基于最优一致性矩阵的灰色层次分析法研究

针对传统层次分析法中存在的专家难以把握评判尺度,一致性检验难以通过的问题,提出3标度法,建立专家判断矩阵,将专家判断矩阵转化为最优传递矩阵,最终转化为最优一致性矩阵,得到相对重要度,再与灰色系统理论相结合,对带有灰色、模糊性质的部分信息已知、部分信息未知的决策问题进行建模。以课堂活跃度评价作为具体实例,说明上述方法的应用过程,然后与传统灰色层次分析法以及同类方法进行对比。对比结果表明,将最优一致性矩阵应于灰色层次分析法专家就能够更准确地把握比较对象的重要性程度,同时简化了传统繁琐的一致性检验步骤。     

优化多层次分析法的影响因素绩效评价模型

为解决传统层次分析法的绩效评价模型存在权重设立主观性强、评价结果不全面等问题，提出一种优化多层次分析法的影响因素绩效评价模型。对传统层次分析法进行优化，利用五标度法代替九标度法进行专家打分，降低建立一致性矩阵的难度，五标度法能够保持该方法的精确性，有效减少计算量。在此基础上，对输出成果与影响因素进行关联度计算，完成关联度排序。该模型以某高校研究生教育数据为例，验证了其可行性和有效性。     

一种基于灰色关联度的多属性群决策方法

基于灰色关联度的思想提出了一种群决策方法。该方法根据各专家给出的决策矩阵,利用灰色关联度的思想确定专家权重,得出群决策矩阵,基于偏差最大化的思想计算属性权重,计算各方案的综合关联度,据此确定方案的排序。算例表明了利用此方法得出的方案综合关联度之间相对差距较大,提高了决策的科学性和有效性。指出了徐选华等人提出的算例中的错误,予以纠正。     

指数标度判断矩阵的一致性调整方法研究

纠正对1-9标度和指数标度之间关系的错误理解,并指出现有一致性改进方法的不合理之处.将调整1-9标度判断矩阵一致性的方法推广至指数标度判断矩阵;并提出基于感觉判断矩阵的新的一致性调整方法.通过实例说明如何使用这两种方法,并证明这两种方法的有效性.     

基于初级权重序列的改进AHP研究*

针对层次分析法中判断矩阵不满足一致性条件时,检验与修正矩阵元素缺少依据,且操作过程烦琐,提出基于初级权重序列方案的层次分析法,该方法保证了人们思维逻辑的一致性,使距离判断矩阵在构造时简单易行,同时还探讨了初级权重序列方案中距离单位的选取问题,并确定了标准化的度量单位。实例结果表明,改进的AHP能够有效地减少算法的时间复杂度,也提高了矩阵一致性判断的精度。     

区间条件下基于GRA和TOPSIS的辐射源威胁评估

将辐射源威胁评估作为多属性决策问题进行处理时,由于作战环境的复杂性,侦察方无法获取敌方辐射源的完整信息,导致各个辐射源目标的属性取值通常不是确定数值,具有一定的不确定性.针对上述问题,引入区间数理论和灰色关联分析对传统逼近理想解排序法进行拓展,提出一种基于灰色关联分析和逼近理想解排序的区间多属性决策方法用于解决不确定条件下的辐射源威胁评估问题.该方法构建基于区间数的欧氏距离和基于区间数的灰色关联度,通过对二者进行结合构建关于战场态势的决策信息系统,并通过构造新的综合贴近度实现对辐射源威胁程度的定量评价.实验仿真验证了所提方法能够有效解决实际作战中不确定条件下的辐射源威胁排序问题,有助于侦察方对于战场态势的进一步掌握.     

