基于广义等级偏好优序法和层次分析法的购房决策

人们购买住房要考虑如:房价、住房的交通情况、房子的居住环境、小区环境、房屋质量和房屋到工作地点的距离等各种因素,再结合自己的实际情况选出最合适的房子购买。可见购房决策问题可以看做是多属性决策问题,该文针对居民的购房决策,运用广义等级偏好优序法,求出各备选房源的广义优序数;同时运用层次分析法求出各属性的权重,得到加权广义优序数来反应各方案间的优劣程度,最后对结果进行分析,得到消费者最满意的购房策略。

基于等级偏好优序法和切负荷的配电网故障恢复

评价方法决定着全局最优解的获得,对于群体智能算法至关重要。本文采用等级偏好优序法对种群中的个体进行评价,通过对优序法中的指标优序数进行改进,可将恢复方案的优劣程度更好地区分出来。针对传统群体智能算法难以应对负荷无法完全恢复的问题,本文提出了一种切负荷策略融入到二进制粒子群算法中,使得种群中的每个粒子为电气角度的可行解,通过算法的逐步迭代得到满足目标函数最优的解。并在故障恢复之前,采用重复潮流法对配电网络的供电能力进行评估,以此来判断算法是否需要投入切负荷,进而减少切负荷对算法效率的影响。最后通过算例验证了本文算法可以得到全局最优解并且可以解决负荷无法完全恢复的问题,具有一定的工程价值。

多属性决策的等级偏好优序法

提出了等级偏好占优关联系数的新概念.在此基础上给出了多属性决策的等级偏好优序法.等级偏好优序法克服了已有优序法的不足,使各方案优劣的区分度更明显,而且等级偏好优序法可以通过计算机编程进行实现,从而可使等级偏好优序法在实际决策问题中发挥重要作用.

时序多属性决策的广义等级偏好优序法

实际中很多复杂的多属性决策问题往往需要考虑多个时间序列的决策信息,针对这类时序多属性决策问题,本文在优序法的基础上,定义了广义优序数的概念。同时提出基于理想时间权向量的方法来解决时序多属性决策中时间权重的确定问题,进而在此基础上提出时序多属性决策的广义等级偏好优序法。最后,利用文献中的数据,用本文的方法对某集团的四个铜矿企业的综合效益进行了评价,其结果表明了本文方法的可行性和有效性。本文为解决时序多属性决策问题提供了一种新的方法和思路。

多属性决策的广义等级偏好优序法

提出了广义优序数的新概念,并在此基础上提出了多属性决策的广义等级偏好优序法,将两方案间的优劣等级数延拓至分数情形,使得各方案间的区分度更明显.最后的实例分析证明了该方法的科学性和有效性.