基于区间决策的地下煤矿智能化建设需求分级

为了对地下煤矿智能化建设需求进行准确分析,减轻或避免地下煤矿智能化建设功能过剩或成本过高的情况,以煤矿生产规模、经济效益、开采难度等为评价指标,建立煤矿智能化需求分级,并根据对待评价煤矿自身的需求指标区间确定智能化建设需求等级,进而确定智能化建设内容。经实证分析表明,采用该方法对地下煤矿的智能化建设需求进行分析和分级,能够以经济的建设成本满足地下煤矿智能化建设需要,实现智能化建设的降本增效。

连续型物流设施选址的区间决策模型及算法

考虑物流需求的不确定性,以区间数度量不确定性参数及变量,构建多商品、多节点的连续型物流设施选址区间决策模型,通过区间可能度判别区间解的性质与大小,设计问题求解的区间迭代遗传算法。算例测试结果表明,求解结果具有较强的实践可操作性,可以作为物流节点选址决策的参考方法。

优选防空兵作战方案的区间决策模型

在防空兵对空战斗中存在大量的随机因素,因而战斗结局也不能准确预测,给作战方案的选择带来了困难。通过对风险性决策和不确定性决策作了进一步改进,将各自然状态发生概率及在各自然状态下作战方案的效用值都定位在一个区间上,用区间决策的优序法探讨了该问题。

基于区间决策图的威胁处置策略快速匹配

威胁界定模糊性和策略大规模性导致难以快速准确地选取处置策略,针对该问题,提出基于区间决策图的威胁处置策略快速匹配方法。首先对威胁处置策略进行归一化描述,定义了模糊化的威胁处置策略;将威胁类型、严重程度、置信度、攻击频度、传播方式等策略匹配条件进行排序,提出了带模糊算子的区间决策图构造算法,设计了面向威胁处置的策略动态匹配算法,实验证明了其有效性。

多指标的区间決策方法

多指标决策问题根据决策者对指标权重信息了解的程度不同,分为指标信息完全确知的多指标问题,指标信息完全不知的多指标决策问题和指标权重信息只知范围的多指标决策问题。对前两类多指标决策问题,最常用的一类方法就是根据确定的指标权重,求各可行方案的总评价值,由总评价值的大小确定方案的优劣。而对后一类决策问题（将其称为多指标区间决策问题）,决策学者们研究较少。实际中,只知指标权重信息范围的多指标决策问题是常见的,因此。

模糊决策序信息系统的优化区间决策规则获取

在模糊决策序信息系统中,结合区间知识颗粒,重新定义下、上近似,进而导出区间决策规则。然后给出相应的属性约简,并构造相应的区分函数求法,来获取优化的区间决策规则,使得决策规则的条件属性部分的描述更加清楚、简洁。

信号交叉口周期时长区间决策模型

为缓解未饱和状态下交通流不确定性对交通信号控制方案实施效果的影响,针对单交叉路口定时控制信号周期时长优化问题,通过分析比较交通流不确定性、周期时长设计、控制实施效果三者之间的相互影响程度,依据区间数多属性决策评价方法,在属性权重完全未知、属性值为区间数且对方案无偏好的情形下,提出了基于相离度和可能度的交叉口信号周期时长多属性决策模型,最后运用VISSIM仿真软件对北京市某相交路口晚高峰时段进行模拟分析.结果表明:该周期时长区间决策方法可行有效,且当该交叉口交通流量比介于[0.804,0.909]时,机动车平均延误、交叉口通行能力分别较Webster方法优化了17.4%与6%.

区间值决策表中基于相对优势邻域粒度的属性约简

现实生活中大量数据以区间值形式存在,此时区间值决策表并不是基于等价关系,传统的决策方法并不能解决这一问题.为此,本文在区间值决策表中引入相邻关系、相邻类的定义,进而由相邻类建立了区间决策表的相对优势邻域粒度,拓展了经典决策信息系统的相关方法,并利用相对优势邻域粒度研究了区间决策表属性约简的启发式算法,通过具体案例将得到的属性约简结果与代数约简进行了有效性验证,进一步丰富和完善了信息系统属性约简理论.

