基于组合赋权-云模型的毕达哥拉斯模糊语言综合评价方法研究

评价本身具有随机性、模糊性以及不确定性的特点。为了避免评价过程太过主观,提出一种基于组合赋权和云模型的毕达哥拉斯模糊语言综合评价方法。针对专家给出的属性值为毕达哥拉斯模糊语言,根据CRITIC-G1(标准间相关性的重要性-序关系分析)法对评价指标进行主客观赋权,由博弈论算法计算权重最优的组合系数得出组合权重。最后构建毕达哥拉斯模糊云模型决策矩阵进行信息集结。通过案例计算分析表明,该方法优化了复杂情境下的决策,具有其可行性和有效性。

G1-EW组合赋权云模型下地铁运营安全风险评价

为有效控制地铁运营的安全风险,考虑地铁运营安全的特点,引入云模型方法与组合赋权技术,构建地铁运营安全风险评价模型。以西安某地铁所辖线路为例,首先,构建地铁运营安全风险评价三级指标体系,基于欧氏距离组合运用序关系分析(G1)法与熵权法(EW)确定各指标的综合权重系数;然后,依据各指标量化分级标准,采用Matlab确定云的数字特征并生成云图;最后,运用正向云发生器确定各指标的确定度。结果表明:该模型可以减少主观随机性,消除单一的客观误差;所辖T_(1)-~T _(4)运营线路安全风险等级分别为中等(V_(3))、较低(V_(2))、低(V_(1))、中等(V_(3)),与实际评价结果吻合较好。

基于成本收益法的船舶建造风险控制方案实施效果评估

为使船舶建造风险控制方案更具经济合理性,将成本收益法引入风险控制方案实施效果评估,建立成本与收益评价指标体系,运用序关系(G1)法确定各评价指标权重,采用满意度调查问卷的形式量化指标,最后将计算得出的成本与收益进行比较分析以达到对风险控制方案实施效果进行评价的目的。该方法可为船舶建造风险控制方案实施成本收益分析提供理论基础和参考依据,同时也可以为成本收益法在其他领域的应用提供借鉴。