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Agent决策行为模型的地下矿火灾疏散

构建了基于Agent决策行为的地下矿火灾疏散仿真复合模型,模型包含地下矿环境火灾子模型和人员疏散子模型。结合Agent自学习适应性的特点,建立了基于前景理论的区间直觉模糊多属性Agent决策行为模型。通过EVAC simulators仿真测试,实现地下矿安全疏散仿真实验。该模型实现了在火灾蔓延情境下,Agent充分考虑人的内在生理、心理行为偏好与不确定性信息,做出快速准确疏散决策的智能行为。

有人机/UCAV编队协同作战决策分配方法

针对有人机/UCAV(unmanned combat aerial vehicle)编队协同作战决策分配过程中属性值和专家建议的不确定性,采用区间直觉模糊多属性决策(interval-valued intuitionistic fuzzy multiple attribute decision-making,IVIFMADM)方法,综合处理不确定数值.首先,对专家域中专家建议矩阵进行一致性检验,并进行收敛迭代生成群体决策矩阵;其次,采用熵权法求得各属性值权重大小,赋予高熵值属性以较大权重;然后,基于改进灰色关联分析,并与属性权值进行信息集结得到属性值与各决策等级间的相似度,确定最终决策等级;最后,通过实例验证了IVIFMADM方法应用于有人机/UCAV编队协同作战决策分配的有效性和稳定性.