区间值决策系统下的最小属性约简

在给定的属性约简目标函数下,决策表中往往存在多个约简。最后的决策规则集直接依赖于所获得的约简。决策规则集的简洁性、可理解性、通用性和精确性因约简的不同而不同,因此期望得到一些最优结果,即长度最短的最小约简。这样可以尽可能多地去除冗余属性,有效地管理决策表的存储空间,并且决策规则集的性能将变得优异。不幸的是,寻找最小约简已被证明是一个NP-难问题(Wong和Ziarko 1985)。当给定决策表时,启发式算法并不总是能得到最小约简。因此本文在区间值决策系统下提出了基于差别矩阵的0-1规划最短约简算法。

基于概率的区间值决策信息系统的不确定性度量

区间相似度是区间值决策信息系统的核心,相关的不确定性度量具有重要意义。针对区间值决策信息系统的不确定性度量问题,采用概率刻画建立改进的区间相似度和信息测量。基于概率的区间相似度,建立δ-区间相似关系;结合粗糙度和条件信息熵,提出δ-粗糙条件信息熵,并证明了条件属性和阈值的双重粒化单调性;数值实验验证了相关度量和单调性的有效性。基于概率的新视角,改进的粗糙条件信息熵不仅能够度量粒度结构分类的不确定性,还能度量上下近似集合分类的不确定性。

区间数直觉模糊多属性决策的联系数新算法

针对区间直觉模糊多属性决策的模糊不确定问题,提出一种基于联系数的区间直觉模糊多属性决策新算法。首先把区间数转换成a+bi型的二元联系数,把区间直觉模糊数转换为a+bi形式的直觉模糊数;再参照三元联系数的势函数概念计算直觉模糊数的直觉模糊势,建立基于直觉模糊势的多属性决策模型,依据模型中的综合加权直觉势大小得出n个方案的初排序,依据模型中的综合加权模糊势做初排序的不确定性分析得到终排序。实例应用结果证实了新算法思路的合理性和结果的有效性。

基于相对知识粒度的区间集决策信息表不确定性度量

区间集决策信息表拓展了经典决策信息表,其粒化结构的不确定性刻画成为重要应用基础。基于区间邻域粒化引入相对知识粒度,进而提出区间集决策信息表的一种新型不确定性度量。利用两对象之间的距离及半径来建立区间邻域粒化系统,证明距离粒化与相似度刻画的条件等价性,获得区间近似粗糙度;把经典相对知识粒度推广为区间相对知识粒度,将其与区间近似粗糙度进行信息融合,提出一种新型不确定性度量并得到了粒化单调性等性质。最后进行了实例验证,结果表明所提度量能够有效表征粒化结构变化所引起的不确定性变化。

基于相交距离可能度的模糊区间数排序方法研究

在决策制定和系统评价领域,模糊区间数因其能够有效表达不确定性而被广泛应用.针对模糊区间数排序在实际应用中的计算繁杂,且在大数据环境下的应用效率受限等问题,本文引入相交距离概念给出模糊区间数的相交距离公式,提出一种新的排序算法,并讨论了该公式的相关性质.通过对比实验,证实了该算法在处理模糊区间数排序问题时的有效性和实用性.

