正态模糊数互补判断矩阵及其排序方法

提出正态模糊数互补判断矩阵,给出了基于NFC-OWA算子的正态模糊数互补判断矩阵的排序方法,并且利用决策者风险态度参数对排序结果进行了敏感性分析。针对决策信息以正态模糊数互补判断矩阵形式给出的有限方案决策问题,提出了具体的决策方法,并通过算例表明该方法是可行且有效的。     

四参数区间数多指标决策的逼近理想点法

研究了四参数区间数的多指标决策问题,提出了四参数区间数多指标决策的逼近理想点法,定义了四参数区间数向量间的距离和四参数区间数方案的正负理想点方案,通过计算各方案到理想点方案的距离和贴近度,以贴近度的大小实现方案的排序择优.最后,通过一个实例说明此决策方法是简单有效的.     

多目标决策的优劣系数法

本文给出多目标决策“优劣系数法”的方法、原理和系统软件.该方法通过对多目标决策诸多备选方案进行逐对比较以构成优系数与劣系数矩阵,从而得出结论,该方法可用于多目标决策选优、排序和得出满意解.     

水利水电规划方案优选的灰色决策模型

本文建立了水利水电规划方案优选的灰色局势决策和灰色关联分析排序模型。在与模糊优选模型比较分析的基础上,利用模糊优先关系定序法综合排序,确定了方案的优选结果。     

基于熵权的公路建设项目排序多目标决策分析

采用熵权与决策者的主观权重相结合的方法确定综合权重,运用多目标决策理论,建立了基于熵权的一种多目标决策方法对公路建设项目进行排序.该方法系统地考虑了决策方案目标集的客观因素和决策者的主观因素,使权重确定更加合理.然后再结合“理想点法”进行评价和排序.最后通过应用举例,说明应用该方法对公路建设项目进行排序更加科学可靠.     

基于相似度的区间数群决策方法

针对属性值为区间数的多专家多属性群决策问题,首先,给出了一个度量区间数相似度的新公式,然后研究了相似度一些优良的性质,提出了一种基于相似度的区间数群决策方法,并给出了决策的具体实施步骤.该方法利用OWA算子集结群体专家意见,通过各方案与正、负理想方案的比较,实现对决策方案的排序.最后,通过算例分析验证了该方法的可行性和合理性.     

基于区间优势可能势的模糊折衷型防洪多目标多属性决策方法

通过综合考虑防洪多目标调度中的各种风险因素,提取了影响水库群防洪需求的若干风险指标,针对防洪多目标方案集的决策优选问题,提出了一种基于区间优势可能势的模糊折衷型多属性决策方法,建立了多属性目标的决策矩阵,避免了备选方案的模糊性和不准确性。并根据区间数的可能度对各方案进行优属度排序,分别选取各属性下的正、负理想方案。另外,还提出了一种描述备选方案与理想方案差异度的优势可能势,更加精确地度量不同方案之间的优劣程度。并在此基础上,采用模糊折衷型多属性决策方法,结合不同属性的主观权重,对备选方案进行优选和排序,得到了满足实际需求的多属性决策最佳优选方案。     

基于权重最小变化量的参数敏感性分析

通过引入权重最小变化量和敏感性系数等概念,研究了多目标决策中参数变化导致结果变化的临界条件,给出了方案排序对权重变化的敏感性分析方法,并通过一个实例进行了说明。     

工程方案的评价与排序的多准则分析

本文在充分考虑水利水电工程开发方案的评价与决策过程中的任务和特点的基础上,根据由多个专家参与方案的多准则评估所得的分布式评价矩阵,借助于多准则决策的PROMETHEE方法建立各方案向的级别不劣于关系,并研究了相应的决策方法进行方案的排序,最后给出了实例研究成果。     

层次分析法方案排序向量的研究

提出了一种确定一族AHP排序向量的新方法.通过引进2个参数,这一方法就能满足决策者对标度喜好和分辨率的要求.由此得出3个重要的结论:方案的优先关系只与行元素乘积的几何平均值有关;得到的排序向量不是固定的而是一族排序向量;在同一准则下,方案权重之比会随着参数的变化而变化,但优先关系不变.最后给出算例说明.     

基于加权模糊推理的损害油层改善措施方案优选

针对损害油层措施方案优选问题,提出了一种基于加权模糊推理网络的智能决策方法.该决策模型融合了模糊逻辑,能够较完整地表达领域规则和先验知识,以及神经网络自适应环境的优点,可同时处理定性知识和定量数据.根据油田已有的大量损害油层地质研究资料和措施效果历史数据,确定影响措施选择的决策因素指标,并以损害油层在某种措施下的增油效果和稳产时间为决策目标构建智能决策模型.所建立的模型可直接为措施方案的优选提供决策支持.文中给出了该智能决策模型的建立和具体实现方法,油田实际资料处理结果证明了决策模型的有效性.     

