软计算求解分布式多工厂多顾客的供应链准时化生产计划问题

描述了分布式多工厂、多顾客的供应链准时化生产计划问题,以实现最小化提前／拖期惩罚费用、生产成本、产品运输费用之和为目标建立了数学模型,将遗传算法与模糊逻辑相结合,设计了软计算方法求解模型,采用基于规则方法的模糊规则量化方法求解模糊决策,并将模糊决策嵌入遗传算法,使得算法具有比分枝定界法更快的寻优能力和更广的适应范围。实例计算结果表明了该模型和算法的有效性和应用潜力。     

绿色质量机能展开中工程特征权重的计算方法

在绿色质量机能展开(QFDE)方法中,精确计算工程特征的权重有利于更好地设计产品的功能和绿色性能,为此应用可拓工程方法提出一种能够考虑不同专家意见和多种影响因素的工程特征权重计算方法.将不同专家对顾客与环境需求和工程特征之间映射关系的模糊性判断表达为一个可拓区间数,运用可拓层次分析法将该可拓区间数转化为确定的权重值;在工程特征权重计算的质量屋中,同时考虑顾客与环境需求和工程特征之间的映射关系、需求项之间的自相关关系、与竞争对手之间需求项的竞争性关系、工程特征之间的自相关关系4种关系权重.该方法全面考虑了工程特征的各种影响因素及其模糊性,使计算获得的工程特征权重能够准确地反映顾客与环境需求;以此设计的产品既有绿色环保性,也具有竞争性.最后用一个实例说明了文中方法的实现流程和可行性.     

融合用户满意度的产品需求配置方法研究

为合理地确定用户需求偏好及其优先程度以适应大规模定制生产模式,最大限度 提升用户满意度,提出一种改进的产品用户需求配置方法。将模糊聚类分析方法融入Kano 模 型中对用户需求进行归属分类,根据用户需求对满意度提升的贡献程度进行筛选,计算需求 满意度及重要度评价因子,建立产品用户需求递阶层次结构模型。在模糊层次分析法(FAHP) 中通过采用模糊最优最劣法(FBWM)构造一致性三角模糊数互补判断矩阵,引入可能度概念实 现去模糊化,得到用户需求初始权重,并将需求评价因子作为初始权重的修正因子,将修正 后的权重进行归一化处理,得到用户需求综合权重,以此为依据实现产品需求配置。以某企 业眼镜产品设计开发为例,验证了该方法的有效性,为眼镜及其他产品设计开发提供了用户 需求配置策略。     

基于犹豫模糊PROMETHEEⅡ的设计方案群决策方法*

顾客需求既是方案设计的起点也是方案设计的终点,因此考虑顾客需求信息确定方案评价指标的权重。为解决专家在多个语义评价术语间犹豫不定的问题,采用犹豫模糊语义术语集表达专家评价信息,基于犹豫模糊质量功能展开的思想计算指标权重。根据专家给出的方案评价信息,采用PROMETHEEⅡ进行方案排序。其中将犹豫模糊语言的可能度公式代替PROMETHEEⅡ中的优先函数,避免了犹豫模糊环境下优先函数的构造问题。基于群体一致性原则计算方案排序的妥协解,以所有专家排序结果与妥协解间的总距离最小化为目标函数,构造0-1线性规划模型计算妥协解。     

绿色QFD中顾客与环境需求权重的模糊规划

绿色质量功能展开(QFDE)是一种把顾客和环境需求(VoCE)转化为产品设计技术特性的绿色设计方法.针对VoCE的不确定性和复杂性,为了分析各种VoCE的重要性并将其赋予合适的权重,在QFDE方法中增加一个VoCE的评价及其权重赋值的规划阶段.首先将VoCE权重初值赋为一种模糊区间判断,然后运用模糊优先规划方法将模糊权重转化成为确定值,以满足QFDE中质量屋的计算要求.通过一个实例说明了该方法的实现流程和可行性.     