改进的AHP算法在Web集群系统负载均衡中的应用

判断矩阵的建立和调整是AHP算法的关键。对Satty的1~9标度方法进行改进,引入3标度法建立判断矩阵。从正互反矩阵充分必要条件出发,提出判断矩阵不一致时的调整方法,以提高判断矩阵的一致性和减少计算量。该方法应用于Web集群系统负载均衡中,确定影响服务器负载的四大类参数的权重。实验表明,改进的AHP算法在判断矩阵不一致时,在尊重原始数据的基础上,调整判断矩阵的计算量减少,判断矩阵的一致性更好,同时可以提高负载均衡系统的性能。     

一种基于灰色关联分析和超效率DEA的MCDM模型

针对多属性决策问题（MCDM）权重难以客观确定的缺陷,提出一种基于灰色关联分析和超效率数据包络分析（DEA）的混合算法研究MCDM。对MCDM进行建模,利用灰色关联分析计算各属性的点关联度,为了得到各属性的相对最优灰关联度并将其充分排序,利用超效率DEA改进灰色关联分析模型。该混合算法能够更加客观地确定权重向量,并且突破权重和为1的限制,使得均一的权重更加灵活;同时,可以得到各属性的相对最优灰色关联度,超效率DEA能够增强模型对灰关联度的分辨能力。通过北京市商品房空置影响因素的实例分析验证了该混合算法的有     

基于群体决策的软件构件质量评价模型研究

为了简化层次分析法(AHP)在构件质量评价过程中的步骤,同时降低评价过程当中的主观性,建立了一种基于群体决策的软件构件质量评价模型.通过采用改进的AHP,在保证单个判断矩阵满足一致性的前提下,求出指标权重,同时用每个专家赋予不同的权重对指标进行评价.将指标的权重和专家权重进行线性加权,在专家权重相对确定的情况下,采用基于群体决策的策略对构件质量进行综合评价.实验结果表明,该方法较大程度上减少了建立判断矩阵时的主观性,使计算过程更具客观,最大程度地接近了计算结果的真实性.     

基于直觉模糊熵的专家权重确定方法及其验证

针对专家判断信息以直觉模糊集给出的直觉模糊群决策矩阵,提出一种新的客观确定专家权重的方法。与传统的通过专家评价的差异程度来确定专家权重的思路不同,该方法通过定义直觉模糊集的模糊熵计算专家判断信息的模糊程度,进而确定每位专家的权重,并对基于犹豫度、几何距离、相似度量和不确定程度4类模糊熵的定义对专家权重结果的影响进行实验和仿真分析。仿真结果表明,专家的权重不仅取决于不同类模糊熵的定义,还与专家个数和属性个数相关。     

区间复模糊软集的距离测度及其应用

基于区间复模糊软集的概念,定义了多种区间复模糊软集的距离测度公式,包含Hausdorff距离、Hamming距离、Euclidean距离、广义Hausdorff距离、广义Euclidean距离、广义加权Hausdorff距离、广义加权Euclidean距离、加权Hausdorff距离、加权Hamming距离、加权Euclidean距离。提出了除交、并、补运算外的区间复模糊软集的加法、乘法、部分隶属度和部分非隶属度运算以及距离测度之间的运算性质。基于区间复模糊软集距离测度构造了一种TOPSIS决策方法,并将这种决策方法应用于经济分析中,验证了所提方法的可行性。     

基于语言判断矩阵的专家群体判断一致性分析

针对群决策中基于语言判断矩阵的专家群体判断一致性问题，提出了一种分析方法．首先给出有关语言判断矩阵，导出矩阵和相客性的若干定义，得出了语言判断矩阵具有完全一致性或满意一致性的充要条件，其相应的导出矩阵也具有同样的结论；然后通过定义有关专家群体判断各个方案以及专家群体判断的一致性指标，给出了专家群体判断一致性的判别方法及专家群体判断不一致的调整方法；最后通过一个算例说明了所提出方法的有效性。     

