基于多粒度语言标度DEMATEL的建筑废弃物资源化PPP项目风险因素研究

为提高建筑废弃物资源化PPP项目风险管理水平,对建筑废弃物资源化PPP项目风险因素进行研究。通过文献梳理和案例分析,识别出建筑废弃物资源化PPP项目的25个风险因素;提出了一种多粒度语言标度DEMATEL群组决策的新方法,并计算各风险因素的中心度和原因度辨析出关键风险因素,针对关键风险因素提出了具体的对策和建议。结果表明:运营成本超支、消费者认可度不足、政策不稳定这3个风险因素为建筑废弃物资源化PPP项目的关键风险因素,在项目进行过程中应予以重点关注,研究结论对建筑废弃物资源化PPP项目的风险防控和管理具有重要意义。

基于信息公理和多粒度语言值的铁路应急预案评估方法研究

评估铁路应急预案是铁路应急管理中的关键环节,针对现有预案评估方法的不足,提出基于信息公理和多粒度语言值的铁路应急预案评估方法。考虑专家评估中的偏好,采用多粒度语言评价值,并采用区间二元语义方法对多粒度语言值进行处理,避免信息转换过程中的缺失;利用群体评价值与其数学期望值之间的偏差,提出求解基于区间二元语义的指标客观权重,并求解综合权重;提出基于区间二元语义的信息量计算方法,根据信息公理的信息量最小方案最优原则,评估出最佳应急预案;将该方法与多准则妥协解排序法(VIKOR)和逼近理想解方法(TOPSIS)比较分析,验证了该方法的可行性和有效性。

一种基于多粒度语言偏好矩阵的多属性群决策方法

针对决策专家以多粒度语言偏好矩阵形式给出偏好信息的多属性群决策问题,提出一种基于二元语义一致化的多属性群决策方法.首先,构建一个基本语言偏好集作为多粒度语言一致化的参考集合;然后,采用基于二元语义的一致化处理方法将不同粒度的语言偏好信息均统一转化为相同粒度的二元语义形式,再通过二元语义的相关集结算子,对各决策专家给出的偏好信息进行集结并进行方案优选,得到满意结果;最后,通过算例说明了该方法的有效性.

基于多粒度语言的动态联盟合作伙伴群决策

客观事物的复杂性和人类认识的局限性使得评价指标的数据很难用一个精确数表示,具有不同程度的不确定性。在比较分析现有各种表达不确定性方法的基础上,提出了基于多粒度语言的虚拟企业合作伙伴选择方法。首先将多粒度语言一致化为标准语言评价集中的语言,然后基于正态分布的方法求位置权重向量,采用扩展的二元语义组合有序加权几何平均(ET-COWGA)算子集结各专家评价值得到群体综合的各属性评价值。根据局部优化和全局优化结果得到精确的属性权重,利用加权几何平均(ET-WGA)算子集结各属性值,得到方案的综合评价值。最后通过一个实例说明了合作伙伴选择的整个决策过程,并论证了该方法在最后优化决策过程中的有效性。

基于模糊加权最小二乘的多粒度语言决策信息集成

运用最小二乘原理,考虑不同决策专家对其决策结果的信心度并作为信息集成的计算权重,以最终集成结果与单一专家决策信息间的距离平方和为优化目标,建立了多粒度决策信息集成的模糊加权最小二乘规划模型,并以多粒度决策信息的变化范围为约束,与线性距离规划模型进行对比优化计算.结果表明,该模型适用于多粒度语言信息的集成,并能够使最终的群体决策结果尽可能逼近每个决策专家的意见,即降低决策过程中的主观性、计算复杂性及结果残差.通过在水平定向钻机产品方案决策中的实例应用,验证了其具有较好实用性和有效性.

