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.
相似文献区间灰数是灰色预测的基本研究对象之一, 针对其中蕴含的灰度信息, 在充分挖掘和拓展“灰度不减”公理的基础上, 建立基于广义“灰度不减”公理的区间灰数预测模型. 通过准灰度因子对区间灰数上下界进行灰度最大化处理, 保证建模过程中的灰度不减, 并根据区间灰数序列灰度走势得到的灰度因子进一步修正模型, 提高预测的可靠性. 最后通过实例验证了模型的有效性和实用性.
相似文献针对方案属性值为三参数区间灰数和模糊语言的混合型灰色多属性决策问题, 提出一种基于“离合”思想的混合灰靶决策方法. 首先, 定义三参数区间灰数的距离测度和排序方法; 然后, 鉴于灰信息与模糊信息相互转化的信息损失问题, 定义?? 维模糊球形灰靶和?? 维混合球形灰靶, 讨论正负靶心的情形, 并利用奖优罚劣原则构造综合靶心距, 建立混合正负靶心灰靶决策模型; 最后, 将所提出的方法应用于黄河宁蒙段防凌防汛的方案择优问题, 分析了属性权重和决策者风险偏好的选取对决策的影响, 结果验证了所提出方法的合理性和有效性.
相似文献针对决策过程中指标权重确定问题, 在分析基于“功能驱动”原理和“差异驱动”原理的主客观赋权方法优缺点的基础上, 利用灰色关联度和逼近理想解方法(TOPSIS) 的思想, 考虑各指标间可能产生相互影响, 以数据包络分析(DEA) 和层次分析法(AHP) 为辅助模型, 构造一种基于面积的度量方法, 并以两个方案相邻指标之间构成的多边形面积为关联系数的灰色关联贴近度决策模型, 分别计算各方案的灰色关联贴近度, 使得权重的确定能够同时反映主客观要求与变换趋势的一致性. 最后通过实例分析表明了所提出方法的科学性和实用性.
相似文献研究信息值为区间灰数, 指标权重未知的动态风险决策问题, 提出一种基于累积前景理论和灰靶思想的决策方法. 该方法定义了区间灰数的距离测度和排序方法; 以各指标值的平均值作为参照点计算各时段的前景矩阵; 通过WAA算子将动态前景矩阵集结为静态前景矩阵; 在此基础上求解基于极大熵思想的规划模型得出各指标权重. 构造正负椭球灰靶模型, 根据各方案的正负靶心综合距对方案进行排序. 最后, 通过算例分析结果验证了该方法更加符合决策者的心理行为.
相似文献对网络舆情监测监控云平台上集聚的海量技术agent, 如果只是逐一agent 搜寻使联盟的利益最大化, 将耗费大量的时间和费用. 为解决该问题, 提出了基于“能力群”的动态联盟机制, 通过动态增加或删除“能力群”中的agent 来增加联盟完成复杂任务的能力; 并提出一种基于文化算法的“能力群”agent 联盟算法, 详细讨论了算法的流程、编码、选择、交叉和变异操作的规则, 以及基于“能力群”特征的交叉算法. 仿真结果表明, 所提出的算法是可行和有效的.
相似文献近期灰数预测主要关注无分布信息和均匀分布区间灰数预测. 基于灰朦胧集演化思想, 研究在不确定信息广泛存在的正态分布背景下, 正态分布区间灰数序列的灰色预测问题. 首先, 通过正态分布随机函数实现区间灰数序列与实数序列族的信息等效转换; 然后, 对正态分布区间灰数随机白化序列进行GM(1,1) 建模, 利用最大值最小值及正态分布“3?? 法则”建立区间灰数预测模型; 最后, 通过实例对比分析验证了所提出模型的可行性和有效性, 为区间灰数预测问题提供新的思路和方法.
相似文献针对目标特征值和测量值均以区间数表达的多传感器目标识别问题,提出了一种不确定性融合方法.该方法定义区间相离度,通过对特征值的区间聚类和诱导有序加权平均算子集结得到属性的权重,利用综合相离度给出目标识别方法.能够克服属性权重选取的主观性,提高了目标识别结果的可信度.仿真实例验证了所提出方法的有效性和实用性.
相似文献传统的定价与订货策略研究多是建立在风险中性的假设之上,近来也有利用风险度量CVaR 研究风险厌恶对库存的影响.因此,以期望利润和CVaR 的加权平均为目标函数,研究零售商的订货策略,并在此基础上研究上游供应商的定价策略.这样的“利润 CVaR”目标既反映了决策者追求高利润的愿望,又反映了其对潜在风险的控制.
相似文献基于Kleinman 迭代算法的框架, 提出两种数值迭代算法, 用于解决连续时间Markov 跳变系统的优化??∞ 控制器设计问题. 首先, 给出“ 直接并行Kleinman 迭代算法”, 并从正实算子的收敛性证明该算法的收敛性; 然后, 基于直接并行Kleinman 迭代算法, 提出一种更加广义的迭代算法结构, 即“ 广义并行Kleinman 迭代算法”, 并论述其包含的4 种情形; 最后, 通过数值示例验证了所提出算法的有效性.
相似文献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.
相似文献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.
相似文献如何在众多非劣解中为决策者推荐一个合理的方案是使用多目标粒子群算法(MOPSO) 所面临的问题. 为此, 将逼近理想解的排序方法(TOPSIS 策略) 引入到算法中. 为了提高求解精度和均匀性, 还提出了基于Pbest 的变异策略和改进的?? 邻近距离策略. 测试结论显示, 仅使用TOPSIS 策略确定Gbest 的算法, 求解精度虽好, 但均匀性较差, 而包含所有改进策略的算法在精度和均匀性方面都更优, 并且能够按照TOPSIS 方法在非劣解集中找到一个适合向决策者推荐的“理想” 方案.
相似文献针对方案属性值和权重都为随机变量的群决策问题,结合贝叶斯理论和随机模拟,提出一种集成专家主观概率分布集结和随机多属性决策方案选优的方法.该方法首先构建一个多元正态集结模型,将多个专家估计的属性值分布集结成单一分布,然后用随机模拟算法,生成不完全权重信息,并通过计算各方案获得特定排名的可信度因子,以及反映决策者风险偏好的整体排名可信度因子,得到各方案排序.实例分析验证了方法的有效性.
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