三参数区间灰数信息下的多阶段多属性不确定决策方法

针对属性值为三参数区间灰数的多阶段多属性不确定决策问题,文章提出一种基于证据理论和前景理论的决策方法。利用证据理论解决未知的状态概率;考虑到决策者的风险偏好,提出基于前景理论的多参考点设置方法;鉴于阶段决策信息的差异性和波动性,构建基于时间度、偏差及灰熵的阶段权重优化模型;最后根据综合前景值对方案排序择优。实例分析验证了所提方法的合理性。

属性权重不确定条件下的区间直觉模糊多属性决策

在区间直觉模糊集(Interval-valued intuitionistic fuzzy set,IVIFS)的框架内,重点研究了属性权重在一定约束条件下和属性权重完全未知的多属性群决策问题.首先利用区间直觉模糊集成算子获得方案在属性上的综合区间直觉模糊决策矩阵,进一步依据逼近理想解排序法(Technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)的思想计算候选方案和理想方案的加权距离,最后确定方案排序.其中针对属性权重在一定约束条件下的决策问题,提出了基于区间直觉模糊集精确度函数的线性规划方法,用以解决属性权重求解问题.针对属性权重完全未知的决策问题,首先定义了区间直觉模糊熵,其次通过熵衡量每一属性所含的信息量来求解属性权重.实验结果验证了决策方法的有效性和可行性.

基于不确定多属性决策理论的电网连锁故障模式搜索方法

针对电网的连锁故障,提出了一种基于不确定多属性决策理论的优先排序直接搜索法。根据引发线路原发性故障的各种因素结合系统当前运行状况及历史统计数据形成决策属性表,运用基于离差最大化的多属性决策方法对可能发生的线路故障进行排序,依据排序结果及设定的门槛值进行电网连锁故障模式的搜索。搜索过程中,综合历史统计数据与系统当前状况对可能的继电保护动作行为进行排序,根据该排序结果继续搜索。搜索过程中考虑了自动装置的动作,交替进行潮流和稳定计算,以快速搜索出较易发生且后果严重的电网连锁故障模式。该方法避免了通过重复抽样来确定不确定因素造成计算时间的浪费;同时,将历史数据与当前条件相结合,运用合理的决策方法决定搜索过程的排序,保证了搜索的合理性。对WSCC-9系统进行的算例分析表明该方法具有良好的应用前景。

基于改进不确定语言多属性决策的设计方案评价

为减少语言型评价对设计方案决策的不利影响,提出了粗糙集与不确定语言多属性决策方法相结合的设计方案评价模型。客户需求的模糊性增强了设计方案的非唯一性,需要对满足相同或类似需求的多个方案进行评价和择优。通过建立面向方案集的多属性体系,对各方案进行特定属性或属性集条件下的语言型评价,由此得到多属性评估矩阵。同时,将粗糙集中属性重要性计算嵌入不确定语言多属性决策方法,在明确各属性重要性程度的基础上进行方案决策,以提高算法的客观性和有效性。在此基础上,运用不确定拓展有序加权平均算子,对各方案进行评价计算,得到特定属性集合综合影响下的相对合理方案。

工艺方案评价的不确定语言多属性决策研究

为达到工艺资源重用和智能辅助工艺决策的目的,提出了一种不确定语言评价与多属性决策方法相结合的多工艺方案评价与决策模型。在该模型中,通过工艺聚类和关联,从企业工艺数据仓库中进行多工艺方案提取,在此基础上形成多工艺评价方案集。选择已建立的评价目标属性集作为评价依据,并结合企业生产的内外部条件,列出各属性的不确定语言型评价。在此基础上运用不确定拓展有序加权平均算子,对各工艺方案进行评估并排序,进而得到相对较优工艺方案。不确定拓展有序加权平均算子中所使用的加权向量需要按照加工任务的具体要求确定,从而提高了算法的灵活性。