基于RPN和多粒度语言集结系统的多状态退化系统故障分析

针对传统故障分析方法缺乏系统性的问题,以多状态退化系统为研究对象,引入风险优先数(RPN),借助多粒度语言评价集结系统,提出了一种新的多状态退化过程的评估方法。明晰了系统退化过程的关键环节和关键参量,更加全面地分析故障演变过程。以系统风险加权后的最低维修费用为目标,运用策略迭代算法,计算出不同故障状态下的最优维修策略。以算例说明故障分析过程,验证了所提方法的有效性和实用性。

一种多粒度语言决策方法及其在ERP选型中的应用

文章针对具有不同粒度语言表达下的群决策问题,提出了一种基于IOWA算子的多粒度语言决策模型;对多粒度语言进行一致性的转换,引入IOWA算子,将各决策者给出的偏好信息集结为群偏好,同时进行方案的优选,最后将方法应用于ERP选型中;并通过一个算例,说明了该方法的有效性和实用性。

方案有类别偏好的多粒度语言灰靶决策方法

研究了方案有类别偏好的不同粒度语言信息决策方法。基于不同粒度语言的距离转换函数方法,将其转换成标准语言距离;针对不完全的属性权重信息,通过灰靶决策的原理表征方案的综合靶心距;基于案例学习的思想,建立了考虑方案有多种类别偏好的属性权重确定模型。算例表明了方法有效性。

多粒度语言下基于TOPSIS第三方物流服务商选择

为了解决模糊环境下的第三方物流服务商选择问题,构建了基于战略联盟关系导向的评价指标体系,针对评价过程中决策群体内评估专家模糊语言变量不一致的情况,利用一致化转换函数将不同语言粒度的评价信息转化为基本语义集上的系列模糊集,采用面积中心法进行解模糊化,得到各方案对各指标评的定值,最后采用逼近理想解排序法(TOPSIS)对备选物流服务商进行最终排序。算例应用表明,此方法具有可行性和有效性,在一定程度上使第三方物流服务商的选择更加客观。

战略联盟下基于模糊多粒度语言评价的项目合作成员选择

针对如何从数个候选联盟成员中选择最理想的项目合作成员问题,提出了一种操作性较强的选择方法。首先通过静态博弈得到了候选联盟成员进行项目合作竞标价格的可行区间,在考虑专家采用模糊多粒度语言进行期望获利度评价的状况下,运用基本语言转换函数将评价信息进行集结,据此确定候选联盟成员的期望获利度和优化的竞标价格。在给出价格满意度与工期满意度公式的基础上,利用效用值法将基于不同满意度下的排名决策信息进行一致化处理,最后采用互补判断矩阵中的排序公式来选择理想的项目合作联盟成员。

多粒度语言表达下基于IOWA算子的投资项目区域风险评价

在项目实施前,对其在可行投资区域的项目区域风险进行评价和比较分析是进行项目投资决策的重要依据。在构建项目区域风险评价指标体系的基础上,针对在项目区域风险评价过程中所主要考虑的问题,首先将每位决策者基于不同多粒度语言来描述的风险因素重要度进行基本语言转换,引进诱导有序加权平均(IOWA)算子来确定所有决策者对于各风险因素重要度的评价值;运用CCR模型,依据项目在各可行投资区域的风险因子状态值确定它们的风险大小排名权值,据此进行投资决策。

基于多粒度语言的网购评价模型及应用

网购商品的平面化,使得顾客无法看到商品的全部信息,因此网购评价成为了顾客在网购时获取信息的主要渠道.在实际生活中,评价者由于个人经验、性格、知识等方面的差异,对网购活动各指标所采用的评价语言的详细程度不尽相同.为了促使电子商务更加高效地发展,基于网购评价中各指标的语言评价集差异性特征,采用多粒度语言与网购评价相结合的方法,研究多粒度语言环境下的网购评价决策模型.结果表明:运用多粒度语言研究网购评价问题,有助于提高评价质量,对促进电子商务的发展有积极的作用.

多粒度语言偏好的群决策方法

文章从多粒度语言群决策的偏好统一化、偏好集结、方案排序三个方面入手提出解决方法。首先为决策专家建立语言层次结构,引入区间语言变量实现不同层次的多粒度语言集合之间的转换。然后给出计算规则,实现专家偏好的融合。提出基于可能度的多粒度区间语言变量的排序方法,完成方案的排序与选择。

基于重要度引导偏好识别修正的多粒度语言共识模型

研究多粒度语言偏好信息下的群体共识决策问题.首先,从个体和群体两个角度充分挖掘偏好信息下隐含的专家重要度信息,基于个体一致度及个体与群体的相似度构建确定专家重要度的优化模型;其次,以专家重要度引导非共识偏好的识别和修正过程,提出一种自适应的语言共识模型;然后,给出一种群决策方法,确保在集结专家意见前群体达成一定程度的共识;最后,通过算例验证所提出方法的可行性和有效性.

