权重信息不完全的序数型多属性决策TOPSIS法

针对属性权重信息不完全、方案属性值为序数的多属性决策问题,提出一种基于序数信息近似处理的决策方法.定义了序数信息多层次近似处理算法,并据此将方案序数评价值转化为基数;确定备选方案集上的正负理想点,结合权重不完全信息构建方案与正负理想点距离的优化模型;给出一种区间型的方案排序指标,通过区间数可能度的计算比较指标大小,并最终实现方案排序.通过与现有方法的计算结果进行比较,表明了该方法的合理性和有效性.     

基于区间数和多属性决策的燃烧稳定性研究

锅炉燃烧状态自动监测中亟待解决的关键问题之一是燃烧稳定性判别问题。基于图像处理技术,从火焰图像中提取燃烧参数。针对火焰脉动现象,提出将燃烧参数以区间数表示的思想。针对软计算方法依赖决策样本以及相关工作人员工作经验的缺陷,本文另辟蹊径,提出基于区间数和多属性决策的燃烧稳定性判定方法。将区间数理论和多属性决策理论应用于燃烧稳定性判定中,定义了离稳度概念;同时在权重提取问题中提出样本提取方法,克服了多属性决策只能处理小样本数据的缺陷,提出适用于燃烧稳定性判定的算法和实现步骤。实验表明,该方法能用来进行燃烧稳定性判定,且有较好的实验结果,为燃烧稳定性判定问题提供了一种新的方法。     

基于多属性群决策理论的润滑油配方优选

针对润滑油配方优选过程中通常需对多种属性、多个指标进行综合比较,且存在信息模糊难以量化及群体意见如何平衡等问题,提出结合模糊集理论与组合加权算术平均算子（CWAA算子）,建立润滑油配方的多属性群决策优选模型的方法。以可燃气体重负荷压缩机油为例,对所建模型的适用性及科学合理性进行验证。结果表明：该优选模型可有效地集结众属性信息、综合各决策者意见,优选出综合性能较好的润滑油配方,为润滑油配方的综合评价提供了一种科学而有效的决策方法。     

一种基于VIKOR的混合多属性群决策方法

针对多粒度语义型、数值型和区间型信息混合的多属性群决策问题,提出了基于多粒度语义统一和二元语义表达模型的异质信息一致化处理方法;通过将二元语义评价矩阵转换为精确数值,采用VIKOR方法对决策对象进行排序,其中针对传统熵权法灵敏度太高会导致权重分配不合理的问题,利用改进熵权法确定指标权重;最后以某企业旋挖钻机的产品服务包设计方案评价为例,验证了所提方法的有效性。     

区间数多属性决策中属性值规范化方法

属性值的规范化处理是模糊多属性决策中首要的第一步。现有的文献只是把属性的类型分为成本型和效益型两种类型进行规范化处理。在分析6种属性类型的基础上,指出了6种属性之间的关系,并提出了一种适应6种属性类型,可以处理精确数和区间数的一种极值化数据处理方法。进一步分析了极值化处理方法的性质,通过与其它方法比较,说明了该方法计算过程简单。最后将该方法运用于绿色设计中绿色材料的选择。     

基于模糊多属性群决策的供应商分类方法研究

提出一种供应商分类方法,将多属性指标用三角模糊数表示.在群决策过程中,考虑到决策专家的不同决策权值,对传统的TOPSIS方法进行改进.依据贴近度区间对供应商进行分类.最后通过算例表明,该方法简单、有效.     

基于区间数聚类分析的多属性瓶颈区域识别方法

制造业生产环境复杂,瓶颈现象的出现会制约其发展.针对利用单一数据识别单个瓶颈机器的方法难以具体描述系统瓶颈的问题,提出了一种基于区间数聚类分析的多属性瓶颈区域识别方法.首先采用k-means++聚类分析方法,根据决策矩阵比较各指标的相似程度,找出不同距离下的机器区域.然后利用决策矩阵求出的可能度矩阵排序向量找出各区域的...     

作业车间区间型多属性瓶颈识别方法

针对扰动情形下作业车间瓶颈识别时机器的特征属性难以用确定值表示的问题,采用区间形式描述机器特征属性,构建了区间型多属性瓶颈识别模型,提出了区间TOPSIS多属性瓶颈识别方法.考虑瓶颈识别与瓶颈利用的紧密关系,提出了先进行瓶颈利用再进行瓶颈识别的统一框架.其中瓶颈利用层基于Plant-Simulation 仿真平台设置了机器故障等随机扰动,采用遗传算法对扰动情形下的调度问题进行了优化仿真,获得了适应扰动情形的最优调度优化方案;瓶颈识别层基于调度优化方案,综合考虑了瓶颈的多维特征属性,采用区间TOPSIS多属性瓶颈识别方法识别了瓶颈机器.通过与机器利用率、瓶颈出现率和移动瓶颈识别法等进行比较,验证了所提方法的有效性.最后,分析了制造成本和原材料成本两个参数对瓶颈识别的影响.     

