一种组合加权几何平均算子及其应用

提出了一种集结数据信息的组合加权几何平均 (CWGA)算子 ,证明了加权几何平均(WGA)算子以及有序加权几何平均 (OWGA)算子均为CWGA算子的特例 .CWGA算子的根本特点是 :不仅考虑每个数据的自身重要性程度 ,而且还体现了每个数据所在位置的重要性程度 .最后 ,提出了一种基于WGA及CWGA算子的多属性群决策方法 。

不确定有序加权几何平均算子的赋权方法(英文)

把有序加权几何平均(OWGA)算子推广到所给定的数据信息均为区间数形式的不确定环境之中.首先给出了区间数两两比较的可能度的一个公式,证明了该公式与现有的公式是等价的,并给出了该公式的一些优良性质.其次,研究了不确定有序加权几何平均算子,这里算子的权重参数不能够确定,但是值的范围是给定的,并且不确定OWGA算子的集结值是已知的.建立了一个线性目标规划模型,求解该模型,不仅可以得到不确定OWGA算子的权重向量而且可得到方案的估计值,然后用可能度公式通过对估计集结值的比较来对方案进行排序.最后通过实例说明了该方法的有效性和可行性.

基于时序加权平均算子的灌区动态评价

针对目前运用静态评价方法对灌区进行评价得出的评价结论静止、不全面的缺陷,提出应用动态评价方法对灌区运行进行动态、全面评价的思想,运用时序加权平均算子(TOWA)理论基于灌区多年运行数据对大型灌区节水改造项目生态环境效益进行了时空多维动态评价研究,得出了不同于传统静态评价方法的动态评价结果。应用结果表明,应用时序加权平均算子理论对灌区节水改造生态环境效益进行动态评价可以得出全面的、科学的评价结果。

油氢合建站时序性动态风险评估研究

油氢合建站作为新型能源基础设施,在实现传统油品加注和氢燃料运营的过程中面临诸多安全新问题,细致全面的风险评估模型将为油氢合建站安全管理提供重要理论支撑。提出了基于复杂网络分析的油氢合建站时序性动态风险评估模型,并应用于油氢合建站火灾爆炸事故。首先,针对灾害链构建的油氢合建站复杂网络结构特征,绘制事故致因链,探究事故的发生路径和内在致因机制。其次,考虑到不同时段风险发展趋势规律的差异性,引入时序加权平均算子(Time-Ordered Weighted Averaging, TOWA)和时序加权几何平均算子(Time-Ordered Weighted Geometric Averaging, TOWGA),结合季节维度对油氢合建站进行动静态综合评估。该方法能够直观揭示时段差异下,各风险指标对系统整体风险的影响程度,从季节角度为高风险灾害事件的防控提供了一种有益探索。

有序加权集结算子的赋权方法

对有序加权集结算子中的 2个最重要算子 (有序加权平均算子和有序加权几何平均算子 )的赋权方法进行了研究 .利用已知的样本数据以及专家事先对每个样本所给定的偏好集结值 ,给出了部分权重信息下求解这 2种算子的加权向量的线性目标规划模型 ,通过算例对模型进行了说明 .

区间直觉模糊幂加权算子的动态多属性决策

为了解决集结算子处理动态多属性决策问题时,现有的区间直觉模糊(interval-valued intuitionistic fuzzy,IVIF)加权平均算子未考虑集结数据之间的相互关系、决策结果精度不高的不足,利用幂加权几何平均(power weighted geometric average,PWGA)算子的非线性特性将集结数据之间相互关系联系起来,提出了IVIF PWGA算子的动态多属性决策方法。首先,将实数形式的PWGA算子扩展到区间直觉模糊集(IVIF set,IVIFS),利用数学归纳法证明了数据融合后的综合集结值是区间直觉模糊数(interval-valued intuitionistic fuzzy number,IVIFN)的结论。然后,定义了IVIF条件下,处理动态多属性决策问题的PWGA算子。通过动态PWGA算子集结多个时间点的单一集结值得到综合集结值,根据综合集结值的得分函数和精确函数,对各方案排序。最后,通过实例说明了该算法的有效性。

