基于多准则决策方法的避难场所选址模型研究

针对避难场所规划选址中的现实问题与需求,从方法易操作和可实施角度出发,构建了面向城市规划业务流程与工作实践的防灾避难场所选址模型。该模型基于多准则决策方法(MCDM),以避难场所选址的安全性和均好性为主要目标。模型综合考虑了人口密度、建筑质量、交通系统和避难场所设施配置四项选址影响因素,并采用AHP-熵权法确定影响要素权重。以江阴市为实证案例,套用模型经过两轮评估及编码者测试,最终明确了备选避难场所资源的优先建设排序,验证了模型的可行性与实用性。研究提出的影响要素和量化指标易于取得,打分方法便于操作,适用于城市规划阶段的避难场所规划选址与建设时序决策。

基于多准则决策方法的作战方案优选方法

作战方案评估优选的过程往往存在主观性过强和忽略指标间内部关联关系等问题,这些问题会对作战决策的结果产生一定影响。针对作战决策中作战方案优选的问题,通过结合最优最劣法(BWM)、基于指标相关性的指标权重(CRITIC)确定法、多准则优化妥协决策(VIKOR)和梯形模糊数,提出一种用于作战方案评估优选的决策方法。首先,根据作战方案核心要素构建评估指标体系。然后,综合运用模糊BWM和基于距离相关系数的CRITIC为评估指标综合赋权,根据指标的组合权重信息和评价信息通过VIKOR法对各候选方案进行优选排序。最后,应用该方法解决了防御作战方案优选的实际问题,并通过对比分析和讨论,验证了该文所提作战方案优选决策方法的有效性。

基于多准则决策与GO法的工业机器人可靠性评估方法研究

工业机器人设计阶段故障数据缺乏,给系统可靠性评估带来困难。针对此问题,提出一种基于多准则决策(MCDM)与GO法相结合的可靠性评估方法。建立相似性评价模型,在MCDM分析过程中,用云模型定量表示决策专家的评价值,消除评价过程中随机性和模糊性的影响,得到关键部件的可靠性修正系数。对相似产品可靠性进行修正,实现关键部件可靠性的准确分析。建立工业机器人系统的可靠性GO图模型,以此为基础,建立工业机器人整机系统可靠性计算模型,实现系统可靠性的准确分析。最后通过实例对所述方法的操作过程进行说明,实现了对工业机器人可靠性评估。

多准则决策分析模式的集束化护理在急性呼吸衰竭气管插管患者中的应用效果

目的:观察多准则决策分析模式的集束化护理在急性呼吸衰竭(ARF)气管插管患者中的应用效果。方法:选取2020年2月至2023年5月该院收治的72例ARF气管插管患者进行前瞻性研究,按随机数字表法将其分为研究组(n=36)与对照组(n=36)。对照组实施常规护理,研究组在对照组基础上实施多准则决策分析模式的集束化护理,比较两组气管插管时间、住院时间,护理前后负性情绪[抑郁自评量表(SDS)、焦虑自评量表(SAS)]评分,护理依从性和不良事件发生率。结果:研究组气管插管时间、住院时间均短于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);护理后,两组SDS、SAS评分均低于护理前,且研究组低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);研究组护理依从性为94.44%,高于对照组的72.22%,差异有统计学意义(P<0.05);研究组不良事件发生率为2.78%,低于对照组的22.22%,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:在常规护理基础上采用多准则决策分析模式的集束化护理可提高ARF气管插管患者的护理依从性,缩短气管插管时间和住院时间,以及降低负性情绪评分和不良事件发生率的效果优于单纯常规护理。

