信息下且指标值为语言评价信息的多指标决策问题,给出了一种基于二元语义信息处理和TOPSIS的决策分析方法。首先将规范化的语言评价信息转化为二元语义形式,然后应用TOPSIS方法和二元语义集成算子建立并求解线性规划模型,得到未知的指标权重值,再通过二元语义加权平均算子计算得到各方案的综合评价值。最后通过算例说明了该方法的有效性和实用性。

一种基于决策者风险态度的区间数多指标决策方法

针对具有区间数的多指标决策问题 ,提出了一种新的决策分析方法。该方法的思路是 :首先通过引入决策者的风险态度因子将区间数决策问题映射为传统的点值决策问题 ,然后给出了基于TOPSIS的方案排序方法 ;最后通过对风险态度因子的不同取值可进行方案排序的灵敏度分析。

区间数多指标决策中确定指标权重的一种客观赋权法

研究了指标值以区间数形式给出的不确定性多指标决策中确定指标权重的问题。依据传统的客观赋权法—离差最大化方法,给出了一种确定区间数指标权重的误差分析方法。该方法具有概念清晰、实用的特点,得出的指标权重能够较好地反映各指标信息的差异程度。最后通过一个算例说明了该方法的实用性和有效性。