不同粒度语言评价集的融合方法研究

研究了决策过程中将多粒度语言评价集进行融合的问题.分析了现有的两种多粒度语言评价集的融合方法,提出了一种基于隶属度函数进行的多粒度语言评价集融合新方法.该方法把语言评价用二元语义和在[0,1]区间上的有重叠的模糊数进行表示,融合过程避免了原有方法只能从粒度低的评价集向粒度高的评价集转化的不足,并且计算简单.通过具体算例证明该方法能够准确地给出不同备选方案的评价得分,有助于精确解决不同粒度语言评价集的群决策问题.

多粒度概率语言环境下基于PROMETHEE的改进FMEA方法

针对传统故障模式和影响分析(FMEA)方法中存在关于故障模式评估、风险因子权重和风险优先级排序等方面的固有缺陷,提出了一种多粒度概率语言环境下基于偏好顺序结构评估法(PROMETHEE)的改进FMEA方法。该方法运用多粒度概率语言术语集(PLTS)刻画了专家评估信息的多样性和不确定性,并基于二元语义转换函数为引入工具的语言计算模型统一各专家多粒度风险评估信息,运用最优最劣法(BWM)和熵权法相结合的综合赋权法确定风险因子权重,将PROMETHEE拓展到概率语言环境中用于确定故障模式风险优先序。最后,运用托盘交换架故障风险评估案例来验证该方法的适用性和有效性,并进一步通过敏感度与对比分析以显示该方法的优越性。

基于隶属度分布函数的多粒度语言群决策一致性测度

研究多粒度语言群决策中群体意见一致性问题。根据群体决策中多粒度语言的基本特征,提出一种基于隶属度分布函数的一致性测度计算方法。并且与基于二元语义的决策的一致性测度计算方法进行了比较,通过算例计算分析,说明了该方法的可行性和有效性。

基于多粒度语言的个性化信息检索模型

信息检索模型中一个重要的问题是如何实现用户与信息检索模型的交互。本模型利用多粒度语言反映用户的个性化查询需求,对数据库进行预处理,实现用户与数据库的交互。并且模型中在布朗查询语句基础上用模糊语言表示索引词的相关性和重要性。最后将多粒度语言去模糊化反馈出查询结果。该模型的提出有利于满足用户的个性化需求。

基于云模型和多层权重求解的多粒度语言大群体决策方法

针对属性权重部分未知且专家权重完全未知的多粒度语言大群体决策问题,提出一种基于云模型的决策方法.首先,构建一种基于信任关系的专家权重求解模型来计算专家权重;其次,将多粒度语言转换为云模型并进行聚类;然后,构建一致性优化模型来求解属性权重,从而得到各个方案的综合评价值并对方案进行排序.所构造的专家赋权模型可以有效解决大群体决策过程中决策人数众多、无法客观给出专家权重信息的问题,而且通过定义的直觉信任函数,还可以对专家之间的信任关系进行刻画,充分挖掘专家之间的信息;将多粒度语言转换为云模型,可以有效刻画语言信息的模糊性和随机性,从而避免信息的丢失和失真.

基于多粒度不确定语言和前景理论的应急方案选择

针对突发事件的复杂性和决策团队损失规避的心理行为特征,提出了基于多粒度不确定语言和前景理论的应急方案选择方法。首先,决策成员使用偏好的不确定语言短语表征各项关键指标的重要性,使用转换函数对这些多粒度不确定语言信息进行一致性转换;在此基础上,通过不确定的扩展加权平均算子得到群体评估向量,进而采用不确定语言决策理论得到各项关键指标的权重向量;引入前景理论的思想,计算采用不同备选方案情况时各项关键指标不同场景的价值和感知权重;进一步,将采用不同备选方案时关键指标的感知价值和权重向量集结,得到各个备选方案的综合感知价值,并据此确定最优的应急方案;最后,通过一个实例验证了所提方法的实用性和有效性。