水利工程施工的IT2FS-MARCOS风险评价

为解决专家决策的主观性造成的风险评价不确定性和不同风险参数权重下考虑多种风险因子评价问题,这里提出一种基于IT2FS-MARCOS法的水利工程施工风险评价方法。首先确定水利工程施工风险指标评估体系,运用最优最劣法(BWM)融合基于层间相关性的客观赋权法(CRITIC)的组合赋权法对各风险参数的权重进行分析;然后引入区间2型模糊集(IT2FS)改进多准则决策中的基于折衷方案的备选方案排序法(MARCOS)计算各风险因素的效用函数值,基于效用函数值进行风险因素分析和评价。结合工程实例应用,表明:地质、天气条件和作业计划安排等风险因素危险程度较高,其中地质条件对该施工项目安全威胁最大,为水利工程施工需重点管理的风险因子。该模型的特点是不仅考虑了专家评价的模糊性,而且采用多准则决策方法避免对风险参数简单加权,与优劣解距离法(TOPSIS)相比,本方法与工程实际符合得更好,有望为处理水利工程不确定信息下的风险评价提供一种新的思路。

基于决策者风险态度的多准则决策的Vague集方法

决策时应该考虑到决策者的风险态度,决策者的风险态度对决策结果有重要的影响。现有的基于Vague集的记分函数法没有考虑到决策者的风险态度,存在不足。分析了现有的基于Vague集记分函数法在决策时存在的局限性和不足,考虑到决策者的风险态度,提出了Vague集的决策者态度函数,同时进一步提出了三种新的记分函数。通过运用这三种记分函数有效地解决了决策时存在的局限性和不足,能够提供更为合理、精确的决策排序。

基于Vague集模糊多准则决策记分函数法改进性探讨

分析现有的两种基于V ague集记分函数法在决策时存在的局限性与不一致性。针对局限性,提出了一种新的基于反对程度的辅助记分函数,通过运用这一辅助记分函数保证了在以上两种记分函数法无法决策时能够提供一种更为精确的决策方法;针对决策的不一致性,提出了应选择的决策策略。

基于多准则决策方法的数据资产质量评价模型

结合最优最劣法(best worst method,BWM)、三角模糊数和逼近理想解排序(TOPSIS)方法,提出了一种用于评估数据资产质量的多准则决策框架。首先通过专家访谈构建评价指标体系。其次,采用BWM方法确定评价指标的权重信息。随后,邀请专家根据指标对数据资产质量进行语言评价,并引入三角模糊数克服单个实数表达不完整问题。最后,根据评价指标权重及专家评价信息,采用TOPSIS方法对数据资产质量进行排序。通过将提出的方法应用于商业银行的数据资产质量评估,验证方法的可行性。

基于改进的AHP-CRITIC-MARCOS配电网设备风险评估方法

实现配电网设备风险的准确评估对提高配电网的可靠性有着重要意义。针对在不同权重下同时考虑多种风险因素的评估问题,提出了一种基于改进的AHP-CRITIC-MARCOS配电网设备风险评估方法。首先,针对配电网设备风险问题选取合适的评估指标。其次,用改进的AHP方法结合CRITIC方法计算各指标的主客观综合权重。最后,利用多准则决策中的MARCOS方法计算待评估配电网设备的效用函数,并根据其对各设备的风险程度进行排序。通过算例验证了所提方法的有效性,结果可以用于设备升级改造的精准选择以及提升配电网的可靠性。

合作伙伴选择的多准则群决策算法

针对合作伙伴选择问题,提出一种基于群体理想解的TOPSIS求解算法。求出对每个决策者而言各合作伙伴与其群体理想解的相对贴近度。基于备选合作伙伴集的群体理想解和负理想解,计算决策群体对各备选合作伙伴的最终排序。最后以一个供应商选择算例表明该方法的实用性。

基于累积前景理论和随机加权法的随机多准则决策方法

针对准则权重完全未知、准则值部分缺失的随机多准则决策问题,文章提出了一种基于累积前景理论和随机加权法的决策方法。该方法引入决策者的风险偏好态度,首先通过随机加权法模拟准则值的经验分布函数,根据分布函数计算前景值。然后由信息熵确定准则权重,并根据集结算子计算备选方案的综合前景值并排序。最后通过一个可靠性评估实例验证了该方法的有效性。