不确定幂加权几何平均算子的动态多目标决策

针对方案属性信息不确定、决策信息分布多个阶段以及传统加权平均算子权重没有考虑集成数据间相互关系等问题,提出一种基于不确定幂加权几何平均算子的动态多目标决策方法.该方法不仅可以集结决策者在多阶段给出的不确定信息,同时结合模糊集理论,考虑了集结模糊信息时数据间的支撑程度对权重系数的影响,强化了对模糊信息的处理,使得被评估的信息更加贴近实际.然后给出基于可能度的排序方法来选择最优方案.最后通过算例分析说明了所提出方法的合理性和可行性.

基于加权犹豫Frank几何算法的决策模型

加权犹豫模糊集是一种广义的犹豫模糊集,其可以更准确和全面地刻画决策信息。而Frank三角模运算能够挖掘多个输入参数值间的相互关系。基于Frank三角模思想,在加权犹豫模糊环境下,提出了一种加权犹豫Frank几何平均算法的群决策模型。首先,运用Frank三角模定义了加权犹豫模糊基本运算法则,并构建了新的得分函数;接着,提出了加权犹豫Frank几何平均(WHFGA)算子,分析了WHFGA算子关于参数r的相关性质;最后,基于提出的WHFGA算子,建立了加权犹豫模糊多属性决策模型,并通过算例进行分析。实验结果表明,WHFGA算子具有良好的内在一致性。

一类基于IOWGA算子的组合预测新方法

目前传统的加权几何平均组合预测方法存在赋权的缺陷。在有序加权几何平均(OWGA)算子概念的基础上,提出诱导有序几何加权平均(IOWGA)算子,建立新的组合预测模型,并给出了IOWGA权系数的确定的数学规划方法。最后进行了实例分析,结果显示该模型能有效提高组合预测精度。

基于时序模糊软集的群决策新方法

研究了时序模糊软集的群决策问题,针对实际问题中模糊软集的信息随时间动态变化对最终决策的影响不同,将这类影响量化为时间权重,根据各对象保持前一时刻状态的能力不同,造成对象集整体在不同时刻状态有所差异,得到权重值;并利用集成思想,通过时序模糊几何加权平均算子将时序模糊软集集成为综合模糊软集;再利用水平软集等工具计算各对象的机会值,得出最优决策。最后,给出具体的时序模糊软集的群决策步骤,并通过实例验证了决策方法的合理性及可行性。

多源密度集结算子及其性质分析

对已有密度加权平均(DWA)中间算子进行拓展,给出了新的密度加权几何平均(DWGA)中间算子。在密度(DM)中间算子的结构上,系统地定义了若干密度合成算子,从而拓展了密度信息集结算子的可选种类,同时,统一并明确了一些称谓,这使得DM算子类的结构更为清晰了。着重对密度集结(DM□)算子的性质进行了分析,证明了DM□算子具有置换不变性、幂等性、介值性及条件单调性等优良性质,并给出了条件单调性的判定程序,将规划模型融入该判定程序中,通过对模型的求解及最优目标值的观测可以就特定情形下DM□算子的"单调性"性质做出判断。通过分析发现,DM□算子具备多种基础算子的通用形式,因而在归纳的基础上给出了DM□算子的"全拓性"性质。最后,用一个算例对DM□算子的性质进行了数值验证。

一种不确定型OWGA算子及其在决策中的应用

把有序加权几何平均(OWGA)算子推广到所给定的数据信息均为区间数形式的不确定环境之中,基于区间数两两比较的可能度公式和模糊互补判断矩阵公式,提出了一种不确定有序加权几何平均(UOWEGA)算子,给出了其在应用过程中的具体步骤,并提出了一种相应的集结决策信息的方法。最后通过算例说明了方法的可行性和有效性。

