基于灰熵模型的区间型指标和权重的不确定多属性决策方法及其应用

区间型属性值及权重多属性决策问题的难点在于不确定权重信息的精确化和区间数的排序问题.灰熵模型中运用与理想解均衡接近的贴近度对方案排序的思想,不仅可以使多属性决策避开繁重的模糊数据精确化步骤,还可以有效解决方案排序时的点关联倾向问题.考虑到传统灰熵模型只适用于精确实数和指标权重缺失的缺陷,将灰关联熵引入传统灰熵模型,构建区间型权重属性值的灰熵模型,解决不确定数据精确化的难题.针对区间数排序难的难题,基于TOPSIS方法应用衍生变量接近度、均衡度再次逼近理想解的思想计算改进灰熵模型的均衡接近度对方案进行排序.最后,通过SG激光装置项目选择某种非标元器件供应商的算例验证了所提出模型的有效性.     

改进TOPSIS的多时刻融合直觉模糊威胁评估

针对防空作战中的目标威胁评估问题,提出一种新的多时刻融合直觉模糊数排序模型.首先,根据目标威胁属性的主、客观权重得到综合权重;然后,通过逼近理想解排序法衡量直觉模糊数信息量的大小,利用直觉模糊熵表征直觉模糊数信息的可靠性,并结合决策者的风险偏好构建基于信息量和不确定性的直觉模糊数排序模型,得出单时刻的目标威胁排序;最后,利用泊松分布逆形式构建时间序列权重,从而融合多个时刻的决策信息,得出最终的目标威胁排序.仿真结果表明,所提出的算法综合了多时刻的决策信息,并可根据决策者的风险偏好进行调整,灵活性强、可靠性高.     

基于目标作战意图信息融合的威胁评估方法

针对不确定信息条件下目标威胁评估缺乏融合作战意图信息的现状,提出一种基于IFIOWA算子并融合目标作战意图信息的目标威胁评估方法.首先,基于战场目标不确定信息,以直觉模糊集为基础,利用直觉模糊诱导有序加权平均算子(IFIOWA)进行信息集结;其次,利用灰色关联群决策方法将作战意图信息与指标值知识测度进行融合,作为IFIOWA算子诱导值;再次,通过最小二乘方法融合基于指标排序位置权重和基于评估信息权重,获得多类型融合的IFIOWA算子位置权重;最后,基于IFIOWA算子对指标信息进行集结,并利用理想解贴近度的方法计算目标威胁度.威胁评估算例表明,所提方法能够融合目标作战意图信息,评估结果合理有效.     

基于威胁度函数的海战场态势可视化方法

态势可视化是指挥员实施作战指挥、获取战斗胜利的根本保证.目前的态势可视化方法仅处理战斗单元的空间信息,不能解决战斗单元属性维间关联的问题.提出了一种基于威胁度函数的海战场态势可视化方法.综合了战斗单元的威胁度和密度属性维,使指挥员能够较准确把握战斗单元属性维间的关联,从而为指挥员做出正确决策提供依据.最后通过实例计算表明了对评估战场态势的可行性和有效性.     

基于核与灰度的灰色综合关联贴近度决策模型

针对指标值为区间灰数且权重属性部分已知、部分未知的决策问题, 提出一种基于核与灰度的灰色关联综合贴近度的决策方法.首先, 通过定义区间灰数的离散度和接近度, 构造一个确定指标权重的多目标优化模型; 然后, 利用区间灰数的简化形式, 求出方案与正、负理想方案核的关联度和灰度的关联度, 进而计算出方案的综合关联度; 最后, 构建灰色综合关联贴近度模型并依综合关联贴近度大小对方案排序.算例分析验证了所提出方法的合理性和可行性.     

