考虑指标期望的个体与协同多指标决策方法

针对决篡者给出指标期望的个体与协同多指标决策问题,提出了一种决策分析方法.在该方法中,依据前景理论,将决策者给出的个体与协同指标期望视为参照点,分别计算各方案针对个体指标的个体前景价值和针对协同指标的协同前景价值,并基于得到的个体与协同前景价值,分别计算个体指标集与协同指标集的综合权重,进而构建总体加权前景价值矩阵,在此基础上,依据TOPSIS的基本思想,通过计算各方案与正负理想点向量的距离,进而得到各方案的相似系数,并依据相似系数的大小对各方案进行排序.最后,通过一个算例说明了该方法的可行性.

基于前景理论的具有指标期望的多指标决策方法

针对决策者给出单一与组合指标期望情形的多指标决策问题,提出一种基于前景理论的决策分析方法.首先,依据前景理论将决策者给出的指标期望视为参照点,分别计算各方案针对各单一与各组合指标期望的前景价值,并构建各方案的综合前景价值向量;然后,将原始决策问题转化为相应的广义优序模糊约束满意问题(GPFCSP),进而计算各方案针对相应推理准则的总体满意度,并据此对各方案进行排序;最后,通过算例表明了该方法的可行性.

一种考虑指标期望的产品设计方案选择方法

提出了考虑三种类型指标期望的产品设计方案选择的决策分析方法。在该方法中,首先通过计算每个实际指标值符合决策者期望的程度来建立符合期望程度决策矩阵;然后依据公理设计中的信息公理,建立信息量矩阵,并基于建立的信息量矩阵来计算每个方案的总体信息量;最后,依据每个方案的总体信息量对方案进行排序。实例分析表明,提出的方法具有可行性和有效性。

考虑指标期望前景理论的云模型决策方法及应用

针对指标值为云模型且具有指标期望的多属性决策问题,提出了一种基于前景理论的决策的方法。针对以云模型形式给出的属性评价值和期望值建立了相似性度量方法,根据累积前景理论和云模型相似度定义了前景价值函数,最后以方案之间的综合前景值差异最大化为目标建立权重寻优模型;案例说明了方法应用步骤和可行性。

一种考虑指标期望的战略外包商选择方法

针对考虑指标期望的战略外包商选择问题,提出了一种基于模糊公理设计的决策分析方法。首先,将企业决策者针对评价指标给出的语言短语形式的期望信息和专家小组针对备选战略外包商的实际绩效给出的语言短语形式的评价信息分别映射为期望范围和实际范围;然后,依据模糊公理设计的思想,计算备选战略外包商在各指标下的信息量,淘汰完全不满足决策者期望的备选战略外包商;进一步地,通过各指标信息量和指标权重的集结得到剩余备选战略外包商的信息总量,并根据信息总量的排序结果选择最理想的战略外包商。最后,通过一个实例分析说明了提出方法的有效性。

考虑指标期望的产品外观设计方案的选择方法

针对考虑指标期望的产品外观设计方案的选择问题,提出了基于证据推理的分析方法。在该方法中,首先,通过集结决策参与者关于各产品外观设计方案给出的感性评价信息,得到各产品外观设计方案的分布式群体感性评价值;然后,考虑硬性一致型、硬性优势型和允许违反型三种类型的指标期望信息,确定各产品外观设计方案对应于各指标的满意度的概率分布;进一步地,采用证据推理方法,计算各产品外观设计方案的综合满意度的可信度分布,并根据随机占优准则,进行产品外观设计方案排序;最后,给出一个实例分析,表明了方法的实用性和可行性。

指标期望为随机变量情形的多指标决策方法

针对指标期望为随机变量情形的多指标决策问题,提出一种决策分析方法.该方法首先通过计算指标值相对于指标期望的损益值,将决策矩阵转化为关于指标期望的损益矩阵;然后运用随机占优准则,通过判断针对每个指标两两方案之间的随机占优关系,进而构建两两方案的随机占优关系矩阵,并使用PROMETHEE II方法对方案进行排序;最后以某研究所移动硬盘采购问题为例,对所提出方法的实用性进行说明.

指标具有均衡性期望的多指标决策方法

针对指标具有均衡性期望信息的多指标决策问题,提出了一种决策分析方法.首先,对指标具有均衡性期望信息的多指标决策问题进行描述;然后,针对决策者给出的指标期望信息,构建指标期望函数,进一步,通过计算每个备选方案与指标期望的偏差以及方案的综合评价值,得到备选方案的排序值,进而根据排序值得到方案的优选结果,最后给出一个算例,说明该方法的可行性和有效性.

