基于QABC-IFMADM算法的有人/无人机编队作战威胁评估

信息化条件下有人/无人机编队作战环境具有高度不确定性,如何对目标进行快速有效的威胁评估成为亟待解决的问题.在直觉模糊集框架下,研究决策者对方案具有偏好,目标属性值为区间数且权重未知的评估问题,提出一种量子蜂群（QABC）优化属性权重的直觉模糊多属性决策（IFMADM）的威胁评估方法.首先,建立方案偏好模型;其次,综合考虑客观优化排序和决策者方案偏好信息,建立主客观最优属性权重优化模型,并采用量子蜂群算法优化属性权重,使得属性权重更准确地反映实际情况.最后,通过编队对地作战威胁评估算例验证了所提方法的合理性与有效性.     

权重信息不完全的混合型多属性决策方法研究

针对属性权重信息不完全且属性取值为精确数、语言标度、区间数、直觉模糊数、区间直觉模糊数的混合型多属性决策问题,根据五种不同形式的属性值规范化定义,建立每种形式下属性值之间的相关系数。基于偏爱程度的加权平均(PDWA)算子和逼近理想解(TOPSIS)法构建单目标最优化模型求出各属性的权重,通过对属性值和属性权重的线性集结,得到排序结果。最后通过数值算例,验证了该方法的可行性和操作性。     

属性权重不确定的直觉模糊多属性决策的威胁评估方法

在直觉模糊集的框架下,重点研究了目标属性值为区间数且权重完全未知,决策者对方案具有偏好信息的问题,提出一种属性权重不确定的直觉模糊多属性决策的威胁评估方法。首先,针对上述问题,建立了直觉模糊区间判断矩阵,给出了目标属性为区间数的指标值规范化处理方法;其次,分析了决策者对方案中所涉及的目标属性、属性权重及决策者权威度,建立了群决策的方案偏好模型;再次,针对目标属性值在某一区间内变化的特点,给出了直觉模糊区间值的接近度与理想解的定义,建立了最优属性权重约束优化模型;最后,以典型的威胁评估实例验证了该方法可同时反映主观和客观信息对目标威胁评估的影响,可有效避免因部分传感器失效或受外界环境因素影响以及决策者主观经验所带来的偏差,实际目标威胁评估结果验证了该方法的优越性。     

采用区间数的集对分析目标威胁判断模型

现代海战中,对空防御已经成为水面舰艇编队防御的主要内容,对来袭空中目标的威胁判断是有效对空防御的前提.针对空中目标威胁判断指标属性权重与属性值均为区间数的多属性决策问题,利用连续区间数据有序加权平均(C-OWA)集成算子对区间数属性权重进行了处理;采用集对分析理论,将区间属性值转换成为联系数的形式,并通过联系数建立了目...     

基于案例推理的地震应急救援决策研究

针对地震发生时应急决策面临的紧迫性,将案例推理方法应用到决策过程中,从而提供一种科学辅助决策方法。根据地震应急特征选取基于框架的案例表示方法;根据案例的不同特征属性,结合地震部门的地震灾情初判,选取相应的相似度计算方法,避免了传统最近相邻算法中属性值缺失的问题;采用主客观综合权重获取方法优化权重分配以及利用决策者心理偏好对案例重新排序,提高案例匹配性;最后,利用实例证明了该方法的有效性     

考虑主观偏好信息的辐射源威胁评估方法

基于作战实际情况，提出一种新的辐射源威胁评估方法。决策群体针对当前战场情况，凭借其作战经验分别给出不同形式的主观偏好信息。采用将偏好信息一致化为效用值的方法，集结出决策群体的主观偏好信息。建立主客观信息相集成的辐射源威胁评估模型，然后通过二次规划模型计算属性权重，最后通过一个排序公式得出辐射源的威胁评估值和排序结果。所建立的威胁评估模型更符合作战的实际过程，算例表明了方法的有效性。     