雷达辐射源信号分选识别特征性能评价的改进灰色关联模型

为解决雷达辐射源信号分选识别特征评价不够客观和缺乏评价依据等问题,构建了一种结合区间直觉模糊思想的改进灰色关联的特征评价模型。该模型引入信噪比维度来考察不同层次数据的动态差异,以区间型数据描述特征信息,建立区间直觉模糊综合决策矩阵;其次,采用特征间总离差最大化的优化模型来确定各指标权重;最后基于改进灰色关联框架,结合逼近理想点方法实现特征方案排序。仿真实验结果表明,所提方法能够给出与实际情况相一致的分选识别特征评价排序结果,并和未改进的灰色关联法分析结果基本一致,验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于云模型的区间直觉模糊数多属性群决策

针对属性值为区间直觉模糊数的多属性群决策问题, 考虑到模糊性和随机性对群决策过程及结果的影响, 本研究将利用云模型理论结合区间直觉模糊数的特征, 运用灰色关联系数法和信息熵理论确定专家和属性权重, 通过信息集结构建综合评价云模型. 不同于传统的区间直觉模糊数的排序方法, 本研究利用云模型的3En规则将区间直觉模糊数进行云转换并通过云相似度确定方案的综合评价值和犹豫度, 然后对决策方案进行比较分析. 研究结果表明: 该方法能够科学有效地进行决策, 进而为决策方提供科学依据.     

空中目标威胁评定计算的方法研究

介绍对空中目标进行排序的方法,其基本思想是首先构建威胁评估指标体系,对各指标进行量化处理,然后应用灰色关联度分析对空中威胁目标进行威胁评估与排序,找出影响战场态势的重要目标,以便合理正确地分配火力进行打击。通过实例来说明灰色关联分析在目标排序中的应用。     

基于前景理论和证据推理的区间灰数多属性决策

针对不确定背景下的多属性决策问题,提出基于前景理论和证据推理的区间灰数多属性决策方法.首先,考虑区间灰数在区间内取值概率不相等的特性,提出一种改进的区间灰数距离公式,在此基础上,以方案的正负理想解为参考点,计算属性值与正负理想解之间的距离集.其次,将决策者的风险心理因素引入区间灰数多属性决策中,结合前景理论构建基于区间灰数距离的前景价值函数.再次,通过证据推理算法和区间数可能度大小比较规则对方案做出排序.最后,通过算例分析验证所提方法的有效性.     

灰色关联投影下的模糊多属性群决策方法

针对属性评价信息为区间直觉梯形模糊数的多属性群决策问题,给出一种基于灰色关联投影的群决策方法。在规范化处理各决策矩阵的基础上,定义负极端决策矩阵及平均决策矩阵,根据各决策矩阵与这两类矩阵的距离大小确定决策者权重,由区间直觉梯形模糊数加权算术平均算子及决策者权重得到群体决策矩阵。由各方案与正、负理想方案的相对贴近度最小化确定各属性权重,以正理想方案为参考,计算各方案与参考序列关于每个属性的灰色关联系数,并计算各方案到正理想方案的灰色关联投影值,根据各方案投影值大小实现对方案的排序择优。将所给群决策方法应用到生鲜冷库空调系统选择决策问题中,算例分析的过程体现了该群决策方法有效性与可行性。     

Grey relational analysis model for dynamic hybrid multiple attribute decision making

In this paper, the dynamic hybrid multiple attribute decision making problems, in which the decision information, provided by decision makers at different periods, is expressed in real numbers, interval numbers or linguistic labels (linguistic labels can be described by triangular fuzzy numbers), respectively, are investigated. The method first utilizes three different GRA (grey relational analysis (real-valued GRA, interval-valued GRA and fuzzy-valued GRA) to calculate the individual grey relational degree of each alternative to the positive and negative ideal alternatives based on the decision information expressed in real numbers, interval numbers and linguistic labels, respectively, provided by each decision maker at each period, and then adopt the concept of fuzzy membership grade and clustering to aggregate the grey relational degree of all the evaluated periods. Finally, an illustrative example is given to verify the developed approach and to demonstrate its practicality and effectiveness.     

基于多指标灰区间数关联决策模型的产品方案设计

针对复杂产品方案设计中属性信息的不完全性和不确定性,研究了方案设计中多指标灰区间数关联决策计算方法.提出一种基于灰色系统理论的多指标灰区间数关联决策模型.该模型通过引入灰区间敷序列的范数实现多指标决策矩阵的规范化处理,构建了综合考虑灰色信息的正负理想区间方案,利用方案的优属度从整体性的角度获得最优决策方案.最后,通过大型水轮机的方案设计,验证了该模型的有效性和实用性.     

