动态三角模糊数互反判断矩阵一致性及修正

为了克服传统层次分析法中无法表现判断模糊性和系统时变性的缺点,提出了基于遗传算法的动态三角模糊数互反判断矩阵一致性检验、矩阵元素修正和权值排序的方法。将判断矩阵的一致性检验、矩阵元素修正和权值排序作为一个整体处理。采用小生境遗传算法优化求解建立的一致性指标系数非线性函数,可在对初始判断矩阵做最小程度修正的基础上使修正后的判断矩阵满足一致性要求,给出权值排序结果。分析了算法的复杂性和稳定性,并通过算例对比验证了方法的有效性。理论分析和算例对比表明,算法可充分利用初始判断矩阵信息,满足离线评估要求,在权值排序方面表现出稳定性。在有效解决评估系统模糊性和时变性方面具有意义。

小生境遗传算法修正三角模糊数互补判断矩阵一致性及排序

一致性检验、修正和权值排序作为一个整体处理,属于全局分析方法.采用遗传算法优化建立的一致性指标系数函数,引入小生境技术以保证在待优化参数较多时仍能找到最优解.分析了算法的时间复杂性和稳定性.并通过仿真对比验证了算法可在对初始判断矩阵做较小程度修正的基础上使修正后的判断矩阵具有更小的一致性指标系数.最后通过算例分析和该方法在舰船电力推进系统电磁兼容性评估中的应用,证明了该方法的可行性.该方法对克服复杂系统性能评估中人们认识的片面性具有促进意义.