基于方案贴近度的不确定型多属性决策模型

针对属性权重不能完全确知的不确定型多属性决策问题 ,提出了衡量决策方案的一个新指标 -方案贴近度 ,并给出了一种基于方案贴近度的决策模型。

不确定性多属性决策中确定属性熵权的一种方法

针对属性值以区间数形式给出的不确定性多属性决策中确定属性权重的问题,提出了一种区间数熵权的确定方法·依据多属性决策中传统熵权确定方法的思路,首先,通过构建两个最优化模型,求得区间熵;然后根据传统熵权确定公式及区间数运算法则得到以区间数形式表示的属性熵权·该方法具有概念清晰、实用的特点,得出的属性熵权能够较好地反映各属性信息的差异程度·最后通过一个算例说明了该方法的实用性和有效性·

基于混合多属性信息的复杂多阶段决策方法

针对属性权重和阶段权重完全未知且属性信息表示为混合形式的多阶段决策问题,提出一种新的决策方法。首先,将混合型属性信息统一成区间数形式,在此基础上根据属性信息的熵权区间和离差水平确定属性权重。然后,借助有序聚类法将决策对象各个阶段的矢量信息划分为若干个聚集,再以聚集中决策矢量的距离最小化为目标,构建优化模型求得聚集内各矢量的阶段权重,进而得到所有决策对象的综合阶段权重。最后,利用TOPSIS法对决策对象进行排序,并通过算例对该方法的可行性和实用性进行证明。

面向不确定多属性决策问题的范例检索算法研究

将不确定多属性决策问题转化为不确定性多属性范例的检索问题,利用范例推理方法获取最相似范例作对目标决策问题的近似解,通过范例修正缩短该近似解与目标决策问题解之间的差距直至完全一致。文章系统地提出了适合于不确定多属性问题检索要求的范例检索算法(RA-UMDM),重点研究了范例聚类、用基于梯形模糊集和改进的欧氏距离检索算法分别解决范例中模糊概念属性、区间特征属性的相似度计算问题。将该方法应用于两家医院临床辅助诊断决策过程求得了较为准确的解,并且基于范例库对RA-UMDM法的有效性、准确度、效率等进行了实验,结果表明该方法能够满足不确定多属性决策问题的检索要求,检索速度较快、质量高。

一类不确定信息下的多属性决策问题的研究

对一类不确定信息下的多属性决策问题进行了研究,给出了不确定信息的定义,即在决策过程中决策者不仅不能准确地估计方案的属性值,甚至不能确定同一属性下方案之间的偏好关系.在此基础上,提出使用具有置信结构的偏序关系来表示不确定信息,并给出了解决这类问题的模型和方法.该方法首先采用证据推理算法对不确定信息进行集成,然后使用优势和劣势这2种指数来确定方案间的偏好关系,并在这2种指数的定义中使用了偏序之间的距离公式.最后通过一个例子说明,在信息不确定的情况下该方法能够帮助决策者做出比较合理的决策.

对方案有偏好的不确定语言多属性决策方法

研究了属性权重完全未知、属性值和对方案的偏好值以不确定语言变量形式给出的不确定语言多属性决策问题。首先,引入不确定语言变量的运算法则,以及不确定语言变量之间比较的可能度公式,给出了不确定语言变量间的距离的概念。针对属性权重完全未知的情形,给出了求解权重的公式。然后,利用不确定语言加权平均算子,对不确定语言决策信息进行加权集成,并利用可能度公式构造可能度矩阵(互补判断矩阵),继而利用互补判断矩阵排序公式对决策方案进行排序和择优。最后进行了实例分析。

不确定信息环境下多属性决策方法的研究进展

多属性决策在经济、社会和工程等领域有着广泛的应用.由于决策系统的结构复杂性和对外界环境的开放性,传统的实数型信息很难刻画系统的特征,有必要研究不确定信息环境下多属性决策模型和方法.论文对近十余年来研究的几种不确定信息及其信息集成算子,多属性决策的赋权方法和决策技术,若干偏好关系一致性的概念、不一致性调整的算法、偏好关系的排序方法和共识性模型等问题进行了综述,并对未来的研究进行了展望.