基于时间度的风险型动态灰色多属决策方法

针对方案属性值为区间灰数的动态多属性决策问题,提出了一种基于前景理论的动态多属性决策方法。定义了区间灰数新的距离测度;鉴于被评价对象在时序上的差异信息和波动性,建立了基于熵和时间度的确定时间权重的优化模型;以两两方案互为参考点确定了前景价值函数,由此构建了求解最优权向量的优化模型,最后以方案的综合前景值对方案进行排序。通过实例说明了该方法的合理性和有效性。     

Interval‐valued Pythagorean fuzzy GRA method for multiple‐attribute decision making with incomplete weight information

In this paper, the concept of multiple‐attribute group decision‐making (MAGDM) problems with interval‐valued Pythagorean fuzzy information is developed, in which the attribute values are interval‐valued Pythagorean fuzzy numbers and the information about the attribute weight is incomplete. Since the concept of interval‐valued Pythagorean fuzzy sets is the generalization of interval‐valued intuitionistic fuzzy set. Thus, due the this motivation in this paper, the concept of interval‐valued Pythagorean fuzzy Choquet integral average (IVPFCIA) operator is introduced by generalizing the concept of interval‐valued intuitionistic fuzzy Choquet integral average operator. To illustrate the developed operator, a numerical example is also investigated. Extended the concept of traditional GRA method, a new extension of GRA method based on interval‐valued Pythagorean fuzzy information is introduced. First, utilize IVPFCIA operator to aggregate all the interval‐valued Pythagorean fuzzy decision matrices. Then, an optimization model based on the basic ideal of traditional grey relational analysis (GRA) method is established, to get the weight vector of the attributes. Based on the traditional GRA method, calculation steps for solving interval‐valued Pythagorean fuzzy MAGDM problems with incompletely known weight information are given. The degree of grey relation between every alternative and positive‐ideal solution and negative‐ideal solution is calculated. To determine the ranking order of all alternatives, a relative relational degree is defined by calculating the degree of grey relation to both the positive‐ideal solution and negative ideal solution simultaneously. Finally, to illustrate the developed approach a numerical example is to demonstrate its practicality and effectiveness.     

三参数区间灰数信息下的动态多属性决策方法

针对方案属性值为三参数区间灰数的动态多属性决策问题, 提出一种基于前景理论的动态多属性决策方法. 定义了三参数区间灰数距离测度和排序方法; 鉴于被评价对象在时序上的差异信息和波动性, 建立基于方差和时间度的确定时间权重的优化模型; 以两两方案互为参考点确定前景价值函数, 由此构建求解最优权向量的优化模型,并通过求解方案的综合前景值对方案进行排序. 实例研究表明了该方法的合理性和有效性.

     

基于信息还原算子的多指标区间灰数关联决策模型

针对区间灰数加减逆运算结果存在偏差这一问题,通过对加减逆运算等式两边区间灰数模之间关系的分析,设计了区间灰数加减逆运算的信息还原算子,并证明了该算子的正确性;在此基础上,根据灰色关联度的理论,提出了基于信息还原算子的区间灰数序列关联度的计算方法,研究了具有区间灰数的多指标决策问题,建立了多指标区间灰数关联决策模型;最后,通过实例验证了该模型的有效性与实用性.     

不确定多指标决策的可能度规划模型及其应用

针对指标权重未知的区间数型不确定多指标决策问题, 提出区间数可能度与比较优势关系理论, 并推导出一些相关结论. 借鉴合作博弈中极大极小算法, 建立基于区间数比较优势关系, 确定指标权重的可能度规划模型. 利用供选方案间相互比较的可能度矩阵测定信息, 集结各方案比较的总体可能度值对供选方案集进行优劣筛选和排序, 以此给出一种新的区间数型不确定多指标决策的可能度规划算法. 最后通过算例验证了所提出模型算法的有效性和实用性.