一种目标可满足性定性、定量表示与推理方法

可满足性表示和推理方法是面向目标需求工程领域的重要研究内容.根据从连续定量论域抽取定性概念过程中的主观认知的不确定性特点,提出了一种基于云模型的目标可满足性表示模型.作为定性概念与其定量论域间的不确定性转换模型,云模型能够把主观认知的模糊性和随机性集成在一起,兼顾可满足性定性表示的语义明确性和定量表示的精确性,较好地实现可满足性定性、定量统一表示.在此基础上,设计了一种基于OWA(ordered weighted aggregation)算子核心思想的目标可满足性推理方法,该方法避免了纯逻辑推理过于"偏执"的推理结果.同时,父目标满足程度介于子目标可满足性的最小和最大值之间,较好地反映出了人类一般思维的特点.采用定理证明和对比实验的方式,对推理方法的特点进行分析.最后进行总结,并指出进一步的研究方向.

基于语言值格蕴涵代数的偏好顺序结构评估决策方法

针对具有可比性和不可比性语言值信息的决策问题,提出基于语言值格蕴涵代数(L_(V(n×2)))的多属性决策方法.讨论L_(n×2)上的语言值评价矩阵及其性质,提出L_(V(n×2))上的优先函数和格值程度差,充分考虑属性值差距信息,将格值程度差应用到择优排序上.通过语言值向量,建立语言值向量合成矩阵,处理决策问题中的多专家多属性信息.引入语言值评价矩阵加权聚合算子对语言值评价矩阵进行聚合,利用偏好顺序结构评估(PROMETHEE)决策方法的非补偿性,构建基于语言值格蕴涵代数的PROMETHEE决策模型,并通过网络商品评价实例说明文中方法的有效性和实用性.

基于语言立方犹豫模糊集的挑选黏土砖的多属性决策

语言决策是决策理论方法中的重要研究课题,因为我们使用语言术语来评估客观世界非常适合人类的思维和表达习惯。但是,在人类思维和对被评估对象的判断中,语言论证既有不确定性也有犹豫性。因此,关于不确定的和犹豫不决的语言论证的混合信息不能通过各种现有的语言概念来表达。为了合理地表达它,本文基于语言立方集和犹豫模糊集的概念提出了语言立方犹豫模糊集,基于最小公倍数的语言立方犹豫模糊集和语言立方犹豫模糊集的加权聚合算子的客观扩展方法,以合理地聚合语言立方犹豫模糊集信息。基于语言立方犹豫模糊集的加权算术平均算子提出了一种多属性决策方法,将上面提出的多属性方法用于对黏土砖的挑选的多属性决策以证明其适用性。