基于灰关联分析的V-MDAV算法研究

距离度量会影响微聚集算法的聚类效果,为了提高算法的隐私保护能力,采用灰关联分析中的均衡接近度替代V-MDAV算法中的欧氏距离度量记录间的距离,提出基于灰关联分析的V-MDAV算法,即V-GRAV（variable-size grey relation to average vector）算法。由于均衡接近度既包含灰关联度对整体接近性的测度,又具有均衡度对序列均衡性测度的特点,克服了欧氏距离受局部奇异值影响较大的问题,所以V-GRAV算法在保证信息损失与V-MDAV相近的同时,较大程度地降低隐私泄露风险,实验证明了算法的有效性。     

一种基于数据融合的电能耗奖惩系统

提出了一种基于数据融合的电能耗奖惩系统。该系统采用灰色系统方法建立GM（1,1）预测模型对历史数据缺失值进行补救,并引入聚类融合方法,定义了欧式距离矩阵,通过最小距离聚类方法确定各传感器之间的融合次序,提高融合结果的客观性。以融合后的数据为基础确定用电单耗定额后,采用引入分级奖惩制度的电能耗奖惩模型对企业各车问进行节奖超罚。工程应用结果表明该系统实用性强,可靠性高。     

图像欧氏距离在人脸识别中的应用研究

图像欧氏距离可以嵌入到许多传统的图像分类识别算法中,该嵌入是通过对原始图像的线性变换来实现的,给出了一种基于数据场的图像线性变换方法,将其应用到图像欧氏距离中.实验结果表明,基于数据场的线性变换方法是一种可行的图像线性变换方法,该方法可以完成大尺度图像的线性变换,方便地将图像欧氏距离嵌入到传统人脸识别算法中.     

基于核和灰度的区间灰数多属性决策方法

针对属性值为区间灰数且部分权重信息已知的多属性决策问题, 提出一种基于区间灰数的核和灰度的决策方法. 根据专家评价值的取值范围设置区间灰数的取值论域, 给出了区间灰数的基于核和灰度的简化形式, 建立了普通区间灰数到标准区间灰数的转化方法, 分别基于标准灰数的核和灰度分别求取属性的权重, 进而得到属性的综合权重, 并提出了一种基于标准区间灰数相对核的排序方法对方案进行排序. 最后通过一个算例验证了所提出方法的有效性和可行性.

     

基于熵权法与灰色关联度法的煤矿企业信息化水平评价

针对常用的信息化水平评价方法采用专家打分方式确定指标权重而导致评价主观性过强的问题,提出一种基于熵权法与灰色关联度法的煤矿企业信息化水平评价方法。该方法根据煤矿企业的特点以及信息化对煤矿企业的作用,将煤矿企业信息化评价指标体系划分为5个一级指标和19个二级指标;采用熵权法确定指标权重大小,并采用灰色关联度法计算评价对象与参考数列的关联度,根据关联度大小确定信息化水平等级。运用该方法对某煤矿信息化水平进行评价,结果表明,该方法能客观、准确地反映煤矿企业信息化水平的实际情况。     

Evaluation of urban taxi-carpooling matching schemes based on entropy weight fuzzy matter-element

The evaluation of urban taxi-carpooling matching is the key index for the success of taxi carpooling. In this research, matter-element theory is introduced. Moreover, a matter-element evaluation model is established, and a matter-element evaluation algorithm based on fuzzy entropy weight is proposed. In accordance with the characteristics of the matching data, the algorithm takes the distance to the carpool destination, the distance to the carpool starting point, the carpool distance and the time to the carpool starting point in the passenger-matching scheme as the characteristic indexes of the evaluation category. A compound fuzzy matter-element matrix is established through an index fuzzy value method, and a matter-element matrix of a preferred membership degree and a fuzzy matter-element matrix of standard deviation are constructed. An index weight is determined through entropy weight method, and the closeness degree of the matter-element matrix is calculated. It avoids the shortcoming of traditional matter-element method which uses artificial determination of an eigenvalue index and correlation degree calculation. Experimental results show that the evaluation result of this algorithm is close to the actual evaluation result. In addition, the evaluation effect is better in this algorithm than in the traditional matter-element algorithm.