基于多属性信息的数据中心间数据传输调度方法

给出一种基于多属性信息综合评价的数据中心间数据传输调度方法。首先利用层次分析法,对多个属性之间的从属关系进行分析,然后根据属性值的分布差异由信息熵计算属性的相对权重,给出对于不同备选中转数据中心的综合评价。通过建立时间扩展图模型将基于多属性信息的数据中心间数据传输调度问题形式化为最小代价流问题。通过设置不同的参数,对一般存储转发方法、基于单属性信息的方法以及基于多属性的方法在不同属性上的性能优化差异做了实验对比。结果表明,相比于其他方法,该方法能够综合考虑多种属性信息,为数据中心间的数据传输选择综合评价最优的路径。     

基于用户偏好的异构网络选择算法研究

针对当前大多数网络选择算法没有充分考虑用户基于业务的网络偏好这一问题,提出了一种基于用户偏好的异构网络选择算法。该算法充分考虑业务需求、用户偏好及网络性能差异,通过层次分析法和距离分析法分别计算用户对各候选网络的主观和客观偏好权重,根据用户策略动态确定综合权重,并由此结合各属性权重计算网络性能,选出最优网络。仿真结果表明该算法可以准确选择接入网络,并当用户在网络边缘做兵乓运动时有效减少切换次数。     

电子装备试验方案的灰色优选模型及算法

根据电子装备试验的特点,本文提出试验方案的组成是一个树状结构,从而把总体试验方案的优选分解为每个子方案或孙方案的优选问题.建立了方案的灰色效果测度优选模型和灰关联优选模型,并确定了其具体算法.灰色效果测度优选是通过方案目标属性的灰色效果测度处理,把多目标属性的方案优选问题简化为一个权重平均值的效用函数值的比较问题,决策者可以根据决策偏好利用权重对方案比较模型进行调整;灰关联优选是以相对优化原则为依据,通过比较待选方案目标属性的数据序列与参考数列之间关联度的大小来确定最佳方案;对某次试验中三个预备方案进行了两种优选方法的仿真,表明了模型及算法简单、直观、合理,灰色理论应用于电子装备试验在技术上是可行的.     

基于风险视角的风电项目多属性决策模型探讨

本文将风电项目的风险视为决策目标,凝练出"技术风险"、"经济风险"、"政策风险"、"环境风险"4大属性。通过提出一种基于多属性决策理论的风电项目决策模型,把各个属性值转化成无量纲的效用值,并采用特征向量法来确定属性指标权重,进而得到一个综合效用值,最后根据综合效用值来优选方案,为风电项目投资决策提供依据。     

Network selection based on multiple attribute decision making and group decision making for heterogeneous wireless networks

One of the key issues for radio resources management is network selection strategy in heterogeneous scenarios.In order to provide ubiquitous service,the paper puts forward a network selection algorithm based on multiple attribute decision making(MADM) and group decision making(GDM).Firstly,the proposed algorithm acquires attribute weights’ vectors of the subjective and objective decision makers based on MADM,and then the two attribute weights’ vectors are synthesized to be a new attribute weights’ vector by using GDM.Considering that the results of GDM should be reasonable and convincible,the criterion of consistency is adopted for judging the compatibility of group judgments.More specifically,the algorithm takes into account not only objective attributes of networks but also the preference of subscribers and traffic class.Hence it guarantees that the subscribers can not select the networks with poor performance depending on their preference.The simulation results show that the proposed algorithm can effectively reduce the handoff number and provide subscribers with satisfactory quality of service(QoS).     

多层次组合Web服务筛选方法

为了能够更好地满足用户对服务组合的需要,文中首先给出了多层次纽合Web服务的筛选模型,并将多层次组合Web服务筛选模型分为五个步骤。在此基础上将Web服务的属性分为功能属性和非功能属性（即QoS属性）。通过划分服务类对功能属性进行描述,并按照服务类以QoS属性的类型进行服务组合。最后给出了多目标方案筛选方法及其实验。     

异构融合无线网络中的网络选择：一种基于MADM的新方法

An MADM-based algorithm called IFM is presented on integrated heterogeneous wireless network selection. It aims to maximize the difference among candidate networks in order to obtain weights of each attribute. Compared with the AHP-based algorithm in several aspects, performance evaluation shows that it ensures the accuray of decision making and improves the distance among candidate networks. The changes of the number of attributes and candidate networks have less influence on the attribute objectiveness of weighted values and attribute importance. Ranking abnormality is reduced due to large difference among candidate networks.     

