基于空间信息表征的勾股模糊集空间距离测度

勾股模糊集拓展了直觉模糊集的信息表征内容,具有体现更大信息空间的优势,构建勾股模糊集的距离测度是实施勾股模糊型决策的核心环节。本文首先分析了现有4种勾股模糊集距离测度的缺陷,构建了融合隶属度、非隶属度、犹豫度和自信度的勾股模糊集空间信息表征模型,进而提出了基于勾股模糊集空间质心的距离测度。其次,拓展了距离测度的具体特性,比较了所提距离测度模型在体现犹豫度和解决反直觉情形方面的优势。最后,模式识别和医疗诊断等应用研究证明了所提距离测度的准确性和优越性。

面向群体共识的三阶段犹豫模糊型信息融合方法研究

个体一致性检验、群体偏好集结、群体共识改进是达成共识的三个关键阶段,高一致性、高共识度、低共识成本分别是群体共识构建三个阶段的重要决策目标。本文通过分析群体共识构建过程中三个核心阶段对共识实现的影响,建立了各个决策阶段的优先模型。首先,针对犹豫模糊偏好关系的评价值特征,设计了融合局部标准化系数的一致性检验和调整模型,为实施群体信息集结提供可靠的模糊判断;其次,以贴近度为诱导值实施犹豫模糊偏好关系群体信息集结,结合统计推断方法设计共识度阈值,科学刻画群体共识水平;然后,针对群体共识度水平较低的情形,设计了融合优化集结权重和最小调整距离的共识改进模型,有效减少群体共识改进中的信息损失与迭代次数。最后,通过比较分析凸显所提决策方法的可行性和优越性。

基于调整成本的三阶段区间直觉模糊型多准则群体共识改进模型

群体共识度是实现高效群决策的重要指标,较高群体共识的实现是一个多阶段多约束的动态决策过程。本文提出了高水平群体共识的构建包含群体信息集结、调整元素识别和元素调整步长设计3个阶段,并以相似度作为群体共识度刻画指标贯穿于3个阶段。首先,以相似度为诱导变量进行区间直觉模糊型群体信息集结;其次,基于统计假设检验思想和相似度近似正态分布的构想,识别需要调整的元素集合(决策方案在特定准则下的评估值和决策者);再次,以最小化调整成本为决策目标,以共识度阈值、个体相似度保序、最小调整量、区间直觉模糊评价值特征为约束条件,构建共识度改进优化决策模型;最后,通过比较分析凸显本文算法的可行性和优越性。

面向直觉模糊集排序能力提升的记分函数设计研究

直觉模糊集记分函数的排序能力是影响直觉模糊型多准则决策绩效的重要因素。本文以直觉模糊集记分函数的特性分析为切入点,较为系统地分析了现有各类记分函数的有界性、符合直觉性、排序能力、连续性等四类特征;其次,基于现有记分函数特征匹配状况,提出了新的直觉模糊集记分函数的分段函数并加以证明;最后,系统比较了现有记分函数与本文提出的记分函数在排序能力和区分度方面的差异,验证了本方法的优越性和合理性。

基于BA-BSO交互机制的自适应群体共识模型

多准则群体决策环境下,决策个体间存在复杂交互关系,由经验阈值引导的共识过程难以规避非合作行为对共识的扰动,导致群体决策结果的一致性与稳健性较差.本文聚焦于群体共识实现过程中交互网络结构,共识驱动要素和偏好交互模型等三个核心内容,提出了基于BA-BSO交互机制的自适应群体共识模型.鉴于交互关系分布的不平衡性,本文设计了BA无标度交互网络模型,实现对非合作者的动态识别及其交互关系的自适应管理.其次,结合个体贴近度和共识成本设计了满足超模博弈条件的个体交互效用,以引导个体偏好的收敛与群体共识的自发涌现.在偏好交互过程中,本文基于BSO优化算法和“多数原则”设计了偏好交互模型以及最优方案选择规则,既反映了个体与相近观点交互的倾向,又规避了非合作者观点的过度影响,改善了群体决策结果的一致性与稳健性.最后,算例分析与对比分析说明了本文方法的有效性与优越性.