中国能源环境全要素生产率评价研究——基于非期望指标的双前沿面网络DEA-Malmquist指数模型

根据经济发展的实际情况,将经济系统划分成能源利用子系统和环境治理子系统,建立了基于非期望指标的双前沿面网络DEA-Malmquist全要素生产率评价模型,对2011-2016年期间中国29个省、市、自治区的能源环境全要素生产率的变化情况进行了评价。评价结果表明:除环境治理子系统外,能源利用子系统和系统整体全要素生产率均处于负增长状态,仍具有较大的改善空间。从三大区域划分来看,能源利用子系统、环境治理子系统和系统整体全要素生产率均只在东部地区出现增长。

基于累积前景理论的考虑群体参考点的多指标风险决策方法

针对考虑多个决策者给出不同的指标期望的多指标风险决策问题,提出一种基于累积前景理论的决策分析方法。在本文中,将决策者给出的指标期望视为参照点,通过构建基于参照点的价值矩阵和权重矩阵,进而构建前景决策矩阵,并基于前景决策矩阵来计算每个方案的综合前景值,然后依据综合前景值的大小对所有方案进行排序。最后,通过一个算例说明了该方法的可行性和有效性。

德尔菲专家会商法在定性研究中的应用

德尔菲专家会商法(Delphimethod)是一种基于专家对某些问题做出独立评价的系统的、互动的定性研究方法。该方法具有函询和信息反馈、独立性、时间空间自由性、分析指标可控性和权威性等优点,近年来在临床研究方案构建、评价指标体系优化等方面得到了广泛应用。本文从德尔菲法概念入手,重点介绍德尔菲法的实施步骤、评价指标体系、具体指标计算方法和应用示例,以期为临床工作者和研究人员应用德尔菲专家会商法开展临床研究的定性分析提供参考。

条件期望作为初等算子在冯-代数上的描述(英文)

定义并研究了冯-代数.条件期望基于冯-代数的描述,即作为初等算子的良好性质,会较之一般代数简洁许多.这是因为冯-代数包含一些特殊的子代数.给出了此类代数上置信的初等条件期望的描述及其最小存在的充要条件.并且定义了指标冯-有限条件期望.作为以上结果的推论,得出了条件期望指标有限的充分必要条件和一个重要不等式.

计及光伏期望出力可信度的配电网调度计划研究

随着配电网光伏发电比例越来越高,光伏出力和用电负荷预测的不确定性使得配电网调度愈加困难,提出计及光伏期望出力可信度要求来安排配电网调度计划。首先,基于光照强度的概率分布建立了光伏出力区间预测模型;其次,基于用电负荷加权分层概率预测与稀疏贝叶斯学习法建立了负荷需求区间预测模型;由此提出了光伏期望出力可信度指标以保证光伏并网出力的可靠性,构建了预测区间下计及该可信度指标的配电网多目标调度模型,并通过负荷模糊抽样法和多目标粒子群算法求解调度计划出力;最后,采用仿真算例计算分析验证了该调度计划方法的有效性,能提高光伏接入配电网的运行经济性和可靠性。

应急医疗服务医院选择的方法

为了选择应急医疗服务的医院,建立了医院应急医疗能力评价指标体系,并给出了具体的选择医院的方法.在该方法中,考虑两方面的信息:一是医院的应急医疗能力,二是决策者对应急医疗能力指标的期望要求.通过建立激励-惩罚函数,计算备选医院的指标期望贴近度,再综合应急医疗能力评价值,得到备选医院的综合评价值.所得到的方案排序和选择结果同时反映了医院应急医疗能力和决策者对应急医疗能力指标的期望要求.最后的算例表明了该方法的有效性.

基于变置信度机会约束规划的风电并网优化调度

风电的波动性和不稳定性给电网的调度增加了难度,为了兼顾系统运行的经济性和可靠性,提出一种变置信度机会约束模型,并将该模型引入机组旋转备用约束中。首先,建立考虑到系统经济性和可靠性的多目标函数,并在可靠性目标函数中引入风电预测误差置信度β,其值等于旋转备用机会约束置信度。其次,通过模糊隶属度方法将两目标函数变为无量纲的单目标函数,再通过基于线性递减惯性权值(LDIW)策略的改进粒子群优化算法求解各时刻最优置信度β,进而确定各机组最优出力与最优旋转备用容量。最后,利用IEEE-RTS96系统进行验证,其结果证明了文中所提方法均优于传统机会约束方法与现阶段常用的风电并网优化调度方法,既保证了经济性又确保了系统的可靠性,利用LDIW策略的改进粒子群算法也加快了算法的运算速度,保证了模型及算法的有效性。

考虑不同群体效益的微电网经济调度模型研究

针对微网运行期间不同受益群体追求的目标不同,提出在传统微网经济调度模型中加入描述电力系统可靠性水平的期望失负荷指标,建立含3种受益群体的微网经济调度模型。首先给出了基于热电联产的微网结构。之后,提出运用层次分析法建立考虑经济因素、可靠性因素和环境因素的以微网日运行成本最低为目标函数的微网经济模型。最后,结合粒子群优化算法和典型调度策略在MATLAB环境下对上述模型进行求解。算例结果表明该模型能够在满足不同群体要求的基础上达到经济最优,实现经济调度,验证了模型的科学性、真实性和有效性。

参考模型模糊控制在液力控制系统中的应用

将参考模型的概念引入模糊控制中,用参考模型规定系统控制的期望性能指标.该方法应用于渣浆泵调速型液力耦合器调速液位控制系统,在干扰流量变化很大的情况下,均获得了满意的控制效果.

基于数据模型的浆纱过程操作参数设定方法

针对纺织浆纱生产中,产品规格、原料状况和工况环境等难以实现操作参数的优化设定问题,提出了基于数据模型的操作参数设定方法.利用已有的生产操作参数及上浆率数据建立浆纱上浆率预测模型,将上浆率指标作为输入,操作参数作为输出建立神经网络逆模型.通过该神经网络逆模型计算出满足期望上浆率指标的操作变量设定值,并利用上浆率预测模型验证所计算出的操作变量设定值.实验结果表明,所提出的基于数据模型的操作参数设定方法是有效的.