基于粗糙集技术的压缩近邻规则

针对各决策时段的时间权重及属性权重已知情况下属性值以直觉模糊数形式给出的动态多属性决策问题,提出了一种基于多准则妥协解排序(VIKOR)拓展的决策分析方法。首先利用给出的动态直觉模糊加权平均(DIF-WA)算子集成各时段的评价值,以获取各方案的综合评价值。然后依据传统VIKOR法的基本思想,结合直觉模糊数的距离公式,对整个方案集进行排序并择优。最后给出一个实例分析,所得结果表明了该方法的可行性和有效性。     

考虑不完全权重信息的直觉模糊VIKOR方法研究

针对指标评价值为语义信息且专家权重、指标权重信息不完全的多指标群决策问题,采用直觉模糊集方法处理语义评价信息,提出了一个改进直觉模糊VIKOR方法。基于最大化贴近系数计算指标权重;以专家偏好的一致性为目标函数,构建线性规划模型来确定专家权重,引入一种新的距离测度方法计算两直觉模糊数的距离,最后通过直觉模糊VIKOR方法对备选方案进行排序并择优,通过某汽车设计方案评价实例验证了所提方法的有效性。     

云模型与VIKOR集成的多属性群决策方法

针对以往定性概念量化过程中只考虑到模糊性这一不确定性因素的不足,采用云模型从模糊性和随机性两个方面实现语义评价变量的量化,并对专家组的语义评价信息进行集结。针对以往云差异性度量方法的不足,基于云模型构成的本质特点,从云滴分布的角度提出了云距离测度算法,进而提出了云相似度算法。考虑到决策指标间相互影响关系,将云模型与决策试验与实验评估法（Decision-Making Trial and Evaluation Laboratory,DEMATEL）相结合,采用云DEMATEL法对专家主观评价给出的指标初始重要度进行修正,进而计算得到指标权重。采用云距离算法计算备选方案与正、负理想解间的距离,并最终由云VIKOR求得备选方案的妥协解。最后以实例验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于犹豫模糊语言多属性群决策的VIKOR扩展方法

针对犹豫模糊语言多属性群决策问题,提出了一种基于可能度分布的VIKOR方法。该方法首先将基于犹豫模糊语言的评价信息转化成可能度分布值,定义了新的距离公式,避免了传统犹豫模糊语言评价信息在计算过程中造成的信息扭曲。然后,设计了基于最大群体效用与最小个体遗憾两个目标的群体信息集结优化模型,并给出多属性群决策的VIKOR扩展方法。运用一个交通建设方案选择的案例分析验证了方法的有效性和优越性。     

基于犹豫模糊PROMETHEEⅡ的设计方案群决策方法*

顾客需求既是方案设计的起点也是方案设计的终点,因此考虑顾客需求信息确定方案评价指标的权重。为解决专家在多个语义评价术语间犹豫不定的问题,采用犹豫模糊语义术语集表达专家评价信息,基于犹豫模糊质量功能展开的思想计算指标权重。根据专家给出的方案评价信息,采用PROMETHEEⅡ进行方案排序。其中将犹豫模糊语言的可能度公式代替PROMETHEEⅡ中的优先函数,避免了犹豫模糊环境下优先函数的构造问题。基于群体一致性原则计算方案排序的妥协解,以所有专家排序结果与妥协解间的总距离最小化为目标函数,构造0-1线性规划模型计算妥协解。     

低可探测性飞机威胁建模及航迹规划仿真研究

提出了一种利用低可探测性(隐身性)飞机RCS变化特性的航迹规划算法.根据目标RCS与雷达作用距离的关系以及简化的固定翼飞机RCS变化率模型,为以雷达为探测手段的防空系统建立威胁杀伤模型,在综合考虑生存概率和路径距离后给出新的航路威胁代价计算函数,最后采用Dijkstra算法在满足飞行约束条件下对隐身性飞机的航迹规划方法进行了大量的仿真.仿真结果表明隐身性作战飞机结合有效的航迹规划算法可以充分发挥自身低可探测性优势而达到隐蔽突防的目的.     

