基于累积前景理论和Choquet积分的直觉梯形模糊多属性决策

针对属性值为直觉梯形模糊数且属性存在关联性的风险决策问题, 提出一种基于累积前景理论和Choquet积分的直觉梯形模糊多属性决策方法。根据直觉梯形模糊数距离公式定义了直觉梯形模糊信息的前景价值函数, 通过价值函数和决策权重函数计算方案单属性前景值, 并运用Choquet积分融合属性间存在关联性的前景价值信息获得方案综合前景值, 根据综合前景值的大小实现方案的排序和优选。风险投资实例分析说明了该方法的可行性。     

基于四参照点前景理论的股市投资应急决策方法

针对股市突发事件,首先提出一种基于四参照点的第三代前景理论的应急决策方法;然后,提出基于四参照点的单个前景值快速集结为综合前景值的方法,并将该方法运用于股市投资各情景下综合前景值的计算;最后,将各情景下的综合前景值转变为各方案的期望前景值,并最终以该期望前景值作为投资者动态调整应急方案的依据.算例表明:基于四参照点的期望前景值比三参照点、二参照点及一参照点更能反映投资者的心理决策过程;基于四参照点个体前景值的信息集结方法更能准确地综合前景价值信息,由此得到各方案的期望前景价值也更能反映客观实际;所提出的方法比等权信息集结方法或者传统的复杂信息集结方法更适用于股市应急投资决策.     

基于前景和量子理论的模糊多属性决策方法

针对属性权重不完全确定且属性偏好值为区间直觉模糊数的多属性决策问题,提出一种基于前景理论和量子进化算法的模糊多属性决策方法。该方法根据前景理论及模糊数距离公式,定义区间直觉模糊数的前景价值函数,同时将决策者对方案的风险偏好纳入决策行为中,以此来构建方案综合前景值最大化的非线性规划模型。通过引入量子进化算法,求解模型得出最优权重向量。最终根据方案前景值确定出方案的排序。该方法适用于模糊决策环境,能满足决策者不提供确定属性权重的要求,并充分考虑决策者风险心理因素对决策行为的影响,具有广泛的应用价值。数值算例说明了该方法的有效性和可行性。     

直觉模糊多属性决策方法综述

直觉模糊多属性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.按照直觉模糊集的发展形式:直觉模糊集、区间直觉模糊集、直觉三角模糊数和直觉梯形模糊数,分别介绍它们在多属性决策与群决策中的研究现状,并对其未来的发展方向进行了探讨与展望.     

基于前景理论的信息不完全的模糊多准则决策方法

针对准则权重不完全确定且方案的准则值为梯形模糊数的多准则决策问题,提出一种基于前景理论的模糊多准则决策方法.该方法将决策者的风险心理因素引入多准则决策,根据前景理论及模糊数距离公式,定义梯形模糊数的前景价值函数,并以此构建方案综合前景值最大化的非线性规划模型,求解模型得出最优权向量,最终确定出方案的排序.最后通过实例说明了该方法的有效性和可行性.     

基于情绪感知的语言多属性决策方法

情绪对于决策有着重要影响,由于缺乏有效的决策者情绪状态获取方法,当前考虑情绪状态的语言多属性决策方法研究偏少.随着物联网技术的发展,通过可穿戴传感器能够便捷地获取决策者脑电信号,进而可感知其情绪状态.为此,研究基于情绪感知的语言多属性决策方法.首先,提出基于SVM概率输出模型的情绪感知方法,根据决策者脑电信号,实时、准确感知决策者情绪状态的概率分布;其次,提出基于云模型的语言评价定量化方法,一方面考虑语言评价的模糊性与随机性,另一方面考虑决策者情绪状态因素,定量化语言评价;然后,提出基于前景理论的方案排序方法,在情绪泛化假设下,根据综合前景值将各方案排序;最后,通过实例验证该决策方法的可行性和有效性.     

一类考虑阶段赋权的多阶段三端点区间数型群决策方法

基于区间数相离度理论和熵值理论, 探讨了一类多阶段多属性三端点区间数型群决策中的动态属性权重、动态专家权重和阶段权重问题, 提出了多阶段属性权重确定方法和阶段内专家权重的计算方法. 计算出属性权重、阶段内专家权重和阶段权重, 并利用区间数贴近度方法生成最终的群决策方案排序. 应用实例分析结果表明, 所提出的决策方法具有较好的可行性和合理性.