部分权重信息下一种交互式不确定语言多属性决策法

在部分权重信息下的不确定语言环境中,提出一种交互式多属性决策方法。定义了不确定语言变量的相似度、不确定语言方案的期望水平、不确定语言负理想点、不确定语言的方案达成度、不确定语言的方案综合度等概念。基于这些概念,建立了一些决策者与分析者之间不断交互的线性规划模型,然后在此基础上提出了一种实用的交互式选择最佳方案的方法。该交互式过程通过给定和不断地修正方案达成度和综合度来实现人机交互决策,最后给出了应用实例。

基于二次规划与相对优势度的不确定多属性决策法

针对属性权重未知且属性值为区间数的不确定多属性决策问题,提出了一种新的决策分析方法。该方法的核心是基于加权属性值离差平方和最大,建立一个二次规划模型,通过求解该模型获得属性权重,从而由加性加权法得到方案的综合属性值,进而利用各方案的相对优势度和对方案进行排序。最后,通过算例说明方法的可行性和实用性。

基于信息量的不确定型多属性决策方法

针对属性值为区间数的不确定型多属性决策问题进行了研究,给出了属性值满意度的概念和考虑风险系数的满意度评价函数计算方法;重定义了公理设计理论的信息量概念,提出了基于信息量的不确定多属性决策方案排序方法,为解决不确定型多属性决策问题提供了一种简单实用的方法。最后利用实例计算了验证了方法的有效性和可行性。

基于理想关联度的不确定多属性决策方法

针对只有部分属性权重信息且属性值以区间数形式给出的不确定多属性决策问题,提出了一种逼近理想关联度的决策分析方法。首先改进了文[4]给出的区间数决策矩阵的规范化方法;然后提出了利用期望-方差区间数排序方法求解理想最优方案;最后依据关联系数矩阵给出了属性权重信息不完全的区间数多属性决策问题的求解方法,其核心是求解线型规划得到属性权重,进而根据各个方案与理想最优方案的综合关联度大小进行排序。特别地,给出了属性权重完全未知的简洁方法,文后的实例验证了方法的可行性和有效性。

不确定性多属性决策中确定熵权的一种误差分析方法

研究属性值以区间数形式给出的不确定性多属性决策中确定属性权重的问题。依据传统的熵权的概念 ,给出一种确定区间数熵权的误差分析方法 ,最后通过一个算例说明该方法的实用性和有效性。

不确定性多属性决策中的ER方法改进

基于对不确定性多属性决策问题中ER方法的研究,提出一种不确定性多属性决策中的改进ER方法,并证明该方法完全满足证据合成的4个公理.通过实例运算,进一步验证了新方法的有效性和合理性.

不确定性多属性决策的一种线性规划方法

针对具有不确定性区间数的多属性决策问题．提出了一个线性规划方法．该方法与Ｂｒｙｓｏｎ和Ｍｏｂｏｌｕｒｉｎ给出的线性规划方法相比，能够保证计算出来的每个方案综合评价值所在的区间均使用了一个属性权重向量．对于这个结果，进行相应的决策方案排序才显得更有实际意义．

偏好冲突优化的多属性多阶段大群体决策方法

针对大群体决策偏好具有冲突性以及权重信息未知的多属性多阶段大群体决策问题,提出一种基于偏好冲突优化的决策方法.利用各属性值对决策偏好影响程度进行赋权,获得对应各决策成员的属性权重矩阵,并用加权平均算子对获得的属性权重进行集结,得出权重;令决策成员对最终决策偏好两两之间的偏好冲突程度之和最小,获得决策成员权重;利用每个阶段决策偏好的冲突程度来确定该阶段的决策有效性,以此确定决策阶段权重;利用三个权重对原始决策成员偏好进行计算,获得最终方案排序.最后通过算例说明了方法的有效性.