区间值决策系统下最短约简算法的研究

属性约简可以选出保持分类能力不变的属性子集,而最短约简不仅可以选出保持分类能力不变的属性子集,还可以最大程度地删除冗余属性、压缩决策表,选出最优的属性子集。本文在区间值决策系统的数据背景下,分别对针对决策属性的全部决策类和特定决策类构建二进制差别矩阵,结合SRA算法分别提出了基于二进制差别矩阵的最短约简算法和特定类最短约简算法。为了验证算法的有效性,选取8组UCI数据集分别从算法的约简结果长度和约简效率两方面进行对比,实验结果证明了算法的可行性和有效性。

指标排序条件下的多指标区间决策

提出了决策指标的权重不能完全确定而只能对权重进行大小排序,并且决策矩阵中的元素包含区间数的多指标决策问题.分4种类型给出区间数决策矩阵的规范化方法,给出了决策方案综合评价值区间的计算模型及算法:给出了区间数比较大小的可能度的概念及可能度的性质;给出了优序数的概念及有关定理.在此基础上,给出了一种简易且具有保序性的方案排序方法.最后应用实例对方法进行说明.

食用豆腐生产经营过程中区间决策问题的研究

研究了豆腐作坊生产经营豆腐的最优决策问题.深入的实际调研表明:随着自然环境的改变、生产条件和市场资源的变化,豆腐作坊的净收益表现出不确定性.于是豆腐作坊的最优净收益就呈现出区间的特性.以豆腐作坊最优净收益为目标,首先建立了两大区间决策模型-改变生产规模的区间决策模型和不改变生产规模的区间决策模型.其次给出了有关区间决策的基本定理及求解方法.最后对实际问题进行了求解,从而为豆腐作坊提供了最优净收益的范围—区间,并对求得的结果进行了分析,说明所给的求解方法及所得结论是正确的.

不协调区间值决策系统的分布约简

知识约简可以保持决策系统中的分类特征不变,是粗糙集理论的重要研究内容之一。分布约简保持约简前后决策系统中各规则的置信度不发生改变。为了给区间值决策系统的论域分类提供合理的度量标准,引入了区间值相似率。通过将Pawlak决策系统中的等价关系扩展到区间值决策系统中的相容关系,提出了区间值决策系统的分布约简目标。针对该目标给出了相应差别矩阵的计算方法,并与现有区间值决策系统的广义决策约简计算方法进行了分析比较。最后,通过人工数据集的实验验证了相关结论的有效性。

不协调区间值决策系统的知识约简

区间值决策系统是传统Pawlak决策系统的扩展,区间值决策系统的知识约简是近年来粗糙集研究领域的热点问题之一.在实际应用中,由于信息本身具有的不确定性与不完备性,区间值决策系统往往以不协调的形式呈现.通过引入区间相似率,给出了区间值决策系统的α-相容关系与对应的上下近似算子;定义了不协调区间值决策系统的确定性规则保持与不确定性规则保持两种知识约简目标,并给出了相应差别矩阵的计算方法;对提出的两种约简与区间值决策系统的广义决策约简之间的关系进行了有效分析.最后,通过实验验证了相关结论的正确性.

区间数决策在无人机攻防博弈中的应用

针对不确定信息下的无人机攻防博弈问题,建立了基于区间数的无人机攻防博弈模型。将态势信息引入支付区间矩阵,重构了支付区间内点的分布并将其转化为四参数区间数。结合信息论提出了一种基于相对熵的目标分配决策模型,提高了对不同策略的区分度。给出了参数不确定优化问题的求解方法,并使用自适应粒子群算法求解了纳什均衡。仿真结果验证了该方法在无人机攻防博弈中的可行性和有效性。

基于区间数决策矩阵的评判专家水平的研究

针对群决策中基于区间数决策矩阵形式偏好信息的评判专家水平问题,提出了一种分析方法。首先,给出了有关区间数、专家群体判断区间数决策矩阵的定义及其决策矩阵的规范化方法。通过定义专家给出的决策矩阵中各个元素与综合评价矩阵中对应元素之间的相对偏差,给出了基于区间数决策矩阵形式偏好信息的专家评判水平的分析方法。同时,利用数理统计方法,给出了专家评判水平分类的判别方法。通过一个算例说明给出的分析方法。