模糊综合评判的一种改进方法

针对已有模糊综合评判方法存在的问题,提出了一种基于最小隶属度加权平均偏差法的改进方法。该方法能在权重信息确定或不确定的情况下得出正确的结果,避免模糊综合评判中的不合理现象,实例分析也证明了该方法的有效性和可行性。

最优决策模型及应用

文章针对多层决策问题提出了模糊多目标系统最优决策法-最小隶属度偏差法,建立了科学适用的多层决策数学模型,并且将该方法结合最小生成树来求解,最后结合实例,对方法的适用性进行了分析验证。

模糊决策在工程投标中的应用

文章针对工程投标的多样性、可变性、不确定性等特点,提出用模糊多目标系统最优决策法--最小隶属度偏差法,建立了提高工程投标评标的科学适用的数学模型,最后结合实例,对方法的适用性进行了分析验证。

学生宿舍设计方案的评价模型

本文运用模糊数学方法对学生宿舍设计方案进行评价。首先对2010年全国大学生数学建模竞赛的D题就四种宿舍设计方案的经济性、舒适性、安全性三个指标使用模糊聚类分析法得到了4种宿舍设计方案关于上述三个指标的排序。继而赋予经济性、舒适性、安全性三个指标以不同的权重,运用模糊综合决策对4种宿舍设计方案进行了综合排序。

最优多层决策模型及其应用

针对多属性决策问题,结合最小隶属度偏差法和最小生成树的解法,建立了科学适用的多层决策数学模型,提出该模型的算法,并运用Matlab程序对模型进行求解.通过实例的分析表明,使用此方法既综合考虑了多种评价指标,同时又解决了人为规定各评价指标权重存在的主观性问题,可以直接根据隶属度函数进行最优决策.

带有偏好性的投资决策模型及应用

在决策系统中,把对指标带有主观偏好信息的决策问题和具有多属性客观因素的决策问题相结合,给出一种更加结合实际的决策模型,并且用实例说明其可行性。

最小隶属度偏差法在工程招标中的应用

把最小隶属度偏差法引入工程建设招标评选,考虑到工程建设招标评价体系的多因素性,文章提出模糊多目标系统最优决策法———最小隶属度偏差进行工程招标,随后给出了各种评价指标的无量纲化的标准函数,提出自己关于工程量清单计价模式下招标评选的建议。

基于德尔熵值法的区域协同非线性评价模型

传统的非线性评价层次较为复杂,属性混合并且关联性较强,导致评价效率低、影响结果的准确度。为此提出基于德尔熵值法的区域协同非线性评价模型。先通过非线性矩阵合成算子性质,对待评价目标的隶属度做矩阵转换,保证评价准确性。分析评价模型构建原理,利用灰色关联度作为准则筛选指标,根据德尔熵值法得到不同指标的权重值,并计算指标贡献率。同时,获取精准值评估与区间值评估两种类型的趋优度和趋劣度;最后将结果一致性、最小偏离差以及最小差异性作为模型建立标准,以此实现区域协同的非线性评价模型。仿真结果表明,上述模型评价过程较为简便,能够提高评价准确度,使评价结果更符合实际要求。

两种算法在公路评标中的运用对比

选择正确的承包商直接影响业主的利益和工程质量,在我国,评标方法已经有一定的发展,其中以GRA算法及最小隶属度偏差法为代表,通过介绍两种算法运用在评标过程的思路及计算步骤,对其进行分析比较,指出其相同点和不同点。

隶属度“非平均偏差法”在路网规划决策中的应用

将最小隶属度偏差法与层次分析法结合起来,提出了考虑指标权重的路网规划方案评价方法.给出了较具体的指标体系,并将无量纲化和隶属度求法进行了改进.最后,用一个算例对提出方法进行了验证.