基于模糊集和熵处理的顾客需求评估方法

构建了顾客需求重要度评价模型,引入模糊集理论表达并处理顾客需求信息,建立了市场竞争性评估决策矩阵,用熵处理的方法进行产品竞争性分析,提出基于模糊集和熵处理的顾客需求重要度评估方法。通过网络游戏的实例对上述理论进行了验证,证明该评估方法能够反映顾客需求的主观性和模糊性,具有较高的准确性和可行性。     

约束条件下顾客需求重要度计算方法

研究了企业在实际应用质量功能配置过程中由于资源约束条件,无法完全满足所有顾客需求重要度的问题。通过对传统的层次分析法进行改进,提出基于Monte Carlo-AHP方法的顾客需求重要性排序方法,对排序靠后的顾客需求项进行取舍以满足企业资源约束;然后采用数据包络分析（DEA）模型计算企业考虑竞争差异时的相对效率,根据相对效率与应用AHP方法计算得到的基本重要度,确定最终顾客需求重要度。最后,给出了该方法的应用实例。     

基于顾客聚类的车辆路径规划

论文针对当前顾客需求响应快速性和高效性的要求,将模糊聚类和蚁群优化算法引入其中,提出基于顾客需求聚类的车辆路径规划方法。     

基于在线评论获取产品优化辅助决策信息的算法研究

在大数据时代,如何通过数据分析抓住顾客需求,增加产品优化的科学性,对企业有着至关重要的战略意义.本文将在线评论数据应用于企业产品的辅助优化中,提出了产品优化信息的获取技术与方法,从评论中获取产品优化所需要的优化信息.首先计算在线评论中的顾客关注度和满意度等指标,构建客户意见的权重算法模型;然后,提取出产品特征和顾客意见的词对,并根据权重算法模型计算出顾客意见的权重;接着,通过关联矩阵找到对应的产品优化信息;最后并通过实例分析验证的方法的可行性.     

软件需求权重的模糊网络分析法

针对软件开发中顾客需求元素间的复杂关系,分析了层次分析法（AHP）与模糊层次分析法（FAHP）在解决复杂需求权重时所存在的缺陷;运用网络分析法（ANP）与梯形模糊数相结合的模糊网络分析法,建立加权极限超矩阵求解需求元素的混合权重;对比分析了模糊网络分析法、模糊层次分析法和网络分析法的权重结果;揭示了在复杂系统中元素的相互联系和顾客需求相对重要度评价的模糊性在权重的求解中的重要性;验证了模糊网络分析法在复杂需求权重求解中的可行性。研究结果为软件开发中顾客需求复杂权重的准确求解提供了依据。     

Applying fuzzy multiple attributes decision making for product configuration

Mass customization (MC) is an emergent concept in industry intended to provide customized products through flexible processes in high volumes and at reasonably low costs. The method of configuration is one of important ways to realize quickly product customization. But, in business, particularly through the Internet, a customer normally develops in his mind some sort of ambiguity, given the choice of similar alternative products. This paper proposes a new approach to product configuration by applying the theory of fuzzy multiple attribute decision making (FMADM), which focus on uncertain and fuzzy requirements the customer submits to the product supplier. The proposed method can be used either in the product data management system or e-commerce websites, with which it is easy for customers to get his preferred product according to the utility value with respect to all attributes. Finally, the digital camera is taken as an example to further verify the validity and the feasibility of the proposed method.     

社交网络下的不确定图隐私保护算法

社交网络平台的快速普及使得社交网络中的个人隐私泄露问题愈发受到用户的关心,传统的数据隐私保护方法无法满足用户数量巨大、关系复杂的社交网络隐私保护需求.图修改技术是针对社交网络数据的隐私保护所提出的一系列隐私保护措施,其中不确定图是将确定图转化为概率图的一种隐私保护方法.主要研究了不确定图中边概率赋值算法,提出了基于差分隐私的不确定图边概率赋值算法,该算法具有双重隐私保障,适合社交网络隐私保护要求高的场景.同时提出了基于三元闭包的不确定图边概率分配算法,该算法在实现隐私保护的同时保持了较高的数据效用,适合简单的社交网络隐私保护场景.分析与比较表明：与（k,ε）-混淆算法相比,基于差分隐私的不确定图边概率赋值算法可以实现较高的隐私保护效果,基于三元闭包的不确定图边概率分配算法具有较高的数据效用性.最后,为了衡量网络结构的失真程度,提出了基于网络结构熵的数据效用性度量算法,该算法能够度量不确定图与原始图结构的相似程度.     

