概率区间值犹豫模糊集多属性群决策模型及其应用

目的:研究概率区间值犹豫模糊集及应用。方法:将概率区间值犹豫模糊数,用区间值隶属度的中位数、区间值隶属度的清晰度以及概率构成的三维点坐标进行刻画,在此基础上提出了概率区间值犹豫模糊元的相关运算。根据概率区间值犹豫模糊元的相关运算采用熵值法计算属性权重。最后基于TOPSIS思想给出了一个新的贴近度公式,并利用新的贴近度公式对方案排序。结果:建立的概率区间值犹豫模糊集多属性群决策模型可以有效排序方案。结论:将概率区间值犹豫模糊集采用区间值隶属度的中位数、区间值隶属度的清晰度以及概率来表示不仅可行,而且可以用来解决多属性群决策问题。

基于区间值直觉模糊集和云模型的FMEA风险评估方法

针对传统故障模式和影响分析(failure mode and effect analysis,FMEA)方法存在评价使用精确数量化造成专家风险评估信息的丢失、忽略风险指标之间的相对重要性以及由于专家有限理性导致的评价固有的随机性等问题,利用区间值直觉模糊集和云模型构建了一种改进的FMEA风险评估方法。首先,引入区间值直觉模糊集(IVIFS)来描述专家评价信息的复杂性和不确定性,通过运用区间值直觉模糊熵,计算专家权重和风险因子的权重;其次,采用云模型的方法,通过比较各支持云模型和反对云模型与正、负理想云模型的正、负相似度,获得故障模式评价值的综合相似度,通过对综合相似度大小排序得到各故障模式风险排序;最后,以自动扶梯的梯级、踏板和胶带风险评估为例进行分析,验证该评估方法的实用性和可行性。

区间值犹豫模糊集群决策模型及其应用

为了更好地解决区间值犹豫模糊集(IVHFS)群决策问题,利用平面向量建立了一种可以从多个角度判定方案优劣的群决策模型.首先,在IVHFS中定义了区间值隶属度的中位数、区间值隶属度的清晰度,并以此通过构造平面向量来刻画IVHFS.其次,通过利用平面向量簇刻画IVHFS建立了区间值犹豫模糊元(IVHFE)的外部固定函数模型和内部稳定函数模型,给出比较2个IVHFE大小的准则和计算二者距离的方法,并根据所有方案的外部固定函数值和内部稳定函数值分别计算了测评准则的外部权重和内部权重(依据外部权重与内部权重的相离程度值来确定测评准则的综合权重).再次,通过利用参数调整方案的外部固定函数值与内部稳定函数值的比例计算了各个方案的综合决策值.最后,利用数值算例验证了本文方法的可行性.

基于灰色关联度和Shapley值的区间组合预测模型及其应用

在不确定环境下,区间数是复杂系统一种信息表达形式.论文在单项区间预测的基础上,提出单项预测方法与实际值序列之间的灰色关联度作为精度的度量准则,构建区间型组合预测模型.考虑模型求解的复杂性,从对策论的角度出发,把组合预测方法视为一个合作对策,单项预测方法视为合作对策的局中人,灰色关联度作为度量合作对策的收益函数,按照合作对策中Shapley值法在各单项预测模型中进行分配,从而给出组合预测权系数确定的新思路.为了验证模型的有效性,利用西德克萨斯中质原油现货价格,针对论文提出的组合模型进行比较分析,计算结果验证了论文提出的模型的可行性与有效性.

基于修正区间模糊Shapley值的“一带一路”PPP项目利益分配模型

多方合作的“一带一路”基础设施PPP项目是互联互通的基石,公平合理地分配项目利益则是保障其顺利实施的关键。为了构建科学的利益分配模型,考虑项目参与方组建的合作联盟预期收益为模糊数且分配时受多种因素影响,本文首先,基于区间模糊Shapley值构建“一带一路”PPP项目利益分配初始模型;然后,识别出利益分配影响因素并量化参与方的投入分担程度,据此修正初始的利益分配模型;最后,结合实际案例,将该模型与现存方法进行对比分析,结果显示本模型的可操作性更强,针对影响因素系数的测算更为精准,整体具有显著优势。

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.

