基于CI-TOPSIS模糊多准则群策略的应急物流网络级联失效抗毁性评估研究

针对突发事件下动态网络拓扑结构的评价问题,提出基于CI-TOPSIS模糊多准则群策略的应急物流网络级联失效抗毁性评估方法。首先,界定了突发事件下应急物流网络级联失效抗毁性,以及给出相应评估指标。其次,考虑多准则群策略中评价准则之间的相应依存性,给出基于Choquet积分与区间直觉模糊集的聚类算子。最后,构建基于CI-TOPSIS模糊多准则群策略的应急物流网络级联失效抗毁性评估模型,并以南京应急物流网络评估为实例进行仿真分析,验证了该方法的可行性。仿真分析同时表明,该方法更适用于突发事件下动态网络拓扑结构评估的决策实践,是一种非常有效的科学方法,可应用推广到其他更多决策领域。

基于CI-TOPSIS的梯形直觉模糊多准则群决策分类方法

模糊群决策分类方法广泛应用于政治、经济与社会生活各个领域,可有效避免个人知识与经验局限性所导致的决策失误。针对信息不完备的多准则群决策问题,提出基于CI-TOPSIS的梯形直觉模糊多准则群决策分类方法。首先,给出梯形直觉模糊集及广义梯形直觉模糊几何聚类算子,兼顾考虑群决策中相应依赖属性与决策者的决策偏好。其次,给出基于离散Choquet积分的TOPSIS算子（CI-TOPSIS）,以此为基础,进一步给出基于CI-TOPSIS的梯形直觉模糊多准则群决策分类步骤,用于确定具有最大可信度群体一致案例比较信息集,并逐步引导决策者给出部分及全部方案的精确分类,充分考虑模糊决策环境下决策者偏好与案例比较信息的级别关系。最后,通过一个投资决策实例对所提出的多准则分类方法进行验证。实例分析表明：该方法克服了决策过程中信息的遗漏,充分保留了决策过程中信息的完备性,更适用于直觉模糊群决策环境下的决策实践,是一种非常有效和科学的方法,可应用推广到更多决策领域。本文所得结论,对于有效解决多人多投资方案的群决策问题,具有一定的借鉴意义。