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共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 718 毫秒

1.  基于直觉梯形模糊数的信息不完全确定的多准则决策方法  被引次数:12
   王坚强  张忠《控制与决策》,2009年第24卷第2期
   针对权系数信息不完全确定和准则值为直觉梯形模糊数的多准则决策问题,提出一种基于直觉梯形模糊的信息不完全确定的多准则决策方法.该方法利用权系数的不完全确定信息,建立关于各方案综合直觉梯形模糊数与理想解和负理想解的Hamming距离的优化模型.通过求解优化模型可得到各准则的最优权系数,进而得到各方案与相对理想解的贴近度,再根据贴近度得到方案集的一个排序.实例分析表明了该方法的有效性和可行性.    

2.  一种基于残缺信息的多准则区间直觉模糊决策方法  
   刘天虎  许维胜  吴启迪《计算机应用》,2008年第28卷第4期
   提出一种权重系数存在残缺信息的多准则区间直觉模糊集的排序算法。该方法通过逻辑集成得到各方案的区间直觉模糊集,计算各种方案的区间直觉模糊数的Hamming距离,并建立非线性规划模型,利用粒子群算法求解所得的优化模型,得出最优准则的权重系数。然后通过比较区间直觉模糊集与优级方案 及次级方案的距离来进行最优排序。最后利用实例对方法的有效性和可行性进行了说明。    

3.  基于直觉模糊数的信息不完全的多准则规划方法  被引次数:1
   王坚强  张忠《控制与决策》,2008年第23卷第10期
   定义了直觉模糊数和直觉梯形模糊数及其期望值.针对权系数信息不完全确定和准则值为直觉梯形模糊数的多准则决策问题,提出了信息不完全确定的直觉梯形模糊多准则决策的规划方法.该方法利用权系数的不完全信息构造方案集综合期望值的最优线性规划模型,求解该模型得到各准则的最优权系数,进而得到各方案综合期望值的区间数.利用区间数可能度法对其进行比较,得到整个方案集的排序.实例分析说明了该方法的有效性和可行性.    

4.  突发灾害下医疗资源供应商选择模型及算法  
   刘天虎  许维胜  吴启迪《计算机工程》,2011年第37卷第17期
   对医疗资源供应商选择问题进行建模,提出一种权重系数信息不完全的多准则区间直觉模糊集的供应商排序算法。该算法通过逻辑集成得到各供应商的区间直觉模糊集,计算各供应商的区间直觉模糊数的Hamming距离,并利用粒子群优化算法求解建立的非线性优化模型,得出最优准则的权重系数。通过比较各供应商与优等及次等供应商的距离,进行最优排序。以大规模突发灾害事件下的供应商选择为案例,说明该模型及算法的有效性和可行性。    

5.  基于记分函数的直觉随机多准则决策方法  被引次数:1
   王坚强  李婧婧《控制与决策》,2010年第25卷第9期
   针对准则权系数不完全确定,方案的准则值为区间直觉模糊数的随机多准则决策问题,提出一种基于记分函数的直觉随机多准则决策方法.首先定义离散型区间直觉随机变量、记分函数以及记分期望值和记分标准差;然后构造方案的记分期望值的最优线性规划模型,得出最优权向量,进而求得方案的联合直觉随机变量分布和综合记分标准期望区间值,再利用可能度方法确定方案排序;最后,算例分析结果表明了该方法的可行性和合理性.    

6.  基于直觉模糊熵的直觉语言多准则决策方法  
   王坚强  王佩《控制与决策》,2012年第11期
   针对现有直觉模糊熵方法中存在的一些问题,提出一种新的直觉模糊熵,并将其与现有的几种直觉模糊熵计算结果进行比较.针对准则权重信息不完全且准则值为直觉语言数的多准则决策问题,通过建立基于模糊熵的决策模型来求解准则的最优权系数,并利用直觉语言加权算数平均算子(IL-WAA)求出方案的综合准则值,进而由直觉语言数的记分函数确定方案的排序.最后,通过算例分析验证了该方法的有效性和合理性.    

7.  基于WC-OWA算子的随机多准则决策方法  被引次数:2
   王坚强  任剑《控制与决策》,2007年第22卷第12期
   针对准则权重信息不完全确定且准则值为正态分布随机变量的多准则决策问题,提出一种基于WC—OWA算子的多准则决策方法.该方法根据正态分布3σ原则,将正态分布准则值转化为区间数.并利用连续区间有序加权平均算子集结区间数,通过方案贴近度和加权的连续区间有序加权平均算子建立非线性规划模型,利用遗传算法对模型进行求解,得到准则的最优权系数,进而确定方案的排序.实例分析表明了所提出方法的有效性和可行性.    