     

基于改进前景理论的直觉模糊随机多准则决策方法

针对方案准则值为直觉模糊数、准则权重信息部分已知的随机多准则决策问题,提出一种基于改进前景理论的决策分析方法.首先,定义一个新的记分函数,据此可将直觉模糊数转化为实数.其次,考虑到决策者并非完全理性及决策者风险态度的差异性,将决策者分为保守型、 中间型及冒险型,引入改进前景理论,根据不同决策者类型调整参数,构建改进前景决策矩阵.再次,建立以准则值总差异最大化且准则权重差异最小化为目标的非线性二次偏差优化定权模型,计算准则权重.进而,结合改进前景决策矩阵及准则权重计算各方案的综合效用值,并以此确定方案的顺序排列.最后,通过算例验证所提出直觉模糊随机多准则决策方法的有效性和合理性.     

考虑时间序列的动态大群体应急决策方法

针对专家权重和属性权重未知、阶段权重未知且与时间序列有关的动态大群体应急决策问题,提出一种考虑时间序列的动态大群体应急决策方法.首先,提出一个考虑区间直觉模糊数犹豫度的距离公式,定义区间直觉模糊数贴近度,综合考虑贴近度和相似度,用模糊聚类法对大群体专家偏好信息进行聚类;其次,基于现有区间直觉模糊熵公式的不足,提出一个新的区间直觉模糊熵公式,基于此公式考虑专家之间知识水平的差异和各个阶段偏好信息不具遗传性等特点,计算得出专家在不同属性下的权重和属性在各阶段下的权重;再次,考虑时间序列对各阶段权重的影响,构建相对熵模型,对阶段权重进行合理确定,进而利用加权平均算子得到整个决策过程中各方案的综合决策偏好;然后,利用区间直觉模糊数的得分函数和精确函数对方案进行排序,选出最优方案;最后,通过与以往文献的方法对比分析验证所提出方法的有效性和优越性.     

基于犹豫模糊语言的多阶段多属性决策方法

针对不确定语言条件下的决策问题,考虑专家偏好的阶段性差异,提出基于犹豫模糊语言的多阶段多属性决策方法。首先为了更准确地表达专家在决策过程中的犹豫性,采用犹豫模糊语言来表达专家的评估信息;其次考虑阶段权重的波动性,运用基于专家阶段性偏好的信息熵方法构建阶段权重优化模型确定阶段权重;然后利用最大化偏差法来求解属性权重,并采用基于平均解距离评价(EDAS)方法对备选方案进行排序;最后以某企业选取物流商问题为例,验证该方法的有效性和可行性。     

带模糊需求的多阶段双目标应急选址—路径优化

针对灾后应急救援的选址—路径问题,在需求不确定性的约束下,建立以救援效率最大化和总成本最小化为目标的多阶段决策模型。首先,采用数据包络分析模型评价每段路线的救援效率;其次,考虑到决策者在不同阶段对救援效率和成本的要求不同,构建多阶段选址—路径优化模型;最后,设计改进的快速非支配遗传算法进行求解,改进的NSGA-Ⅱ算法设计两段式编码方式,采用基于混合交叉和退火变异的优化策略,并在传统精英策略的基础上加入比例法。实验结果表明,改进的快速非支配遗传算法能有效地求解双目标选址—路径问题,且在平衡救援效率和成本方面多阶段模型相较于单阶段模型表现更优。     

A FTA-based method for risk decision-making in emergency response

Decision-making problems in emergency response are usually risky and uncertain due to the limited decision data and possible evolvement of emergency scenarios. This paper focuses on a risk decision-making problem in emergency response with several distinct characteristics including dynamic evolvement process of emergency, multiple scenarios, and impact of response actions on the emergency scenarios. A method based on Fault Tree Analysis (FTA) is proposed to solve the problem. By analyzing the evolvement process of emergency, the Fault Tree (FT) is constructed to describe the logical relations among conditions and factors resulting in the evolvement of emergency. Given different feasible response actions, the probabilities of emergency scenarios are estimated by FTA. Furthermore, the overall ranking value of each action is calculated, and a ranking of feasible response actions is determined. Finally, a case study on H1N1 infectious diseases is given to illustrate the feasibility and validity of the proposed method.     