具有不确定需求的软件测试用例生成方法研究

软件测试是软件开发重要的一部分,是保证软件质量,提高软件可靠性的重要途径。测试在需求分析阶段就开始介入,而在现实中很多需求是不确定的,在软件测试的过程中会面临许多不确定性的挑战。主要研究具有不确定需求的软件测试用例生成方法,利用基于标记迁移系统的Partial Models（部分模型）对不确定的需求进行建模,进而基于建立的模型生成有效的测试用例。针对模型中具有的不确定性引入概率,对不确定的部分进行概率表示,进一步基于标记迁移系统和Partial Models的特点提出测试用例生成方法。由于模型中具有不确定信息,由此生成的测试用例具有一定的概率,基于此对测试用例进行优先级排序。     

A stochastic multicriteria acceptability analysis–evidential reasoning method for uncertain multiattribute decision‐making problems

Evidential reasoning (ER) is an effective approach for assessing alternatives with uncertain attribute values in the context of decision making. For the ER approach to be able to handle variations in the weights of uncertain attributes in an appropriate manner, this paper proposes a method to solve problems of uncertain multiattribute decision making that involve both uncertain attribute values and uncertain attribute weights, which this method does by combining the ER approach and stochastic multicriteria acceptability analysis‐2 (SMAA‐2). First, the uncertainty in attribute values is described by using a belief decision matrix as in the ER approach. The analytical ER algorithm is then used to create the utility function in the SMAA‐2 model, and that function is used to calculate the probability of different sorting positions of the decision units under weight‐related restrictions. Finally, the results of ranking are obtained by combining the sorting weights. An example is provided to verify the effectiveness of the proposed method.     

Long range stochastic planning of generation considering overdesign

This paper presents a new model for the optimal expansion planning of generation facilities in Power Systems under uncertainties of demand forecasts and generator outages. The objective is to find an expansion strategy requiring minimum present worth of revenue requirements so that electric power can be supplied to consumers at a reasonably low price with high degree of reliability. System utility is evaluated in terms of its capacity to meet demand requirements under uncertain conditions. The design also aims at reducing the over design of the system which requires a large capital outlay. A method based on the preference order dynamic programming is presented to determine the long-range optimal expansion strategy. This avoids the drawbacks of the conventional dynamic programming methods and requires lesser number of alternatives to be considered for selection of the optimal expansion policy.     

Uncertain expected utility function and its risk premium

Other than traditional decision theory, this paper employs uncertainty theory to handle indeterminacy. Uncertain variables are used to represent uncertain choices. Uncertain expected utility function is defined as an increasing function of uncertain choices. Several mathematical properties of the uncertain expected utility functions are derived using inverse uncertainty distributions. In order to compare two different choices, the first order dominance and second order dominance via uncertain expected utility functions are introduced. We also investigate risk aversion attitude and risk premium. Finally, the relationship between risk premium and risk averse attitude is investigated.     

基于时效量化的Web服务评价模型

现有的服务评价方法缺乏时效性,而应用于其他系统的时效量化方法难以体现服务评价时效在衰退上的差异特征。由此,建立了基于时效量化的Web服务评价模型。模型以评价时效的遗忘特征为切入点,分析评价时效与人类记忆的关系,揭示评价时效遗忘速率的更新规律,构建符合时效衰退差异的时效量化方法。同时,根据量化结果,优化评价窗口长度,从而解决人工设定窗口长度的不合理性。实验表明,模型在满足时效衰退差异性的基础上,确保了较低的评价误差和计算代价,并合理拟合用户评价,具有一定理论研究和实际应用价值。     

Uncertain risk aversion

This paper discusses the risk aversion within the framework of the uncertainty theory (Liu in Uncertainty theory: A branch of mathematics for modeling human uncertainty. Springer, Berlin, 2010b), and introduces the notions of uncertain expected utility and uncertain risk premium. In terms of the Arrow–Pratt index, an uncertain version of Pratt’s theorem is proved, which offers an effective way to make comparisons between different individuals’ risk-averse attitudes. We suggest that uncertain risk aversion can be used to measure human’s risk-averse attitudes when uncertainty exists due to lack of the observed data, just as probabilistic risk aversion when sufficient data can be obtained. Uncertain risk aversion provides an alternative method to compare the risk aversions between individuals under uncertain situations.     

基于不确定使用边的间接依赖过滤方法

起源过滤是通过改造起源图中的节点、边或间接依赖关系,隐藏起源图中的敏感信息,实现起源安全发布的新兴技术.针对现有起源过滤研究主要关注节点和边的过滤,较少研究间接依赖的过滤问题.扩展现有"删除+修复"的间接依赖过滤策略,提出了一种起源间接依赖过滤方法.形式地定义不确定的使用边,并阐明引入不确定的使用边修复被误断的间接依赖...     

基于脉冲同步的混沌系统自适应参数估计

针对一类参数不确定混沌系统,提出了一种基于脉冲同步的自适应参数估计方法,给出了脉冲控制增益和参数自适应律的解析表达式,从理论上证明了该方法可以准确估计出参数不确定混沌系统的所有未知参数.以Lorenz混沌和Ueda振荡器系统为例,数值模拟证明了该方法的有效性.