多目标灰色局势决策方法研究

在传统灰色局势决策的基础上,探讨了评价信息为区间灰数的情况,给出了多目标灰色局势决策问题确定目标权重的优化模型.首先考虑不同目标下各局势效果测度与正理想效果测度、负理想效果测度的偏差建立优化模型,获得各局势的理想目标权重;再从全局考虑建立二次规划模型,通过协调权向量获得灰色局势决策各目标的最佳综合权重向量.利用区间灰数可能度公式对每个事件的局势进行排序,获得最优局势,从而进一步完善了传统的灰色局势决策理论和分析方法.最后通过实例验证了该模型的有效性和可行性.     

具有区间时变时滞的线性离散系统新稳定准则

该文考虑了具有区间时变时滞线性离散系统的稳定性问题。通过构造适当的Lyapunov-Krasovskii泛函,得到一个改进的具有区间时变时滞线性离散系统的稳定性准则。与现有的此类文献相比较,该文得到了一个具有更小保守性且不需引入多余矩阵变量的稳定性准则。     

带阻尼项的二阶强迫非线性微分方程的区间振动准则

利用Riccati技巧和变分原理,对带阻尼项的二阶强迫非线性微分方程建立了新的区间振动准则,推广和改进了已有的一些结果．     

具有区间参数的VRP及其改进的C-W节约算法

在传统的车辆路径问题的基础上,针对配送中心到客户以及客户到客户之间的费用为区间参数时的车辆路径问题,建立了相应的数学模型.用可能度的区间数排序方法对费用区间参数进行排序并应用到C-W(clark-wright)节约算法中,提出了改进的C-W节约算法.通过算例验证了该算法的有效性和可行性.     

基于IOWA算子的区间组合预测方法

针对预测值与实际值都以区间数形式给出的组合预测问题,引进诱导有序加权平均(IOWA)算子,提出了以区间中心位置误差平方和与区间长度误差平方和的凸组合为准则的区间组合预测模型,给出了确定Ⅰ-OWA算子区间组合预测模型权系数的数学规划方法,实例分析表明,该模型能有效提高区间组合预测精度.     

均匀分布的优良特性及其应用

研究了均匀分布的优良特性,用均匀随机数生成其它随机数,在取先验分布为共轭分布的条件下,用贝叶斯统计方法给出均匀分布参数的最短可信区间。     

基于相近度的人机界面不确定信息评价

针对人机界面评价中评价信息不完全、不确定和较为复杂的特点,提出基于相近度的人机界面不确定信息评价方法.该方法将人机界面不确定信息的处理由实数序列拓展至灰区间数序列,以灰色理论和理想点法为理论基础,构造灰区间绝对关联分析模型和灰区间理想点模型,并运用整体逼近的思想,综合考虑方案与参考序列曲线的相似性和接近性,提出设计方案与理想方案的灰区间相近度,建立了不确定信息的综合评价模型.该模型弥补了单一方法的不足,避免了模糊信息过早精确化,有效保证了评价结果的可靠性.实验结果表明,该方法对于解决具有不确定信息的复杂系统评价问题是合理的、有效的.     

改进层次关联法在膨胀土判别与分类中的应用

以灰色区间关联理论和改进层次分析法为基础,选取表征膨胀土特性的自由膨胀率、液限、塑性指数、<0.002 mm胶粒含量等4个评价指标因子,运用改进层次关联法建立了膨胀土胀缩等级分类模型。结合某高速公路工程,利用该分类模型对其典型膨胀土进行了分析,并与其他方法评价的结果进行比较,表明该方法合理可靠。     

基于$pm3sigma$正态概率区间分族遗传蚁群算法的移动机器人路径规划

针对移动机器人路径规划问题,提出一种基于正态概率区间分族的家族遗传蚁群融合算法.首先提出初始种群优化及删除算子解决传统遗传蚁群融合算法中遗传阶段随机生成的初始种群质量低的问题;然后引入适应度值正态概率区间种群分族机制及家族混合交叉算子,解决传统遗传蚁群融合算法中易出现未成熟收敛的问题;最后引入混合变异策略以提高随机变异后生成的路径质量.将全局路径规划算法与局部路径规划算法-动态窗口算法相结合形成完整移动机器人运动规划.基于Matlab仿真平台与机器人操作系统平台进行实验分析,结果验证了所提出正态化概率分族遗传蚁群融合算法求解移动机器人路径规划问题的有效性.     

区间Pythagorean犹豫模糊连续熵及灰色关联度的应用

区间Pythagorean犹豫模糊集,可以更加全面完整地描述决策者给出的决策结果,因此它是一个表示不确定现象的强有力的工具。针对模糊信息下的决策问题,提出了一种基于区间Pythagorean犹豫模糊连续熵的多属性决策方法。提出连续区间Pythagorean犹豫模糊有序加权平均（CIPHFOWA）算子,并提出了区间Pythagorean犹豫模糊连续熵,同时给出了属性权重完全未知和部分已知时的权重确定方法;提出了一种基于区间Pythagorean犹豫模糊连续熵-灰色关联度的多属性决策方法,并通过新型农村医疗制度完善情况评价案例说明该方法的可行性和有效性。