基于云模型的基本概率赋值生成方法及应用

针对证据理论应用中基本概率赋值(BPA)生成模型难以确定问题,该文提出一种基于云模型的BPA生成方法。首先基于样本属性的正态云模型构建单子集命题的BPA模型函数,并将复合子集的模型函数表示为高斯函数乘积融合。其次提出一种根据测试样本动态度量属性权重的方法来兼顾信息源的可靠性。最后,用属性权重修正模型函数输出的结果得到BPA。鸢尾花等数据集分类识别实验表明,该方法识别准确性高,且适用于样本较少的情况。     

层次-粗集组合赋权法在雷达辐射源识别中的应用

对雷达辐射源识别中的权系数赋值问题进行了研究,提出了层次-粗集组合赋权法。该方法利用粗糙集理论的属性约简和属性重要度原理,删除了冗余属性,构造出客观判断矩阵,然后与层次分析法的主观判断矩阵相结合,得到组合判断矩阵,最后计算出权重,从而实现了主客观方法共同赋值。仿真表明,本方法所得权系数在进行雷达辐射源识别时有较好的结果。     

用于综合评判的一种权重计算方法

在综合评判和决策过程中，属性权重的确定是其中一个重要环节。由于常用方法存在诸多缺点,为此根据信息具有粒度的思想，基于粗糙集两个近似精度来科学定义属性的重要性，并将之作为综合评判中的客观权重。此外考虑到客观经验因素，将客观扭值和主观权重相结合，最后得到有利于正确评价和决策的综合权重。流型识别仿真试验结果表明：文章提出的权重计算方法较为完备，其应用效果优于其它权重计算方法。     

Test Equipment Selection and Deployment of Materiel System Based on Grey Situation Decision

The situation is constructed when the tests are considered as events and the spare test equipments are considered as strategies. The model of grey situation decision for the test equipment selection and deployment （TESD） is founded. Through analyzing each decision objectives, their relative weights are calculated via analytic hierarchy process （AHP）. The grey situation effect matrix under each objective is computed so that the comprehensive effect measure matrix can be obtained when all of the objectives are traded off by their weights. Finally, the decision-maker can select the optimal situations by the value of the measures and such situations form the overall concept for TESD. The paper combines the AHP with grey situation decision to select and deploy the test equipments optimally. Our experimental results show that the proposed method is effective and efficient.     

Web service selection algorithm based on principal component analysis

Existing Web service selection approaches usually assume that preferences of users have been provided in a quantitative form by users. However, due to the subjectivity and vagueness of preferences, it may be impractical for users to specify quantitative and exact preferences. Moreover, due to that Quality of Service (QoS) attributes are often interrelated, existing Web service selection approaches which employ weighted summation of QoS attribute values to compute the overall QoS of Web services may produce inaccurate results, since they do not take correlations among QoS attributes into account. To resolve these problems, a Web service selection framework considering user’s preference priority is proposed, which incorporates a searching mechanism with QoS range setting to identify services satisfying the user’s QoS constraints. With the identified service candidates, based on the idea of Principal Component Analysis (PCA), an algorithm of Web service selection named PCA-WSS (Web Service Selection based on PCA) is proposed, which can eliminate the correlations among QoS attributes and compute the overall QoS of Web services accurately. After computing the overall QoS for each service, the algorithm ranks the Web service candidates based on their overall QoS and recommends services with top QoS values to users. Finally, the effectiveness and feasibility of our approach are validated by experiments, i.e. the selected Web service by our approach is given high average evaluation than other ones by users and the time cost of PCA-WSS algorithm is not affected acutely by the number of service candidates.     

防空信息战能力的一种专家群体评价方法

防空信息战是信息时代一种重要的作战样式,我们必须对防空信息战系统的作战能力进行有效的评价。鉴于防空信息战能力评价的指标体系为定性指标,给出了一种基于模糊语言变量的专家群体评价方法。首先将专家给出的关于属性权重和方案属性值的模糊语言集结为各方案的三角模糊数,然后通过期望值排序方法得到所有方案的排序信息。通过算例说明了该方法的有效性。