区间二元语言毕达哥拉斯模糊信息下MULTIMOORA和ELECTRE方法

为了解决复杂模糊环境下的多属性决策问题,提出一种基于区间二元语言毕达哥拉斯模糊信息的MULTIMOORA和ELECTRE方法。首先结合毕达哥拉斯语言集和区间二元语言变量,提出了关于隶属度,非隶属度和语言变量均为区间值的区间二元语言毕达哥拉斯模糊集。其次对于传统MULTIMOORA方法中未考虑各模型权重的情况,构建单目标优化模型来确定模型权重。最后提出区间二元语言毕达哥拉斯模糊信息的MULTIMOORA和ELECTRE方法并且通过实例说明了该方法的可行性和有效性。

基于模糊改进区间的工程咨询联合体利益分配研究

为有效解决全过程工程咨询联合体在利益分配中的不平衡问题,建立公平合理的利益分配机制,运用Shapley值来构建初始利益分配模型,考虑风险分担、资源投入以及努力程度对联合体利益分配的影响,通过Fuzzy-AHP、经典Shapley值以及灰色关联度法来测算每个成员的影响因素系数,来修正初始利益分配模型。实例分析表明:该模型符合实际情况,具有较强的可操作性、合理性与可行性。

基于真值区间的模糊认知逻辑

Lorini提出了基于信念库的信念态度逻辑,以解决认知科学领域的逻辑全知问题;文章采用了Levesque提出的“觉知”算子来区分显式信念和隐式信念。而在人工智能、决策和知识表征领域,需要研究信念的准确程度,这在信念态度逻辑中是没有涉及的。对此,文章尝试使用模糊模态逻辑的刻画方式引入真值区间从而对信念为真的概率进行描述,在此基础上提出新的逻辑框架并引入公理,最终证明其语义模型的可靠性。

基于模糊区间优化的建筑空调系统预测控制方法

为进一步保障办公建筑室内人员的热舒适需求,提出一种基于模糊区间优化的建筑空调系统预测控制方法.首先,基于建筑运行数据,充分考虑地理位置、气候环境及人群差异性对舒适感受的影响,采用模糊规则隶属度函数对传统舒适指标进行优化,明确室内人员舒适感受的温度区间;然后,采用模型预测控制(model predictive control,MPC)方法对空调设定值进行调控,同时,结合区间控制策略使办公建筑的室内温度维持在所提出的舒适温度区间;最后,通过建筑环境智能监控系统对提出的方法进行实验验证,室内人员的舒适满意度提高了34%.结果表明,提出的模糊热舒适区间可以更好地满足室内人员的舒适感受,而且结合区间MPC方法,可以在保证室内温度舒适的同时减少MPC控制器的输出动作次数.

面向数字孪生的区间二型T-S模糊建模方法研究

为提高变负荷工况下火电机组动态过程模型精度以达到数字孪生模型要求,构建串联结构混合模型,采用量子粒子群算法(QPSO)构建全局模型,引入区间二型T-S(IT2TSK)模糊模型实现孪生体子模型及过渡过程的精准演化。针对IT2TSK模糊模型中模糊集和模糊规则较难确定的问题,设计了两步循环迭代法确定前后件参数,保证模糊集参数能够纵向体现不同状态集之间的不确定性,以及模糊规则能够横向实现子模型间的平稳过渡,保证全工况下孪生体模型高度逼近动态过程。结果表明:以空气预热器为例,在变负荷训练集上,较简化定工况模型和一型T-S模糊模型而言,基于IT2TSK模糊模型的参数在线自适应混合模型的输出能够更准确地跟踪实际值,整体精度更高。

凸几何上的区间模糊Shapley函数

解决区间合成模糊合作对策在凸几何上的解的问题,研究了凸几何上的区间模糊Shapley函数.给出区间合成模糊合作对策在凸几何上的定义,以及在凸几何上的区间Shapley函数应满足的三条公理,探讨了区间合成模糊对策在凸几何上的区间Shapley函数,并证明其存在性和唯一性,进而拓展了区间合成模糊合作对策的研究范围,对于研究其它具有模糊数的模糊合作对策有一定的参考价值.

基于动态模糊联盟合作博弈的区间模糊Shapley值

利用模糊数学相关理论,针对n人合作博弈中支付函数是模糊三角函数的情形,对经典Shapley值提出的三条公理进行了拓展,并构造了区间模糊Shapley值。考虑到盟友在合作结束后需要对具体的联盟收益进行分配,利用构造的区间模糊Shap-ley值隶属函数给出了确定的收益分配方案。最后利用实例对该方法的有效性和可行性进行了说明。

具有区间支付的模糊合作对策上的Shapley函数

利用定义的区间数减法运算法则,探讨了具有区间支付的模糊合作对策.通过对传统模糊合作对策上关于Shapley函数公理体系的推广,给出了具有区间支付的模糊合作对策上Shapley函数的公理特征,并证明了所给区间Shapley函数的存在性和唯一性.最后通过一个算例来说明所给区间Shapley函数的实用性.