基于扩展VIKOR的不确定语言多属性群决策方法

针对不确定语言多属性群决策问题,提出了一种基于扩展多准则妥协优化解(VIKOR)的决策方法。该方法首先借鉴二元语义表示模型定义了不确定语言短语的运算规则及其距离公式,并使用运算规则集结了专家给出的不确定语言评价信息;然后结合属性的效益型和成本型特征分别定义了其正负理想点,通过将VIKOR法扩展到不确定语言环境来获取方案的折衷排序结果;最后,通过算例分析表明了所提出方法的有效性和优越性。     

分布式系统模糊航迹关联算法分析

目标航迹关联是分布式多传感器系统数据融合研究中的一个关键问题,传统航迹关联多采用统计相关的方法,计算较为复杂,且存在较大的不确定性.文中以分布式系统的航迹关联问题为研究对象,采用多因素模糊综合决策方法,建立了该算法的模糊因素集、评价集、单因素模糊矩阵、多因素模糊综合决策准则以及航迹关联质量域脱离质量等数学模型,最后给出了典型环境下的仿真结果,并与最近邻域法和K近邻法进行了比较,显示了该算法的优越性.     

无人飞行器航迹规划研究

航迹规划的目的是要利用地形和敌情等信息,规划出生存概率最大的无人飞行器突防轨迹。通过对航迹规划任务的仿真需求分析,对无人飞行器的航迹规划进行了研究。首先根据遍布威胁的战场环境,构造了基于威胁源的Voronoi图,得到规避威胁的航迹路线;然后采用Dijkstra算法,搜索出最优航迹路线;最后利用Visual Studio .Net 2010开发平台,在MS SQL Server 2008数据库支持下,运用Visual C# 2008编制图形化界面,设计开发了无人飞行器航迹规划仿真系统,并给出了开发结果,实现了仿真结果的图形显示,为进一步的研究航迹规划奠定了基础。     

基于集成约束无人机两步制航迹规划方法

无人机航迹规划是一个富含地形威胁、雷达威胁和自身可飞性等多约束的优化问题.采用两步制的规划框架,提出一种基于集成约束的无人机航迹规划方法.规划第1阶段采用基于多种群策略的差分进化优化方法,规划第2阶段采用海洋捕食者算法的Lévy运动优化;集成约束机制在搜索过程中动态更新约束策略来补偿可行解数量骤减,抑制搜索停滞.与典型算法和约束处理策略进行对比,实验结果表明,所提出无人机航迹规划方法收敛性好、稳定性强,能够有效地求解复杂多约束无人机航迹规划问题.     

三角模糊数型多准则群决策的VIKOR扩展方法

运用VlseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje (VIKOR)方法研究模糊多准则群决策问题常常将其分成模糊信息集结和VIKOR方法求解两个阶段。个体评估信息集结方法不同,所得到的群体集结结果也不同,获得的妥协解可能会存在较大差异。鉴于此,基于含有三角模糊数的多准则群决策问题,分析现有两种主流群体信息集结方法存在的缺陷,基于个体评估值与群体评估值的距离最优和较高的相似度两个目标,设计群体信息集结优化模型,提出一种拓展的VIKOR方法。最后通过实例分析说明了所提出方法的有效性和可行性。     

赛场环境实时变化的帆船比赛最优路径规划

最优行驶路径规划是帆船比赛取胜的关键环节。文章提出了赛场环境参数实时变化时,基于模糊综合评价的帆船直航比赛最优路径规划方法。该方法利用模糊综合评价思想,综合考虑行驶速度和接近目标两个因素建立综合评价函数进行航行方向决策,赛场环境参数变化时,从当前航行位置相对目标点重新进行路径规划,保证局部状态始终最优,利用宽度优先搜索算法实现全局最优路径搜索。仿真结果证明,该路径规划方法能够取得较好的规划结果,对指导帆船运动员进行科学训练有很好的理论意义和应用价值。     

概率对偶犹豫模糊PROMETHEE多属性群决策算法

为解决犹豫模糊环境中由随机性和不确定性对实际决策造成偏差的多属性群决策问题,提出一种基于概率对偶犹豫模糊PROMETHEE的多属性群决策算法。构建各决策专家的概率对偶犹豫模糊信息矩阵;运用最大离差法与熵值法确定各决策专家与各指标属性的客观权重,结合改进的得分函数与偏离函数得到专家的综合决策评价信息矩阵;进而通过概率对偶犹豫模糊集与PROMETHEE结合的决策算法得到最终决策结果。将该算法运用于航空灾难事故应急响应方案评估的算例分析中,通过与TOPSIS、VIKOR及PDHFS决策算法的计算结果进行对比,验证了概率对偶犹豫模糊PROMETHEE多属性群决策算法的有效性与可靠性。     