基于案例推理的应急辅助决策方法研究*

将案例推理的方法应用到应急决策中,为应急决策提供了一种实用的科学辅助方法。在分析了应急案例特征的基础上设计了一种基于概念树—突发事件本体模型—事件元模型三层架构的应急案例通用的案例描述与组织方法;根据应急案例属性复杂及属性值缺失的问题设计了基于结构相似度和属性相似度双层结构的案例全局相似度计算算法,避免了传统最近相邻算法中的属性值缺失问题;最后通过基于案例推理的应急辅助决策原型系统的开发使设计方法得以实现,证明了该方法具有较好的实用性。     

基于概率语言COPRAS的多属性风险型应急决策方法

针对多属性应急决策过程中的风险性和不确定性,提出一种结合累积前景理论和概率语言COPRAS的应急决策方法。首先考虑到专家在评价过程中的犹豫性和偏好程度,采用概率语言表达专家的评估信息;其次将概率语言形式的评价信息纳入到累积前景理论的决策框架中,通过计算方案在不同前景状态下的前景价值矩阵和概率权重矩阵得到综合前景价值矩阵;然后在综合前景矩阵的基础上,以所有备选方案的整体效用度最大化为目标函数建优化模型来求解指标权重,并利用COPRAS方法对备选应急方案进行排序;最后通过一个算例说明了所提方法的有效性和可行性。     

分层式三维室内地图分类方法及更新机制

针对现有的地图更新方法，在室内地图环境下的效果并不理想的问题，提出了一种分层式的室内地图更新方法。首先以室内物体的活动性为参数，然后进行层次的划分来减少更新数据的数量，最后利用卷积神经网络（CNN）对室内数据进行归属层次的判定。实验结果表明，与版本式更新方法相比，所提算法的更新时间降低了27个百分点；与增量式更新方法相比，其更新时间在更新项大于100后逐渐降低。与增量式更新方法相比更新包大小降低了6.2个百分点，且在数据项小于200之前其更新包一直小于版本式更新方法。所提方法可以显著提高室内地图的更新效率。     

Multi-stage classification of emotional speech motivated by a dimensional emotion model

This paper deals with speech emotion analysis within the context of increasing awareness of the wide application potential of affective computing. Unlike most works in the literature which mainly rely on classical frequency and energy based features along with a single global classifier for emotion recognition, we propose in this paper some new harmonic and Zipf based features for better speech emotion characterization in the valence dimension and a multi-stage classification scheme driven by a dimensional emotion model for better emotional class discrimination. Experimented on the Berlin dataset with 68 features and six emotion states, our approach shows its effectiveness, displaying a 68.60% classification rate and reaching a 71.52% classification rate when a gender classification is first applied. Using the DES dataset with five emotion states, our approach achieves an 81% recognition rate when the best performance in the literature to our knowledge is 76.15% on the same dataset.     

基于DEMATEL和信任网络的毕达哥拉斯模糊多属性应急决策方法

针对突发公共卫生事件应急决策过程中属性权重和决策者权重均未知的问题,提出一种基于DEMATEL和信任网络的毕达哥拉斯模糊还原性BM算子决策方法,该方法兼顾主客观关系保障了应急评估体系的完整性。首先考虑到关键因素对突发公共卫生事件应急决策的重要影响,通过DEMATEL方法识别并确定属性权重,以应急决策背景复杂多样为切入点,利用信任传播路径完善信任关系并构建初始信任度和偏好相似度相融合的混合信任网络得到决策者权重;其次,考虑到应急评估的属性间具有强关联性,在改进的相似度测度和得分函数的基础上引入毕达哥拉斯模糊还原性BM算子,计算方案综合评估值及排序;最后,将该方法运用到常态化疫情防控时期医院对于零星散发病例的应急管理评估中,验证了该方法的可靠性和合理有效性。