基于区间二型模糊模型的高分辨率遥感影像分割方法

为了解决高分辨遥感影像分割过程中存在的类属和分割决策不确定性问题,提出一种基于区间二型模糊模型的监督分割方法。利用高斯函数建立影像分割一型模糊模型,其模糊隶属度表征像素类属不确定性;为了改善一型模糊模型隶属度对类属不确定性的表达以及增强分割决策的准确性,分别采用均值和方差扩展方法在上述一型模糊模型基础上构建区间二型模糊模型;综合利用一型模糊模型隶属度及二型模糊模型隶属区间等信息实现分割决策。提出算法和经典算法对合成影像、World View-II和IKONOS全色影像进行分割实验,定性和定量的分析结果表明提出算法具有更高的分割精度。

模糊合作对策的区间Shapley值

本文主要研究合作对策中支付函数是区间模糊数的情形,利用区间数运算的性质,拓广了shapley值在经典意义下的三条公理,并给出了唯一满足此三条公理的shapley函数形式,最后将此区间shapley分配方法应用到利益分配的实例中.由证明可知,支付函数是区间数的合作对策的分配的结果也是一个区间数,并且由各个联盟所对应的区间支付范围内的不同实数值所组成的对策是经典合作对策,并且其shapley值一定包含在区间shapley值中.由于本文研究的是支付函数模糊化的一种特殊形式一区间数,从而为求解具有其他模糊化形式的支付的合作对策奠定了一定的基础.

加权概率区间值犹豫模糊集及决策应用

对概率区间值犹豫模糊集中的不同区间值隶属度赋予了决策专家权重,定义了加权概率区间值犹豫模糊集(WPIVHFS).针对WPIVHFS中的加权概率区间值犹豫模糊数,采用区间值隶属度的中位数、区间值隶属度的清晰度、概率以及相对应的决策专家权重构成四维点坐标进行刻画,在此基础上建立了加权概率区间值犹豫模糊元(WPIVHFE)的外部固定函数模型、内部稳定函数模型、2个WPIVHFE的大小比较准则与距离测度模型.利用熵值法分别计算属性的外部权重与内部权重,并依据属性的外部权重与内部权重相离程度值来确定属性的综合权重.考虑方案的外部固定函数值、内部稳定函数值来计算各个方案的综合属性值.方案的排序结果表明:在采用四维点坐标来描述WPIVHFS的基础上建立的决策算法不但科学有效,而且提供了一种多角度观察方案排序结果的方法.

模糊合作对策区间Shapley值法的改进及应用

模糊合作对策的收益分配是个复杂问题,受到合作方的风险承担、合作努力、市场竞争、创新贡献和资源投入等因素的影响,而且不同因素有着不同的重要性。运用区间Shapley值法对模糊合作对策的收益进行初步分配。通过将AHP-GEM法和模糊综合评价法相结合,引入收益分配的综合修正因子,对区间Shapley值法进行改进,建立了模糊合作对策利益分配的改进模型。以制造业和物流业联盟为例,说明了改进模型的实用性和可行性。

广义模糊时间序列模型模糊区间划分研究

在模糊时间序列模型的构架中,介绍了广义模糊时间序列模型建立过程和常用的模糊区间划分方法,提出了基于均匀划分、模糊C均值聚类和自动聚类3种模糊区间划分方法的广义模糊时间序列模型,并用Alabama大学入学人数和沪市股指两组数据对模型进行了详细的分析.实验结果不仅揭示了这3种方法对模型预测结果的影响,还证明了广义模型优于传统模型.

基于Choquet延拓具有区间模糊联盟n人对策的Shapley值

利用Choquet积分,将n人对策从集合{0,1}n延拓到I([0,1]n),定义了具有区间模糊联盟的n人对策.通过建立公理化体系,对具有区间模糊联盟n人对策的Shap ley值进行研究,证明了这类n人对策Shapley值存在性,并给出了此类对策Shapley值的解释表达式.最后将此对策的Shapley值作为收益分配方案应用到供应链协作企业收益分配的实例中.