基于集对分析的区间概率随机多准则决策方法

定义了区间概率空间以及区间概率随机变量．针对准则权重确知且准则值为区间概率随机变量的多准则决策问题,提出一种基于集对分析的决策方法．该方法首先根据离差最大化,确定各随机变量的概率,将区间型概率问题转化为经典的确定型概率问题;然后利用集对分析建立规划模型,将区间状态值用联系数表示,并根据集对势序准则对方案进行排序;最后通过实例说明该方法的有效性和可行性．

     

模糊多准则决策方法研究综述

模糊多准则决策是当前决策领域的一个研究热点,在实际决策中有着广泛的应用.为此,介绍了基于模糊数、直觉模糊集和Vague集的多准则决策方法和语言多准则决策方法的研究现状,定义了直觉梯形模糊数和区间直觉梯形模糊数,扩展了模糊数和直觉模糊集.最后探讨了目前模糊多准则决策要解决的问题和发展方向.     

基于交叉评价和竞争视野优化的多属性决策方法

借鉴数据包络分析（ＤＥＡ）的交叉评价思想,首先,建立了评价对象以“自身优势最大化”为一致目标时基于交叉评价的多属性决策模型;然后,在重新定义“竞争区间”的概念基础上,用竞争视野优化准则对模型进行修正;最后,通过具体算例表明,该方法公平地体现了评价对象在决策过程中的“发言权”和“能动性”,保证了决策的公正性．

     

基于幂均算子的区间型多属性决策方法

针对决策矩阵元素为区间数的不确定多属性决策问题,提出一种新的决策方法．定义了区间数幂均算子和区间数的相似度,利用一致度矩阵获得每个属性与其他属性的相对一致度．通过区间数幂均算子集成得到方案的综合属性值,进而给出了方案的排序结果．该方法不需要求解属性的权重．应用实例表明了所提出方法的有效性和实用性．

     

一种基于直觉模糊集相似度的多属性决策方法

直觉模糊集（ＩＦＳ）是对模糊集理论的一种扩充,能更好地处理模糊概念．首先给出一种新的直觉模糊集相似度;然后提出基于直觉模糊集相似度的多属性决策方法;最后通过线性目标规划模型和直觉模糊集相似度,得到属性的最优权重和相应的方案排序．数值实例表明,该方法是有效而可行的．

     

基于集对分析的不确定性多属性决策模型与算法

针对不确定性多属性决策问题,提出统计学中的样本特征参数均值和方差也是模糊数（区间数、三角模糊数、梯形模糊数）特征参数的理论,并用联系数A+Bi表示“均值+方差”,再根据集对分析中的联系数理论计算“均值+方差”的“模”,用这种“模”代表属性权重和属性值进行不确定性多属性决策,简便实用;利用“均值+方差”联系数中i的不同取值可以考察不确定性对排序的影响.应用实例表明该理论是有效和可行的.     

区间型多属性决策的心态指标法

针对决策者偏好信息和属性值均为区间数的多属性决策问题,提出一种新的决策方法.该方法将区间型决策矩阵转化为带心态指标的决策矩阵,通过求解主#客观偏好的总绝对偏差最小与各方案综合属性值差距最大的双目标规划问题,客观地确定了属性的权重,从而给出各方案的排序结果.当决策者处于不同心态时,可以通过调整其心态指标来进行决策,因而更加符合实际.应用实例表明了该方法的有效性和实用性.

     

一种基于二元语义的混合型多属性决策方法

!针对指标权重未知的混合型多属性决策问题,提出一种基于二元语义的决策方法.首先,定义了语言评价变量与三角模糊数的转化规则和二元语义之间的距离,给出了不同类型指标数据与二元语义的转化;然后,利用与正理想解灰色关联度偏差最小原理,确定了属性的指标权重,并利用二元语义加权算术平均值对方案进行排序;最后,通过应用案例说明了所提方法的决策步骤,并与TOPSIS方法进行了比较,表明了所提方法的有效性和优越性.

     

一种具有正态随机变量的多属性决策方法

针对具有正态随机变量的多属性决策问题,提出一种决策分析方法．首先运用概率统计知识对具有正态随机变量的决策矩阵进行处理,得到每个方案的综合效用值,通过分析可知方案的综合效用值仍是正态随机变量;然后依据３σ 原则确定每个方案的综合效用值所在的区间,并通过区间数的比较来建立两两方案之间比较的优势可能度矩阵;再后依据优势可能度矩阵,运用ＰＲＯＭＥＴＨＥＥ Ⅱ方法得到方案的排序结果;最后通过一个算例说明了该方法的有效性和可行性．

     

基于投影技术的三角模糊数型多属性决策方法研究

针对属性权重完全未知且属性值为三角模糊数的多属性决策问题,提出一种基于线性规划和模糊向量投影的决策方法.该方法基于加权属性值离差最大化建立一个线性规划模型,通过求解此模型得到属性的权重,计算各方案的加权属性值在模糊正理想点和负理想点上的投影,进而计算相对贴近度,并据此对方案进行排序.最后,通过算例说明了模型及方法的可行性和有效性.

