高阶系统次优控制集结设计方法

针对现有集结降阶方法计算量大，或者不能保证精确集结，本文给出一种新的精确集结降阶算法，提出一种基于精确集结模型，设计高阶系统的低阶次优线性调节器和集结状态降维观测器的方法。     

两种基于个体偏好集结的多属性群决策共识方法

针对多属性群决策中的共识问题, 提出两种使群体达成共识的方法. 假设群体决策的结果以从个体偏好通过集结得到的群体偏好为基础, 在使用算术加权集结算子和几何加权集结算子的条件下, 分别设计相应的共识达成算法, 并对算法的收敛性进行分析. 与已有方法相比, 所提出算法能够体现决策个体的差异和决策个体对群体的影响. 通过某市政图书馆空调系统安装方案的选择表明了所提出方法的合理性和可行性.

     

群体性事件中恐慌情绪的信息量化集结分析研究

通过对群体性事件演化过程中征兆期、爆发期、延续期、痊愈期的研究,遵循其演化过程中的规律并构建信息量化集结模型。从信息挖掘的角度,采用人工智能算法（PGSA）对群体性事件的演化、参与主体的感知以及舆情等隐秩序进行综合量化集结。通过模拟数据并分析量化集结的结果,获取相应的结论,并对群体性事件的未来发展做出合理预期,从而采取相应的措施进行预防和制止,达到最终遏制群体性事件爆发的目的。     

一种基于群组判断离差的偏好集结方法

针对群决策偏好集结中违反Pareto 最优性的情况, 设计一种基于群组判断几何离差的同质性集结方法. 该方法在集结前进行几何离差测试, 以确定个体决策信息的离差水平. 离差较小时, 可基于几何平均集结; 对于离差较大且修正复杂度较高的决策信息, 采用主成分分析(PCA) 从高维决策信息中提取大多数相关信息, 在不依赖主观分析的情况下进行加权集结. 仿真实验表明, 所提出的方法能够在不违背Pareto 最优性的基础上集结离差较大的群决策信息.

     

区间灰色不确定语言多属性群决策方法

针对属性值为区间灰色不确定语言信息的多属性群决策问题,在定义区间灰色不确定语言变量及其运算规则的基础上,给出了3种几何加权集结算子,由区间灰色不确定语言几何加权算子集结各决策者给出的决策矩阵得到群体决策矩阵。在属性权重已知的情形下,基于该算子集结单个决策者给出的属性权重向量得到群体属性权重向量;在属性权重完全未知的情形下,采用信息熵法确定属性权重向量。采用区间灰色不确定语言混合几何加权算子集结各属性评价信息,得到各方案的综合评价值,基于区间灰色不确定语言变量大小比较的方法得到方案排序结果。算例分析表明了该方法的有效性与可行性。     

群决策中多阶段多元判断偏好的集结方法研究

研究群决策过程中决策者基于多个决策阶段,多种结构形式的判断偏好集结方法.基于互反判断偏好与互补判断偏好的转化公式,将多种类偏好的结构一致化;利用决策者判断偏好的一致性水平和与群体综合偏好偏差的距离,提出了确定决策者权重的方法;建立了基于决策先验信息的多阶段偏好集结的决策阶段赋权模型.根据各决策阶段的权重,将多阶段判断偏好集结成群体综合偏好.

     

基于一致性指标的两类不确定偏好信息集结

研究了两类区间数判断矩阵偏好信息的集结问题.首先,基于Saaty提出的数字互反判断矩阵一致性检验指标(CR),给出了区间数互反判断矩阵的满意一致性条件;然后利用互反与互补判断矩阵之间的关系求解出数字互补判断矩阵的一致性指标(CGCI),并在此基础上给出了区间数互补判断矩阵的满意一致性条件;最后建立了一致性指标最大的两类区间数判断矩阵偏好信息的集结模型,并用此模型解决了供应链中伙伴企业的选择问题.     

第三梯队正在集结

作为中国商业银行体系中最年轻的群体,城市商业银行正在通过联盟、重组等方式集结。对于中国120多家城市商业银行来说,这个数字是动态的。作为中国商业银行体系中最后出现的一类机构,城市商业银行是在各地城市信用社合并及股份制改造的基础上成功的。这些从1995年开始才成立的银行,被人们称为中国银行     

基于灰色聚类的大规模群体语言评价信息集结研究

研究群体规模较大的情况下基于语言评价信息的决策方法,提出了基于灰色关联聚类的方法以降低大规模群体的协调困难;根据决策者所属群体类别差异,基于语言信息转化函数提出了类内评价指标权重确定方法,并测算了各群体类别的综合偏好;研究群体类间权重确定模型,建立了基于群体类别意见偏差最小的群体偏好集结模型;进而提出了决策者判断一致度定义以及决策者偏差协调方法.算例分析表明了该方法的应用步骤及可行性.