基于模糊物元理想解法的城市防空掩护目标优选

基于模糊物元分析与理想解法的城市防空掩护目标排序优选方法。通过评价指标值的标准差,得到指标客观权重;利用TOPSIS法确定正、负理想目标物元,计算各目标到理想目标的距离,进而得到各目标与理想目标的相对贴近度．据此完成对城市防空掩护目标的排序优选。算例表明了方法的可行性。     

基于集对分析联系数的主要防御方向选择

基于集对分析联系数的主要防御方向选择方法,针对评价指标属性和权重的区间数,利用集对分析理论求取各评价方案的集对联系数,根据各方案的集对势进行排序优选。该法无须对区间数排序,计算量小,方便应用。实例分析验证了其有效性和适用性。     

基于Vague集TOPSIS法的空中目标威胁评估

为了快速准确地对空中目标进行威胁度判断,提出了一种基于Vague集TOPSIS法的目标威胁评估新方法。首先,分析并确定了空中目标威胁因素中的定性指标和定量指标,通过采用语言变量的Vague值表示法对定性指标进行表示,克服了传统的模糊集不能表达非隶属函数的缺陷。然后,对定量指标中的效益型指标和成本型指标进行规范化处理,建立了基于Vague集的空中目标威胁评估决策矩阵。最后,运用经典的TOPSIS方法,计算各目标的综合威胁指数,对空中目标进行威胁程度排序,并通过防空作战空中目标威胁评估的实例,验证了该方法的实用性和有效性。     

利用主客观集成赋权法的多目标威胁评估

在利用逼近于理想解的排序法(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution,TOPSIS)进行多目标威胁评估时,针对如何获取合理的目标威胁评估因子的权重比,提出了一种主客观集成赋权方法。该方法首先利用主观赋权法和客观赋权法获取两组权重值;然后,通过构造多目标规划模型,将两组权重值进行综合处理,得到更合理的权重值。仿真结果表明,相较于主观赋权法和客观赋权法,所提方法计算出的威胁评估因子的权重值,在用TOPSIS法计算目标威胁评估时,能够得到更加合理、有效的评估结果。     

基于先验知识和信息分布的目标威胁估计方法

重点对威胁度评估技术特点进行了分析,通过构建空袭目标威胁度评估模型,来研究相关原理和方法拓展,最后通过若干实例分析检验了模型的实用性和合法性,其中威胁度评估模型采用多属性决策方法,对单因素威胁度的量化用隶属函数描述,权值计算采用层次分析法(AHP)与熵权法相结合的方法,并用TOPSIS排序法(优劣解距离法)对目标威胁度进行了排序.     

逼近理想点法在航天器轨道优选中的应用

针对航天器轨道确定后对多组轨道进行评价排序的轨道优选问题,引入了逼近理想点法设计评价指标体系,通过统计分析结合测控相关经验设计了权值,用加权平均法解决了目标轨道的求解难题,建立了轨道优选的评价模型。利用两个典型实例计算验证了算法的合理性和精确性。     

5G异构网络中基于熵权TOPSIS的小区预切换方法

为了减少5G异构网络中不必要的小区切换次数以及降低无线链路失败率,提出了一种基于熵权优劣解距离法(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal, TOPSIS)的小区预切换方案。熵权TOPSIS法将小区作为预切换对象,将下行信干噪比、预测驻留时间和移动角度均作为切换指标,分析并预测目标切换小区从而达到预切换目的。首先,根据邻小区的参考信号接收功率(Reference Signal Receiving Power, RSRP)值得到候选目标小区列表;然后,采用熵权法计算三个切换指标的权重;最后,使用TOPSIS法对候选小区进行排序,排序最高的小区即为目标切换小区。实验和仿真结果表明,与现有的切换方法比较,所提方案在一定程度上减少了小区切换次数和无线链路失败率。     

区间数TOPSIS法在战场目标优选中的应用

针对作战指挥决策的实际特点,运用区间数和TOPSIS方法探索战场目标优选问题.通过对影响目标优选因素的全面分析,构建了战场目标优选的评价指标体系.在以区间数形式给出各指标评价值的基础上,应用TOPSIS法建立了目标优选的评估模型,并通过实例对该模型的有效性和实用性进行了验证.该方法能够有效结合定性与定量分析,充分综合各指标评价信息,为战场目标优选提供了一种较为有效的方法和途径.     

基于集对分析三角模糊数的火炮发射阵地选择

为了得到最优的火炮发射阵地,提出了一种利用三角模糊数和集对分析联系数进行排序优选的方法。首先利用三角模糊数描述评价指标属性和指标权重,然后将三角模糊数转化为集对分析联系数,通过联系数的运算,得到综合决策值,进而实现方案排序优选。实证分析表明了该方法的适用性和可行性。     

基于VPRSM和相对熵排序法的辐射源威胁评估

辐射源威胁评估属于多属性决策问题,逼近理想解排序(TOPSIS)法作为经典的多属性决策方法,在威胁评估中应用广泛,但TOPSIS存在人为设定权重和位于正、负理想点中垂线上的对象无法进行区分排序的问题。针对TOPSIS法的问题,提出了基于变精度粗糙集模型(VPRSM)和相对熵排序法的辐射源威胁评估方法。该方法首先基于VPRSM利用先验辐射源数据信息确定权重;然后,将相对熵引入TOPSIS法对其加以改进,通过相对熵排序法完成威胁评估。实例仿真验证了所提方法的有效性和适用性。