多目标模糊优化设计的理想点法

基于普通多目标模糊优化设计问题的研究 ,给出了正理想点和负理想点的概念及其定义 ,提出了一种基于理想点的多目标优化设计模糊判决。基于该模糊判决 ,提出了一种多目标模糊优化设计数学模型求解的理想点法 ,给出了其详细求解方法和步骤。针对汽车离合器拉式膜片弹簧结构参数多目标模糊优化设计问题 。

多属性决策的模糊理想点法

讨论了属性值为三角模糊变量的多属性决策问题,提出了确定模糊正理想点和模糊负理想点的方法,给出了基于模糊正理想点和模糊负理想点对各方案进行排序的方法。给出算例验证了所提出的方法的有效性,并验证了不同方法所确定的模糊正理想点和模糊负理想点,会导致方案排序的改变。

混合多属性群决策理想点方法

文章基于理想点方法-TOPSIS提出一种混合群决策方法。该方法首先改进TOPSIS方法评估混合数据类型的单决策者的决策矩阵;然后将群决策中各个决策者对各方案的评估结果构成群决策矩阵,使用TOPSIS方法评估每个方案在群中的全局最优度。通过实例分析说明了该方法能够有效解决混合多属性群决策问题。

创建孩子们向往的理想学校

我有一位校长朋友在一所优质学校工作,从家长到市长全都对他待若上宾。于是,这位校长感到功成名就,无事可做,目标也变得迷茫起来,甚至,他竟因此有些苦恼。听着他似是苦闷实为自豪的诉说,我想到了曾经遇到过的许多类似的校长。他们久居高枝,对外界的这些溢美之词也就信以为真。可是,当与他们讨论起学生、老师们在校园里的感受时,

丘陵山区高标准基本农田建设时序与模式研究

合理的建设时序和科学的建设模式对高标准基本农田建设具有重要意义。以郧县为例,运用层次分析法和正理想点法,确定高标准基本农田的建设时序;从耕地质量、区位条件以及社会经济条件三个方面进行分析,提出高标准基本农田建设的三种模式。结果表明:郧县高标准基本农田建设时序安排上近期建设区、中期建设区、远期建设区建设面积分别占基本农田总面积的12.88%,37.76%,49.36%;根据高标准基本农田建设的限制因素在各评价单元的限制级别,郧县高标准基本农田建设模式可分为三种类型:耕地质量提高型、区位优化型、社会倡导型三种建设模式。该研究结果可以有效指导丘陵山区高标准基本农田建设。

基于交叉熵的ITFN的多属性决策方法

针对属性值为直觉梯形模糊数且属性权重完全未知的多属性决策问题,提出了一种基于交叉熵的决策方法。给出期望值的方法将直觉梯形模糊数转化为直觉模糊数,进而提出直觉模糊数的交叉熵等概念及相关性质。基于各方案与正理想方案的总区别信息最小化原则,建立非线性模型,求出属性权重。用实例说明该方法的有效性。

属性权重信息不完全的区间多属性TOPSIS法

本文提出的方法是针对属性权重信息不完全的区间多属性问题的,文章提出了一种修正了的TOPSIS法。方法充分利用了决策者给出的权重信息,通过单目标线性规划确定各方案的正理想点和负理想点,给出了一种确定权重的方法,进而计算每个方案到理想点的接近度,最后得出方案的排序,文章最后把该法应用于解决风险投资领域的项目评估中。

基于满意度的区间多属性决策方法

针对属性权重信息不完全的区间多属性问题,将满意度的概念引入区间多属性决策,考虑决策者给出的权重信息,结合客观数据建立优化模型,得出权重,再根据综合属性值对方案进行排序.既体现了决策者的主观信息,又利用了决策数据,使主观与客观相结合,决策更合理,且容易在计算机上实现,并可运用于风险投资领域和其它相关领域.

熵权TOPSIS法在预混料质量评价中的应用

乳猪预混合饲料是乳猪生长所必须的营养物质,高品质的乳猪预混合饲料能有效提高乳猪成活率、促进乳猪健康快速生长。TOPSIS方法可靠性高、分辨率强、操作性好。文中利用TOPSISP评价乳猪预混合料综合质量,同时运用熵权法确定指标的权重,消除主观因素的影响,有效提高了评价的精确度。为乳猪预混合料的生产、选用、饲喂提供借鉴。

基于决策者偏好的多目标最优决策法

对于有限个方案的多目标决策问题,本文提出了一个简洁实用的最优决策方法,并进行了算例分析。

基于模糊AHP法和TOPSIS法的高等教育质量多元评价

高等教育质量的高低决定了高校的优劣,为此寻求一种有效的、可行的高等教育质量评价方法至关重要。本文提出一种基于模糊AHP法和模糊TOPSIS法的高等教育质量多元评价方法。首先,我们选取了合理的评价指标,通过专家打分构建模糊判断矩阵;然后,利用模糊AHP法计算各级评价指标的权重;其次,用区间模糊数确定模糊评价集,构建模糊评价矩阵;最后,采用模糊TOPSIS法评估各高校的高等教育质量。数值实验表明本文提出的方法能够获得客观、科学的评价结果。

基于TOPSIS和用户偏好的用户业务倾向性分析

随着经济的稳步增长、金融业的飞速发展以及银行的高度信息化发展,商业银行的数量、客户数量、业务量及交易数据量等呈现出爆炸式增长,商业银行的竞争压力也在不断增加。为了在竞争中占据有利地位,商业银行一方面要不断开拓创新,拓展新的业务类型,为客户提供更多、更优质的服务;另一方面要通过获取和分析客户的信息及客户办理业务的相关数据,分析客户的业务（或产品）倾向,为客户推荐符合其需求的潜在业务（或产品）。

基于犹豫区间直觉语言型Z-Number熵和决策者风险态度的多属性群决策分析

犹豫区间直觉语言型Z-number(HIILZN)是在语言型Z-number基础上拓展而来的,在处理现实世界决策上扮演重要的作用。本文主要提出了在以犹豫区间直觉语言型Z-Number为信息环境下决策者有风险偏好的多属性群决策模型,探究决策者不同风险态度对权重和方案排序的影响,对于进行金融投资以及风险投资等方面的决策均有一定的参考价值。本文首先提出了两种新的语言尺度函数,并基于语言尺度函数,提出了HIILZNs新型距离公式,并利用与HIILZNs正理想点的距离提出了HIILZNs的排序值公式。进一步地基于距离公式提出HIILZNs距离相似度公式,并利用距离相似度构造最优模型求解最优专家权重。接下来提出HIILZNs熵公式度量HIILZNs自身的不确定性,并基于决策者风险态度提出风险偏好因子,然后利用风险偏好因子和熵公式定义了风险偏好函数。最后构造排序值加风险偏好函数最大化的最优决策模型求解最优权重,然后利用WAA算子集结每个方案的属性值得到综合排序值并排序,并探究不同风险偏好下属性权重的变化以及对方案排序的影响。最后,通过一个实例验证该方法的科学性和有效性。