基于前景理论和VIKOR的风险型模糊多准则决策方法

针对准则值均为模糊数的风险型多准则决策问题,提出一种基于前景理论和VIKOR的多准则决策方法。首先,进行区间数、三角模糊数、梯形模糊数、直觉模糊数和语言值的无量纲化处理;然后,基于各个准则各种状态下各个方案的准则值排序,确定中位数参考点以及各个方案在各个准则下的综合前景值;接着,基于前景价值矩阵,给出基于VIKOR的扩展方法;最后,通过具体实例验证了所提出方法的有效性和可行性。     

基于稀疏A*搜索和改进人工势场的无人机动态航迹规划

针对不同属性的障碍物所构成的威胁分布模型, 本文提出了一种基于稀疏A*搜索算法预规划和改进人工势场相结合的无人机动态避障算法. 该算法首先对威胁分布建立栅格化模型; 然后根据静态威胁, 基于稀疏A*搜索算法进行全局航迹规划; 最后结合预规划路径和动态威胁分布, 利用改进人工势场法完成无人机的动态避障. 仿真结果表明, 该方法能够规划出给定威胁指标下的全局最优路径并达到良好的动态规避性能.     

复杂装配体多层次装配路径规划研究

针对传统装配路径规划方法应用于复杂装配体时出现的组合爆炸问题,提出了一种基于人机交互的改进A-Star(A*)算法多层次装配路径规划方法。算法在传统启发式路径规划算法的基础上引入了干涉威胁概率、平滑度代价、权重系数参数,实现了算法不同侧重方向的最优路径寻找。算法首先根据基于人机交互的路径规划方法结合操作者的装配经验将复杂装配体划分为多个装配层次段,其次对各层次段中的装配零部件运用改进A*算法求解最优拆卸路径,并最终根据路径反演原则生成整个复杂装配体最优装配路径。结合算法仿真对比与KUKA工业机器人路径规划实例验证,得出上述方法较传统启发式路径规划方法提升了路径规划效率,满足了工业生产中复杂装配体自动路径规划需求。     

主客观权重集成及扩展VIKOR的多属性群决策方法

针对评价信息、属性权重均为不同粒度语言短语的多属性群决策问题,提出一种基于主客观权重集成及扩展多准则协调优化解（VIKOR）的多属性群决策方法。由基本语言评价集实现对多粒度语言评价矩阵的一致化,基于同一粒度的语言决策矩阵计算群体对属性的评价偏差,基于群体评价意见的一致性原则得到属性客观权重,通过二元语义加权算术平均（T-WAA）算子得到属性主观权重,从而集成主、客观权重求得属性综合权重。集结转化后的单个评价矩阵得到群体评价矩阵及其导出矩阵,由扩展VIKOR方法,根据群效用值、个体遗憾值及综合评价值分别对方案进行排序,获得折衷方案。算例分析表明该方法的有效性与可行性。     

基于IVIF-AHP与改进CRITIC法的配电网规划方案综合评估

针对难以量化配电网规划方案的权重问题,提出IVIF-AHP法与改进CRITIC法结合的综合评估配电网规划方案的方法.首先,从配电网供电可靠性、经济性、供电质量及安全性四个方面建立综合评估指标体系;其次,通过三角模糊数确定决策者自身属性,引入评估结果相似度与决策者犹豫度共同决定加权因子矩阵,根据评估矩阵聚合的IVIFN计...     

基于轨迹大数据的动态最优路径规划

以轨迹大数据为基础,结合城市交通状态与用户个性化需求,提出一种基于改进Viterbi算法的动态最优路径规划算法。首先融合交通状态和真实路网拓扑结构,构建基于有向多重加权复杂网络的交通网络模型。采用基于层次分析法和熵权法相结合的综合赋权法对交通网络模型的多权重属性进行权重分配,得到新的有向加权复杂网络模型。进一步采用改进的Viterbi算法求解最优路径。最后,以兰州市为例,对最优路径规划进行分析,并将该算法与静态规划方法进行比较,验证城市最优路径规划算法的有效性与实时性。实验结果表明,结合城市交通状态与用户偏向的路径规划更加科学合理,能够为兰州市驾车出行、交通管理部门决策提供决策支持和参考。