基于EWM-MARCOS综合评价模型的巷道支护参数优化研究

为应对云南某地下矿山巷道支护返修频繁、成本高的严峻挑战,结合矿山现有支护条件,并全面考虑支护安全、成本和效率等多方面因素,对锚杆长度、钢筋网网度和喷射混凝土厚度的参数进行优化。通过构建的EWM-MARCOS综合评价模型优选出最佳支护参数方案:锚杆长度2.5 m,钢筋网网度150 mm×200 mm,喷射混凝土厚度200 mm。现场实践表明:采用优选的支护方案对巷道进行支护,巷道顶板下沉量降低了3.37 mm,两帮收敛变形降低了3.38 mm,一定程度提高了围岩的稳定性;从经济上来看,考虑到支护返修频率情况下,其支护成本比原方案降低了85.10元/m。因此,采用EWM-MARCOS综合评价模型对支护方案进行优选,可以一定程度优化该矿巷道支护返修频率高、支护成本大的问题。

基于最小矩阵距离准则的一种群体决策方法

在分析了基于层次分析法的群体决策方法的类型、评价准则后，提出了一种基于最小矩阵距离准则的群体决策方法．该方法应用一个矩阵空间上的距离公式，将求群体判断矩阵的问题看成为求与各个体判断矩阵的距离之和为最小的矩阵的问题，然后又进一步等价为目标规划问题．该方法比较直观可信，因而容易说服各评判者接受由该方法得到的群体判断矩阵．

多目标准则下的折扣非时齐马氏决策规划：分层序列法

建立了多目标准则下的折扣非时齐马氏决策模型，并将其（ｉ）阶段最优问题转化为一等价非时齐马氏决策模型的最优问题。

多准则权变决策方法有效性比较研究

人们处理信息的能力是有限的、难以理清众多方案数据间的关系。因此决策者可能无法得知多准则方法的方案排序,是否即为心中的理想方案。文章检验并比较既有四种多准则决策方法的有效性,并建立一套仿真数据实验流程,比较MCDM方法建议的方案排序与偏好效用函数所模拟决策者排序的差异。

考虑准则依赖的多准则变权决策新方法

为克服Choquet积分、网络分析法以及决策试行与评价实验室方法在处理具有准则依赖特征的多准则决策问题时存在的指数灾难、难以进行有效判断以及忽视因素自我影响强度等内在缺陷,吸纳网络分析法、数据包络分析以及非线性加权影响测度体系的核心思想,提出一种全新的考虑准则依赖的多准则变权决策方法。该方法不仅从超矩阵构造机理上实现了对系统方案的变权评价,而且更易于反映复杂决策问题的非线性、涌现性、复杂性等本质特征以及决策者的偏好判断信息。案例对比验证结果表明,所提方法是科学可行的,对于解决复杂系统多准则决策问题有着较强的实践应用可操作性。

基于多准则决策方法的WSNs不等簇数据收集算法

针对多对一的无线传感器网络"热点"问题,提出了一种基于多准则决策方法的不等簇数据收集算法(unequal clustering data gathering algorithm based on multiple criteria decision,UCDGAMCD).采用直觉模糊层次分析法和层次模糊积分的多准则决策方法来竞选簇首,提出了一个新的簇首竞争半径,使其能够适应节点能量异构及节点非均匀分布的网络环境.根据邻居簇首的剩余能量和传输能耗,提出了簇首间按比例分配传输数据的路由方式,使其能量消耗更加均衡.仿真结果表明UCDGAMCD在节点均匀和非均匀分布的两种实验场景中都获得了较长的网络寿命.

基于灰色语言判断矩阵的多准则决策方法探讨

定义了灰色语言集和灰色语言数及其运算法则和大小比较的原则。提出了有关灰色语言判断矩阵、导出矩阵的相关定义,得到了灰色语言判断矩阵具有完全一致性或满意一致性的充要条件是其导出矩阵也具有同样的性质。针对准则权重未知的灰色语言多准则决策问题,运用基于灰色语言判断矩阵的特征向量法,求解出了其权重向量。最后通过算例表明了该方法的可行性和有效性。

模糊环境下的一种多准则决策方法

本文利用模糊集理论以及层次分析法（ＡＨＰ）原理，建立了一种在模糊环境下对方案进行择优或排序的多准则决策方法．

求解离散多准则决策问题的一种交互法

本文在 [1 ]的基础上发展了一种求解离散多准则决策问题的交互法 。