决策逻辑中的偏好等级问题

在决策逻辑中，确定偏好等级是决策的关键。本文主要讨论在如何根据概率、期望和估计期望来确定行为或命题的偏好等级，作山合理决策的问题。

支持热力图等级偏好的路径规划算法

热力图以颜色直观地反映人群密度、空间质量等特征的空间分布规律。现实应用中存在避开空气质量差或人群密度大等热力图等级偏好的路线需求,文中提出了支持热力图等级偏好的路径规划问题,规划出一条从起点到终点的路径,该路径花费的成本代价不超过给定的路径成本预算,且满足避开热力图等级偏好的路段(命名危险路段)长度最小化。首先提出一种两阶段的危险网格替换算法,第一阶段规划出一条从起点到终点的最短路径,第二阶段对最短路径中不支持热力图等级偏好的危险网格进行替换。为简化路径搜索过程,提出一种基于危险区域规避图路径查询算法,将热力图中的危险区域近似成矩形结构,生成危险区域规避图,在图上进行路径查询。最后,在真实的数据集上进行充分的测试,验证了所提出算法的有效性。

基于偏好排斥等级BDI主体的决策行为研究

使用偏好算子对命题动态逻辑进行扩展,可以对Agent的决策行为进行符号形式演绎,利用扩展的无穷值ukasiewicz逻辑可以对Agent的决策行为进行数值计算,因此在克里普克语义学、命题动态逻辑和扩展的无穷值ukasiewicz逻辑基础上,建立的偏好排斥等级BDI逻辑是符号形式演绎与数值计算并存的柔性逻辑,该系统可以清晰地表示偏好排斥等级BDI主体心智状态的不确定性。该研究不仅可以促进BDI逻辑的发展,而且可以为Agent理论的诸多应用领域提供形式支持。

基于广义等级偏好优序法和层次分析法的购房决策

人们购买住房要考虑如:房价、住房的交通情况、房子的居住环境、小区环境、房屋质量和房屋到工作地点的距离等各种因素,再结合自己的实际情况选出最合适的房子购买。可见购房决策问题可以看做是多属性决策问题,该文针对居民的购房决策,运用广义等级偏好优序法,求出各备选房源的广义优序数;同时运用层次分析法求出各属性的权重,得到加权广义优序数来反应各方案间的优劣程度,最后对结果进行分析,得到消费者最满意的购房策略。

基于等级偏好占优关联系数的群决策模型

在群决策问题中,由于决策者的认知能力的有限性及环境的不确定性,决策者对方案往往只能给出序区间或三参数区间数型偏好信息。对于具有三参数区间数型偏好信息的问题,文章在引入负理想方案的基础上,利用等级偏好占优关联系数计算各方案的综合占优指数,建立了基于等级偏好占优关联系数的群决策模型。最后用实例说明该方法的可行性和便捷性。

基于等级偏好优序法和切负荷的配电网故障恢复

评价方法决定着全局最优解的获得,对于群体智能算法至关重要。本文采用等级偏好优序法对种群中的个体进行评价,通过对优序法中的指标优序数进行改进,可将恢复方案的优劣程度更好地区分出来。针对传统群体智能算法难以应对负荷无法完全恢复的问题,本文提出了一种切负荷策略融入到二进制粒子群算法中,使得种群中的每个粒子为电气角度的可行解,通过算法的逐步迭代得到满足目标函数最优的解。并在故障恢复之前,采用重复潮流法对配电网络的供电能力进行评估,以此来判断算法是否需要投入切负荷,进而减少切负荷对算法效率的影响。最后通过算例验证了本文算法可以得到全局最优解并且可以解决负荷无法完全恢复的问题,具有一定的工程价值。

犹豫模糊等级偏好关系投影法及其应用

由于决策环境的复杂性及决策者对决策问题信息了解的局限性,决策者在给出方案间的比较信息时常存在信息缺失、犹豫或不确定的情形。本文基于犹豫模糊集和多属性决策的广义等级偏好优序法,提出了犹豫模糊等级偏好关系。在此基础上,给出了新的贴近度函数,研究犹豫模糊等级偏好关系投影法。最后给出实例说明该方法的可行性,有效性和实用性。

求解偏好多目标优化的克隆选择算法

目标维数较高的多目标优化问题的难题在于非支配解急剧增加,经典算法由于缺乏足够的选择压力导致性能急剧下降.提出了基于偏好等级的免疫记忆克隆选择优化算法,用于解决目标维数较高的多目标优化问题.利用决策者提供的偏好信息来为抗体分配偏好等级,根据该值比例克隆抗体,增大抗体的选择压力,加快收敛速率.根据偏好信息来缩减Pareto前沿,并用有限的偏好解估计该前沿.同时,建立了免疫记忆种群来保留较好的非支配抗体,采用ε支配机制来保持记忆抗体种群的多样性.实验结果表明,对于2目标的偏好多目标问题以及高达8目标的DTLZ2和DTLZ3问题,该算法取得了一定的实验效果.

