一类二次偏好聚合函数的多准则分类决策方法研究

求解多准则分类决策问题,虽有很多方法,但均存在一些不足。为此,提出了一种准则权系数不完全信息下的非线性多准则层次分类方法,该方法以层层递进方式对非训练集逐步完成整个分类决策过程。对于每一分类,首先通过训练集和偏好关系,建立一类二次偏好聚合函数的多准则分类优化模型;再利用基于进化策略和退火罚函数的求解算法求解优化模型,由此得到偏好聚合函数的系数等参数,计算每一方案的属于此类和不属于此类的一致性指标,进而确定方案是否属于此类。最后用实例验证了方法的可行性和有效性,得到了更贴近现实情况和科学合理的分类结果。

基于偏好聚合不精确法的湿式制动器稳健设计

针对不确定性对产品性能的影响,以湿式多盘制动器设计为例,利用响应面模型,建立了设计变量和制动性能的关系。根据不精确法,采用整体偏好聚合函数,将随机、模糊、未确知三种不确定性对系统性能均值和波动性的影响综合起来考虑,改善了传统稳健设计的线性加权和法的缺陷。