基于多属性群决策驾驶室人机工程评价分析

驾驶室良好的人机工程环境,有利于驾驶员保持长时间注意力,可以有效降低安全事故发生率,同时大大提高了工作效率和经济效益。根据驾驶室总体结构特点,搭建试验台,进行人机工程学试验。选取20名相关专业人员,从坐姿舒适度、仪表台、手操作装置、脚踏操作装置等四大类进行操作评价,根据各子因素和相应的人机工程标准建立驾驶室评价体系。应用直觉模糊集的多属性群决策方法,综合考虑系统属性的权重和各专家的权重,对驾驶室进行人机工程评价。结果可知:座椅部分得分的高低直接影响到整个驾驶室内部的得分值;肩/腰部支撑和仪表与方向盘视觉干涉两项的分值较低,需要专门进行改进;应用直觉模糊集的多属性群决策方法对驾驶室人机工程的试验进行评价,得到合理的结论,可以应用实际设计。     

Evaluating the flexibility in a manufacturing system using fuzzy multi-attribute group decision-making with multi-granularity linguistic information

Evaluation of flexibility in a manufacturing system development in operations management is important to determine the competitiveness of manufacturing system, and is being increasing discussed in the literature on manufacturing system. This paper presents a fuzzy group decision-making model with different linguistic term sets (multi-granularity linguistic term sets) for evaluating manufacturing flexibility development, where the performance rating of manufacturing systems under flexibility metrics and the importance grade of all flexibility dimensions are assessed in linguistic terms represented by trapezoidal fuzzy numbers. The linguistic term sets chosen by decision-makers will have more or less terms. This paper proposes a procedure to assess the degree of manufacturing flexibility in a fuzzy environment by a fuzzy fusion method of linguistic information. While evaluating the degree of manufacturing flexibility, one may find the need for improving manufacturing flexibility, and determine the dimensions of manufacturing flexibility as the best direction to improvement. Example using a case of leading Taiwan firm in the bicycle industry is used to illustrate the computational process of the proposed method.     

工艺方案评价的不确定语言多属性决策研究

为达到工艺资源重用和智能辅助工艺决策的目的,提出了一种不确定语言评价与多属性决策方法相结合的多工艺方案评价与决策模型。在该模型中,通过工艺聚类和关联,从企业工艺数据仓库中进行多工艺方案提取,在此基础上形成多工艺评价方案集。选择已建立的评价目标属性集作为评价依据,并结合企业生产的内外部条件,列出各属性的不确定语言型评价。在此基础上运用不确定拓展有序加权平均算子,对各工艺方案进行评估并排序,进而得到相对较优工艺方案。不确定拓展有序加权平均算子中所使用的加权向量需要按照加工任务的具体要求确定,从而提高了算法的灵活性。     

基于拓展算子的灰色随机多准则决策方法

为解决准则权重为区间数、准则值为梯形灰色随机数的灰色随机多准则决策问题,设计了一种基于梯形连续区间有序加权平均算子的方法。该方法首先定义梯形灰色随机数描述不完全确定的准则值;然后根据基本单位区间单调函数的性质拓展连续区间有序加权平均算子形成梯形连续区间有序加权平均算子;再利用梯形连续区间有序加权平均算子集结梯形灰色随机数;通过规范化决策矩阵和目标权重向量得到各方案的综合评价值;最后确定各方案的排序。算例结果验证了该方法的有效性和可行性。     

面向云制造协同创新伙伴选择的多源异构VIKOR群决策方法

协同创新伙伴选择是云制造的关键环节。针对云制造中评价指标缺乏,信息来源多、结构形式异样,及其不可公度性等影响协同创新伙伴选择的问题,提出一种基于多源异构评价信息的VIKOR群决策方法。首先,从相容性、研发能力、技术方案和创新效果等维度构建了评价指标体系;其次,对数值、区间数和语言值等多源异构评价信息进行分类转换与处理;然后,综合运用BWM和信息熵进行主客观赋权,借助VIKOR方法对评价信息进行集结排序。最后,通过算例分析和敏感性分析,并与经典方法进行比较,证明了多源异构VIKOR群决策方法是一种有效的云制造协同创新伙伴选择方法。     

工序加工时间不确定条件下作业车间调度问题的区间数求解方法

针对一类难以获取工序加工时间变量的准确分布规律或隶属度函数的作业车间调度问题,采用区间数方法描述工序加工时间不确定变量,在分析工件完工时间区间与交货期时间窗的6种关系的基础上,分析归纳出提前/拖期惩罚取值区间的求解方法;论证了提前/拖期惩罚区间可以预估提前/拖期惩罚值的波动范围,为不确定调度问题转化为区间调度问题求解提供了理论支撑。以提前/拖期惩罚的取值区间为优化目标构建了区间调度模型。通过区间可能度方法对不同的提前/拖期指标区间值进行定量比较,解决了遗传算法求解区间调度模型时适应度值的比较问题。通过算例仿真验证了区间数定理和调度算法的有效性。