8.  一种信息不完全确定的多准则语言群决策方法  被引次数:3
   王坚强《控制与决策》,2007年第22卷第4期
   针对权系数信息不完全确定且方案的准则值为确定语言等级或位于两个连续语言等级之间,甚至缺失的群决策问题,提出一种群体语言决策方法.该方法利用证据推理算法得到方案属于各语言等级的信任度,利用二元语义对方案进行语言集结;然后结合决策者和准则权重的不完全确定信息及方案与理想方案的二元语义问的距离构建非线性规划模型.利用遗传算法求解所得模型,计算得到各方案的排序.实例计算表明了该方法的可行性和有效性.    

9.  基于模糊结构元的模糊数直觉模糊多准则决策方法  被引次数:1
   汪新凡  王坚强  杨小娟《控制与决策》,2012年第27卷第12期
   针对准则权重信息不完全确定的模糊数直觉模糊多准则决策问题,采用模糊结构元方法进行处理.基于模糊数直觉模糊集的模糊结构元表示、模糊数比较和排序的模糊结构元方法以及直觉模糊数的记分函数和距离测度,定义了模糊数直觉模糊数的记分函数和距离测度,进而提出两种准则权重信息不完全确定而准则值为模糊数直觉模糊数的多准则决策方法:记分函数法和逼近理想解排序(TOPSIS)法.实例分析表明了这两种方法的可行性和有效性.    

10.  区间直觉模糊连续交叉熵及其多属性决策方法  被引次数:1
   李香英《计算机工程与应用》,2013年第15期
   在区间直觉模糊(IVIF)环境下,利用连续有序加权平均(COWA)算子定义了一种新的区间直觉模糊数间的交叉熵,即区间直觉模糊连续交叉熵。依据提出的区间直觉模糊连续交叉熵定义了直觉模糊数间的连续交叉熵距离。基于TOPSIS的思想得到备选方案与理想方案的加权距离,并且计算备选方案与理想方案的相对贴近度,依据相对贴近度选择最优方案。其中,针对属性权重信息不完全确定条件下的决策问题,提出了以区间直觉模糊连续交叉熵最大为准则的规划模型;针对属性权重信息完全未知的情况,根据交叉熵理论确定属性权重向量。实验结果验证了新的决策方法的可行性和有效性。    

11.  基于离差优化的信息不完全确定的多准则分类方法  被引次数:7
   王坚强《控制与决策》,2006年第21卷第5期
   提出一种准则权系数信息不完全确定且有训练集的多准则分类决策方法.该方法利用训练集的分类结果和准则权系数的不完全确定信息,基于类间离差最大和类离差最小构建非线性规划模型,再利用遗传算法求解所得优化模型,得到训练集中各方案在各准则下的效用值和准则权系数,通过插值得到方案集中方案在准则下的效用值,确定方案与各类间的离差,进而得到方案的分类.实例计算表明了该方法的有效性和可行性.    

12.  基于小生境遗传算法的自动谈判模型  被引次数:2
   陈培友  李义玲《计算机工程》,2011年第37卷第1期
   为削弱自动谈判模型中谈判Agent对偏好信息汇报的主观度,引入直觉模糊区间数的多准则算法,得到各方案的区间直觉模糊集,并结合不完全确定的权系数信息建立非线性规划模型,得出谈判Agent对各属性的谈判权重。为克服遗传算法早熟现象,运用小生镜遗传算法对谈判空间进行全局快速寻优,提高收敛性。仿真计算表明该模型是有效的,而且精度高、数值稳定性好,能快速客观地辅助谈判Agent达成一致协议。    

13.  面向视觉相似的红外伪装仿真效果评估  
   方浩  李艾华  潘玉龙  王学进  姜柯  王华《兵工学报》,2017年第38卷第2期
   针对红外伪装仿真系统效果评估困难的问题,提出了一种面向视觉相似的解决方法.从视觉相似的角度出发,定义了一种新的视觉相似性模型,并建立了包括温度偏差系数、离散偏差系数和视觉相似性系数的评价指标体系;为减小主观经验的影响,引入直觉模糊集理论,建立了仿真效果评估的多属性决策模型;采用逼近理想解的排序算法(TOPSIS)进行模型求解,并针对算法存在距离正、负理想方案区分度不高的问题,定义了一种基于直觉模糊集Hamming距离的灰色接近系数来表征方案与理想方案的接近程度,有效解决了多属性决策问题.实例表明,该方法的评估结果与TOPSIS方法的结果一致,且与专家评估结果一致,验证了评价指标体系的合理性和评估方法的可行性.    