     

集对分析在不确定性智能决策中的应用

语言是思维的表达,智能决策是基于确定性与不确定性对立统一思维的一类高级决策。文章综述集对分析在纯自然语言决策,自然语言与数学混合语言决策,区间数决策和直觉模糊决策,集对分析粗糙集决策,联系数与马尔可夫链相结合的决策,赵森烽?克勤概率的贝叶斯决策,偏联系数的决策和同异反综合集成决策等方面的应用。特点是把基于确定性的决策建模与不确定性系统分析相结合,把系统宏观层次的分析与微观层次的分析相结合,把两种或多种决策方法综合集成,根据不确定性的具体情况给出决策建议,因而是一种立足于全局的智能决策,并认为集对分析的不确定性智能决策过程,在本质上是把决策系统中的信息能转换成智能的过程。     

基于集对分析的区间概率随机多准则决策方法

定义了区间概率空间以及区间概率随机变量．针对准则权重确知且准则值为区间概率随机变量的多准则决策问题,提出一种基于集对分析的决策方法．该方法首先根据离差最大化,确定各随机变量的概率,将区间型概率问题转化为经典的确定型概率问题;然后利用集对分析建立规划模型,将区间状态值用联系数表示,并根据集对势序准则对方案进行排序;最后通过实例说明该方法的有效性和可行性．     

多属性决策的Vague集方法

对多属性决策问题和信息集结问题进行了研究,分析了已有Vague集方法,并通过例子说明其不足之处.提出了一种多属性决策的Vague集方法.定义了方案对目标的支持(反对、中立)度等概念,利用目标优属度矩阵对属性值及属性权重进行集结,从而得到方案的Vague估计值.定义正(负)理想Vague值,并用TOPSIS法对方案进行排序和选优.算例验证了该方法的有效性和可行性.     

Multiattribute decision making based on power operators for linguistic intuitionistic fuzzy set using set pair analysis

The aim of the presented paper is to give a multiattribute decision making (MADM) method under the linguistic intuitionistic fuzzy (LIF) environment using the set pair analysis (SPA) theory. LIF set can express the qualitative information in terms of linguistic variables, whereas the connection number (CN) based on the “identity,” “discrepancy,” and “contrary” degrees of the SPA theory handles the uncertainties and certainties systems. On the basis of these features, we develop some series of linguistic CN (LCN) power weighted and ordered weighted geometric aggregation operator to aggregate the different LCNs. Several properties of the operators are also studied. Afterward, we present a novel MADM method to solve decision‐making problems under LIF set environment and illustrate with several examples to validate it. A comparative analysis is also presented to show the results.     

考虑风险偏好的区间直觉模糊软集型多属性决策方法

文章针对多方参与、评价指标有差异且存在模糊性的多属性方案优选问题,提出了一种考虑风险偏好的区间直觉模糊软集决策方法.对这类区间直觉模糊软集的多属性决策问题,提出了一个三阶段的决策方法,且按照决策者三种不同风险偏好,给出了相应的决策原则.在此基础上,文章选择了其中一种情形提出了具体的决策算法.最后,文章通过数值算例验证了该方法的可行性和有效性,同时采用综合得分值对该方法的结果进行了一致性的验证和讨论.该方法不仅可以很好地解决这类多属性方案优选问题,也能进一步推广到多属性方案的排序问题中.     

基于集对分析的WSN安全态势感知模型的研究

为提高无线传感器网络安全评估准确性、灵敏性,将安全态势感知的概念引入无线传感器网络安全研究,采用集对分析理论对无线传感器网络安全态势进行评估,用安全态势值判断无线传感器网络受到安全威胁的强弱。实验中使用KDD Cup 1999数据集模拟无线传感器网络攻击,通过改变网络中受攻击节点数量模拟不同强度的网络攻击,并在11种不同的攻击强度下分析安全态势值变化情况。实验结果表明,该模型可以提高无线传感器网络安全评估的准确性,与传统基于安全熵法的评估模型相比,本文提出的方法对中低强度的攻击灵敏度更高,攻击效果区分更加明显,并可根据安全态势值对网络安全态势进行分级。     

一种基于投影多属性决策的证据推理方法

Dempster证据组合规则无法有效处理高冲突证据组合问题,往往引发反直观结果。针对这一问题,提出一种新的证据推理方法。该方法通过建立一个目标规划模型来获得各信源最优的属性权重向量,进而基于投影法对各个目标方案在区间型理想点上的投影进行排序。实验结果表明,所提出的方法能够有效应对高冲突证据组合问题。     

变精度集对势粗糙集模型

为使粗糙集理论能有效处理含噪音的不完备信息系统,将集对势扩充粗糙集模型和Ziarko教授提出的多数包含关系相结合,提出了变精度集对势粗糙集模型.然后,给出了正域相似度的定义,提出了基于正域相似度的启发式属性约简算法,并分析了算法的时间复杂度.仿真实验表明了该方法处理含噪音的不完备信息系统的有效性.     

不完备信息系统中集对粗糙集模型

粗糙集理论在数据挖掘中的成功应用已成为近来人工智能领域研究的热点,人们将经典粗糙集中的等价关系放宽后使粗糙集理论的运用更加广泛,但在不完备信息系统中的运用仍受到限制。在已有的集对粗糙集模型的基础上,提出了针对不完备系统更加有效的集对粗糙集模型,通过实例说明了这种模型的可行性和有效性,使粗糙集模型在一定程度上得到了推广。