基于直觉模糊交叉熵及灰色关联的混合评价信息供应商选择决策

针对主客观混合评价信息的供应商选择决策问题,提出一种基于直觉模糊交叉熵及灰色关联的群决策方法。在确定供应商选择决策指标体系的基础上,将不同类型的主观评价信息统一转化为直觉模糊数,基于新的得分函数及单个决策者与决策群体的评价偏差确定决策者权重。把转化为直觉模糊数的规范化客观评价信息与群体直觉模糊主观评价信息合并,并采用直觉模糊熵确定各属性权重。根据直觉模糊数之间的交叉熵距离度量,采用灰关联法实现对备选供应商的排序择优。制造类企业供应商选择算例表明所给方法的合理有效性。

一种新的区间直觉模糊交叉熵及其应用

为了全面反映区间直觉模糊集的不确定性,定义了区间直觉模糊集的3种不确定性因子,即直觉因子、模糊因子和跨度因子;基于这3种不确定性因子,给出了一种新的区间直觉模糊交叉熵,并且证明了交叉熵的相关性质;利用区间直觉模糊集的交叉熵,提出一种确定属性权重的方法,并且根据区间直觉模糊集的加权相关系数,给出了具体的区间直觉模糊多属性决策算法;最后,通过实例分析了方法的可行性和有效性。

基于直觉模糊交叉熵的配电网平衡能力提升方法

在“双碳”目标下新型配电网具有典型平衡区的特征,提升配电网平衡区的平衡能力对保障新型配电网经济高效运行具有重要的工程意义。首先,考虑联络线利用率、自平衡度、可调能源占比、可控负荷占比和可再生能源利用率,构建5项平衡指标。其次,采用直觉模糊交叉熵算法计算指标权重,通过加权得到综合判别平衡因子,用于综合量化平衡能力。然后,以全寿命周期成本最小和综合判别平衡因子最大为目标,设备运行、配置和平衡指标作为约束条件,构建多目标优化配置模型,提出考虑分时电价的能量优化运行策略。最后,以工程实测数据为例进行了仿真,结果验证了所提方法的有效性。

一种新的区间直觉模糊熵及其应用

提出了区间值直觉模糊集的区间直觉模糊交叉熵,这种交叉熵充分考虑了区间值直觉模糊集的隶属度,非隶属度以及犹豫度。给出一种区间值直觉模糊集的区间直觉模糊熵的公理化体系,并且基于直觉模糊交叉熵公式给出一种区间直觉模糊熵的具体测度公式。利用区间值直觉模糊集的加权相关系数,将提出的熵公式应用于解决属性权重完全未知的区间直觉模糊多属性决策问题。

水利工程应急方案直觉模糊多属性决策研究

为更准确有效地进行应急救援方案的比选,提高应急决策效率,提出基于区间层次分析法(IAHP)和直觉模糊交叉熵距离的应急方案决策模型。综合考虑水利工程施工特点,基于IAHP确定应急救援评价指标体系并求各指标权重向量;采用直觉模糊交叉熵距离度量模糊评价信息,通过灰色关联分析法对应急方案进行择优排序;最后通过扰动分析,验证了决策模型具有一定的稳定性和可靠性。实例计算表明,救援时效性是应急救援方案决策中需要考虑的最重要因素,灾害现场控制和灾害社会影响在决策中也起到了重要作用。

基于动态直觉模糊群决策的舰艇编队防空威胁评估

针对传统的舰艇编队防空威胁评估方法只考虑特定时刻来袭目标的不足,同时考虑决策专家对目标威胁度偏好信息起到的重要作用,提出了一种基于动态直觉模糊群决策的舰艇编队防空威胁评估方法。该方法首先建立动态直觉模糊多属性群决策矩阵。其次,采用信任度函数、直觉模糊熵和正态分布法分别求取决策者权重、指标属性权重和时间序列权重,更具客观性。然后,通过引入直觉模糊交叉熵方法,提出一种改进的VIKOR方法。该方法充分考虑待评估矩阵各因素对评估结果的影响,使得来袭目标对舰艇编队威胁程度的排序更具合理性;最后,通过仿真实例结果表明提出方法的有效性。

模糊随机环境下的汽车租赁方案指标权重确定方法研究

为解决指标权重未知的模糊-随机多属性决策问题,构建了基于相似性差异最小化的权重优化模型确定指标权重,采用逼近理想解法实现决策过程。首先,运用区间直觉模糊集和随机占优理论定量化处理决策者的模糊-随机评价信息;其次,基于初始决策矩阵和综合决策矩阵之间的相似性差异构建指标权重优化模型;最后,根据定义的正、负理想解,运用区间直觉模糊交叉熵和欧氏距离分别测定模糊指标和随机指标的偏离度,基于改进的TOPSIS框架整合模糊指标和随机指标的相对贴近度以实现方案排序。实验显示,所提方法更能够方便地确定各指标权重。分析表明,所提方法避免了其它权重确定方法的不足之处,具有很好的敏感性,适用于指标权重未知的模糊-随机多属性决策问题。

基于加权IFS证据合成的多源信息融合方法

为权衡信息融合系统对各条证据的可信程度,提出基于直觉模糊交叉熵的证据折扣方法,用于直觉模糊证据合成规则。并根据确定性理论,对直觉模糊决策中的记分函数进行改进,得到基于确定性因子的记分函数形式,用于直觉模糊证据合成结果判定。最后通过与其他算法的对比实验,验证算法在多传感器目标识别应用中是有效的,且具有较高的计算效率。