浅析D-S证据推理理论在修理所选址能力评估中的应用

考虑在仿真运行环境中对修理分队战场抢修能力的评估需要,本文以修理分队战场抢修行动准备阶段野战修理所(Battlefield Maintenance Shop)选址能力为评估对象,为了有效解决评估过程中定性指标主观评价带来的不确定性问题,提出基于Dempster-Shafer证据推理理论的修理分队BMS选址能力定性评估指标的评定方法,利用D-S理论的合成规则把不同评估小组成员关于选址评价的BPA函数值合成,建立了有效衡量定性指标的单指标评估模型,最后通过某抢修分队选址能力指标计算的实例对该方法进行了说明。

基于云理论的BMS选址能力模糊综合评估方法

针对仿真行动条件下修理分队战场抢修能力考核评估问题,提出基于云模型的野战修理所(battlefield maintenance shop,BMS)选址能力模糊综合评估方法。以抢修行动准备阶段BMS选址能力为评估对象,以传统模糊综合评判方法为基础,考虑评估过程中定性指标主观评价带来的不确定性,引入云模型理论进行改进,并通过Matlab仿真将综合评价云模型与评语云模型进行对比。结果表明:改进后的方法充分体现模糊性和随机性,减少各种不确定因素,实现定性与定量指标的相对精确转换。