选址决策对制造业企业经济效益的影响

企业选址的战略目标是使选址决策能给企业带来最大化的收益,选址会影响企业的成本,进一步影响到企业的利润、人力资源的获取和科技支撑等。从制造业的选址原因、目的出发,结合有关实例佐证选址对企业经营发展的影响,并提出了制造业在选址决策时应该考虑的重要因素和常用的分析方法。     

基于信噪比的多目标决策方法及其工程应用

求解多目标优化问题得到非劣解集后,为了确定出最终的设计方案,研究简单而有效的多目标决策方法十分必要。为此,提出了一种基于信噪比的多目标决策方法。该决策方法在多目标优化设计中引入稳健设计的思想,运用信噪比的概念在非劣解集中选择最稳健的设计作为最终方案。基于信噪比的多目标决策方法,不仅可以方便地对非劣解进行评价和排序,而且考虑到工程实际中误差的客观存在,具有较大的工程应用价值。文中采用某轻型飞机齿轮箱多目标优化设计作为算例,验证了采用该决策方法的必要性和有效性。     

方案排序对属性值的敏感性分析

多属性决策问题的属性值是决定方案排序的基础。由于许多主观和客观的原因 ,多属性决策问题中属性值的确定常常受到不确定、不精确和易变的因素影响 ,而这些因素将直接影响到决策的结果。从属性值最小变化量出发 ,结合实际案例研究了属性值变化对方案排序的影响及其量化方法 ,采用该方法可以确定出每一个方案对属性值改变的敏感性以及最敏感的方案。     

实物期权在企业投资决策中的应用

针对传统的NPV方法在项目决策时忽视了投资的不可逆性、可延迟性等特性，难以评价项目的经营柔性价值的问题，本引入了实物期权理论，在国外研究成果的基础上，介绍了实物期权方法在投资决策中的应用，并通过案例分析，给出了解决投资决策中期权定价问题的一般途径。     

Algorithm for estimating confusion states of flexible manufacturing systems

As confusions have an impact on the multi-thread running and decision-making of flexible manufacturing systems (FMS), this paper aims to present a novel algorithm for finding all confusions of such an FMS, which can be considered as the foundation of further system modeling and control. An algebraic method is presented by analyzing the characters of confusion states, based on the available detection schemes of the subnet structure of Petri nets. The method implements state estimation of confusions by inputting a system static structure and an initial state instead of supervising system states. This result can be applied to conflict rationality analysis in the system modeling phase. Finally, an example of FMS is employed to simulate the proposed algorithm. The result shows that all confusion states of the target system can be estimated effectively by using the method.     

应用Q学习决策的最优攻击路径生成方法

论文主要研究的是基于Q-learning算法生成一种动态寻找最优攻击路径的方法,并且能够提高攻击方法的高效性与适应性.以Q-learning算法为基础,参考网络连通性,通过分区的手段,利用删除网络拓扑中不可达的路径的化简方法,并通过机器学习的方式模拟黑客攻击,将状态与动作结合,在不断地学习中能够提高自身的适应与决策能力...     

基于AHP的BOT项目投标报价策略决策模型

分析BOT项目投标报价策略决策的因素及其决策指标，根据BOT项目投标报价策略决策目标，运用层次分析法的原理建立基于AHP的BOT项目投标报价策略决策模型，并结合投标实际对模型的应用进行了分析，结果表明模型是可靠而适用的。     

前期工程影响工程造价的因素探析

分析前期工作阶段造价管理影响工程造价的因素,阐述工程前期在全过程工程造价管理中的重要地位,提出重视项目决策阶段和设计阶段的造价管理,以控制建设项目的总造价。     

基于属性依赖度分析的粗糙集数据挖掘方法应用

目的采用粗糙集中的属性依赖度分析方法对胶合板缺陷检测数据进行分析,获得各属性对决策的不同作用,并得出各属性间的依赖关系．方法采用粗糙集属性依赖度分析方法对实验数据进行有效分析,挖掘出对决策分析影响大的属性,去掉对决策分析影响小的冗余属性,构造数据挖掘模型．结果从胶合板缺陷检测数据中挖掘出各属性对决策分析的影响程度以及各有关属性间依赖关系的知识,在胶合板缺陷检测数据集的17个属性中,得到了3个重要属性,5个对决策影响较小的属性．结论基于粗糙集属性依赖度的数据挖掘方法提高获取规则的快速性,降低计算的复杂度,增强规则的可解释性,取得良好的研究结果．