基于左右端点的IOWGA算子的区间型组合预测模型

文章针对实际值序列和预测值序列均为区间数的组合预测问题,将区间数的左右端点作为考虑问题的出发点,引入诱导有序加权几何平均(IOWGA)算子,以对数误差平方和为准则,分别建立左、右端点的IO WGA算子的变权系数最优组合预测模型,并通过引入偏好系数把多目标最优化模型转化为单目标最优化模型,给出各模型间最优解的性质。

基于ILOWGA算子的B2C电子商务顾客满意度评价方法

针对B2C电子商务顾客满意度评价的不确定性和模糊性等特点,构建了基于诱导的语言顺序加权几何平均(ILOWGA)算子的电子商务顾客满意度评价模型.建立了B2C模式下电子商务企业顾客满意度评价指标体系,根据指标体系设计模型对输入参数是语言变量的决策信息进行集结,得出电子商务顾客满意度的评价值.理论分析和实例对比表明,该方法能更好地反映电子商务顾客满意度评价的客观性.

一种基于IOWGA算子的大坝安全监控组合预测模型

引进诱导有序加权几何平均(IOWGA)算子,提出一种基于IOWGA算子的大坝安全监控组合预测模型。该模型依据每个单一预测模型在各个时刻预测精度的高低进行有序赋权。实例研究结果表明,该组合预测模型优于传统的加权算术平均组合预测模型和各种单一预测模型,预测精度高,用于大坝安全监控预报有效、可靠。

一种基于模糊语言标度和FIOWGA算子的决策方法(英文)

给出了一种用于方案比较的模糊语言标度,并用定义在区间[1/9,9]上的三角模糊数表示其数值含义.利用该标度构造语言偏好矩阵,给出了一种集结语言偏好信息的模糊导出的有序加权几何平均(FIOWGA)算子,并提出了一种基于模糊语言标度和FIOWGA算子的决策方法.最后,通过算例对方法的可行性和有效性进行了说明.

基于模糊数直觉模糊集算子的多准则决策方法

定义模糊数直觉模糊数的一些运算法则,给出模糊数直觉模糊集两个改进算子,即加权算术平均算子(FIF-WAA)和加权几何平均算子(FIFWGA)。在此基础上,提出用精确函数解决记分函数无法决策的问题,以保证记分函数的严密性与合理性。提出一种属性权重确知且属性值,以模糊数直觉模糊数形式给出的多准则决策方法,通过实例分析结果证明了运用模糊数直觉模糊数改进算子进行多准则决策的有效性和正确性。

C-POWGA算子及其在不确定多属性决策中的应用

为了降低不确定多属性决策中区间决策信息集成时的计算复杂度,将连续区间有序加权几何平均(C-OWGA)算子和Power几何平均算子相结合,提出一种连续区间Power有序加权几何平均(C-POWGA)算子,并提出了一种基于C-POWGA算子的不确定多属性群决策方法;通过某银行的员工绩效考核来说明该方法的可行性和有效性。

基于一种贴近度的动态IOWGA算子组合预测模型

通过建立基于贴近度的动态IOWGA算子组合预测模型,弥补了基于诱导有序加权几何平均(IOWGA)算子组合预测模型中最优权系数对不同时刻预测精度序列的变化缺乏灵敏度的不足,并且定义了非劣性组合预测、优性组合预测等概念,给出了它们存在的条件.最后通过实例分析,说明了该组合预测方法的有效性和可行性.

基于不确定IOWGA算子的多属性决策方法

将导出有序加权平均(IOWGA)算子推广到不确定的环境下,即所给出的数据信息为区间数。提出了一种不确定导出有序加权几何平均(UIOWGA)算子。利用区间数比较的可能度公式,提出了一种决策信息的集结方法,最后的实例说明该方法的有效性和合理性。