14.  一种多准则纯语言群决策方法  被引次数:5
   王坚强《控制与决策》,2007年第22卷第5期
   针对权系数信息和方案的准则值为确定语言等级,或位于两个语言等级之间,甚至缺失的群决策问题,提出一种新的决策方法.该方法利用证据推理算法对准则权系数和方案值在准则下进行群体集成,采用二元语义对方案进行语言集结,并用方案与理想方案的二元语义间距离和群体集成信息等构建非线性规划模型,使用遗传算法求解优化模型,进而得到方案的排序.最后通过实例说明该方法的可行性和有效性.    

15.  一种信息不完全确定的多准则分类决策方法  被引次数:3
   王坚强《控制与决策》,2006年第21卷第8期
   针对准则权系数信息不完全确定和准则值信息不完全且有训练集的多准则分类决策问题,提出一种基于证据推理的分类方法,该方法在对训练集分类的基础上,结合不完全确定的准则权系数信息等建立非线性规划模型;然后利用遗传算法和单纯形法联合求解优化模型,得出准则权系数和分类效用阈值等参数,进而求出每一方案的效用值;最后与分类的效用阈值进行比较,得到方案集的分类.应用实例说明了该方法的有效性和可行性。    

16.  属性权重不确定条件下的区间直觉模糊多属性决策  被引次数:2
   张英俊  马培军  苏小红  张池平《自动化学报》,2012年第38卷第2期
   在区间直觉模糊集(Interval-valued intuitionistic fuzzy set, IVIFS)的框架内,重点研究了属性权重在一定约束条件下和属性权重完全未知的 多属性群决策问题.首先利用区间直觉模糊集成算子获得方案在属性上的综合区间直觉模糊决策矩阵,进一步依据逼近理想解排序法(Technique for order preference by similarity to an ideal solution, TOPSIS) 的思想计算候选方案和理想方案的加权距离,最后确定方案排序.其中针对属性权重在一定约束条件下的决策问题,提出了基于 区间直觉模糊集精确度函数的线性规划方法,用以解决属性权重求解问题.针对属性权重完全未知的决策问题,首先定义了区间直觉 模糊熵,其次通过熵衡量每一属性所含的信息量来求解属性权重.实验结果验证了决策方法的有效性和可行性.    

17.  基于证据推理的信息不完全的多准则分类方法  
   王坚强  孙超  吴小月《武汉理工大学学报(信息与管理工程版)》,2005年第27卷第6期
   针对准则权系数信息不完全确定且有训练集的多准则分类决策问题,提出一种基于证据推理方法。该方法首先通过证据推理算法将准则值集成,得到集成效用值,在考虑训练集的基础上,结合不完全确定的准则权系数信息建立非线性规划模型。通过遗传算法求解该模型得到准则权系数和分类效用阈值,进而求出方案的效用值,并通过与每一分类的效用阈值比较,得到整个方案集的分类。最后实例说明该方法的有效性和可行性。    

18.  多特征不确定时间序列的关联趋势分析  
         《计算机应用研究》,2012年第29卷第9期
   针对不确定信息的相似性度量方法无法充分反映信息之间的关联情况,提出了直觉模糊集关联趋势分析法(RTIFS法)。利用直觉模糊集之间的距离表示不确定信息的差别,通过区间数与直觉模糊集之间的等价关系,利用区间数的距离计算直觉模糊集的关联度,最后应用集对分析法对序列间的关联趋势进行分类。RTIFS法将关联度计算的范围推广到不确定信息环境下,并给出多特征序列关联趋势的分类结果。实验结果表明,RTIFS法的分类准确率较高,算法运行时间短。    

19.  基于云模型的语言随机多准则决策方法  
   任剑《计算机集成制造系统》,2012年第18卷第12期
   为解决不完全信息的语言随机多准则决策问题,设计了一种将一维正态云与相对满意度相结合的求解方法。该方法首先根据正态分布规律与黄金分割率法,将各方案在各准则下的不确定语言评价标度转化为近似的一维正态云;接着采用数字特征差异法,度量在各准则下各方案与正、负理想方案之间云的距离;然后利用区间数的运算法则,求取各方案与正、负理想方案之间的加权距离;最后计算各方案的相对满意度,进而确定排序。以城市公交线网优化为例,验证丁该方法的有效性和可行性。    

20.  权重信息不完全的序数型多属性决策TOPSIS法  
   李金鹏  李武  岳超源  宋恒力《计算机集成制造系统》,2013年第19卷第6期
   针对属性权重信息不完全、方案属性值为序数的多属性决策问题,提出一种基于序数信息近似处理的决策方法.定义了序数信息多层次近似处理算法,并据此将方案序数评价值转化为基数;确定备选方案集上的正负理想点,结合权重不完全信息构建方案与正负理想点距离的优化模型;给出一种区间型的方案排序指标,通过区间数可能度的计算比较指标大小,并最终实现方案排序.通过与现有方法的计算结果进行比较,表明了该方法的合理性和有效性.    

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