具有序区间偏好信息的群决策灰靶模型测算

文章在灰靶理论的基础上,利用方案的等级偏好占优关联系数计算出各方案的综合占优关联靶心距,建立了具有序区间偏好信息的群决策灰靶模型。并用数例说明该方法的简便性及可行性。

多属性决策的等级偏好优序法

提出了等级偏好占优关联系数的新概念.在此基础上给出了多属性决策的等级偏好优序法.等级偏好优序法克服了已有优序法的不足,使各方案优劣的区分度更明显,而且等级偏好优序法可以通过计算机编程进行实现,从而可使等级偏好优序法在实际决策问题中发挥重要作用.

多属性决策的广义等级偏好优序法

提出了广义优序数的新概念,并在此基础上提出了多属性决策的广义等级偏好优序法,将两方案间的优劣等级数延拓至分数情形,使得各方案间的区分度更明显.最后的实例分析证明了该方法的科学性和有效性.

时序多属性决策的广义等级偏好优序法

实际中很多复杂的多属性决策问题往往需要考虑多个时间序列的决策信息,针对这类时序多属性决策问题,本文在优序法的基础上,定义了广义优序数的概念。同时提出基于理想时间权向量的方法来解决时序多属性决策中时间权重的确定问题,进而在此基础上提出时序多属性决策的广义等级偏好优序法。最后,利用文献中的数据,用本文的方法对某集团的四个铜矿企业的综合效益进行了评价,其结果表明了本文方法的可行性和有效性。本文为解决时序多属性决策问题提供了一种新的方法和思路。

基于理想点—矢量余弦投影的多属性决策方法

针对现有的多属性问题决策过程大多无法体现决策者对产品的个人多等级偏好以及缺乏一个客观合理的多属性评价基准的不足,提出一种基于矢量余弦投影的多属性偏好决策方法。通过多等级成对比较法来确定决策者对各项属性的偏好度;再根据理想点来确定理想评价对象各项属性的理想值;利用矢量余弦投影法计算一般多属性问题矢量在理想多属性问题矢量方向上的投影强度,根据强度的大小确定各个方案的优先级排序结果。通过一个算例验证了所提方法的有效性和可行性。

基于改进区位配置模型的农村就医空间优化布局研究——以湖北省仙桃市为例

以湖北省仙桃市为研究区域,运用改进区位配置模型,通过调整设施数量和规模实验,研究农村就医空间优化布局。首先对比分析传统区位配置模型(LA模型),引入等级规模偏好系数,构建改进区位配置模型。然后基于Arc GIS10.2 Geoprocessing框架,整合GIS网络分析,运用程序设计语言Python和线性规划建模工具Pu LP实现模型构建,运用线性规划软件Cplex实现模型求解,运用Arc GIS10.2进行地理空间可视化表达。最后通过调整设施数量和规模对比实验发现:医疗机构布局调整后更加合理,居民就医效率明显提高,居民获得医疗服务时间成本减少,且15 min内满足更多医疗需求,验证了改进区位配置模型在农村就医空间优化布局的实用性。

语言信息下基于占优关联系数的群决策模型

利用等级偏好占优关联系数研究具有语言信息的多属性群决策问题。首先计算各个方案的综合占优指数,然后建立基于语言信息形式的等级偏好占优关联系数的群决策模型,最后用实例说明该方法的可行性。

投资过程中的非Markowitz风险偏好分析及最优选择

Markowitz最优投资组合理论,是建立在投资者传统理性假设(或称为Markowitz风险偏好假设)之上的。但是在现实世界中,这一假设很难实现。为此,本文首先基于CVaR模型建立了非Markowitz风险偏好的度量方法;然后,利用无差异曲线和信用评级思想将投资者的风险偏好水平划分成了五种风险偏好等级,进而给出了各风险偏好等级下最优投资组合的确定方法。作为应用,本文对我国金融市场的最优投资组合进行了实证考察,结果发现:风险偏好程度越高,投资组合的绩效越好,投资者对损失率也更为敏感;此外,相比于传统的Markowitz风险偏好假设,非Markowitz风险偏好假设下的投资组合绩效更好。