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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 203 毫秒
1.
分析了军械紧急调运方案优选决策的混合多属性特点。基于TOPSIS方法的基本原理,首先通过方案属性值的四维属性值转化,将不同类型的属性值统一成相同的形式,然后通过定义四维空间相似度,将各类型属性值的相似度计算规范到统一的度量空间,解决了含有实数、区间数、语言值和不确定语言值等多种不同决策属性值的的军械紧急调运方案优选这一混合型多属性决策问题。计算示例表明了该方法的可操性和有效性。  相似文献   

2.
针对专家权重和属性权重完全未知,属性值由直觉梯形模糊数形式给出的多属性群决策问题,引入直觉梯形模糊数可能度的概念,提出了一种基于可能度的决策方法。该方法首先通过专家偏好值与群体均值之间的相似度以及属性之间比较的可能度,分别求得专家权重和属性权重,进而综合专家权重和属性权重得到各方案的综合值。然后比较各方案的综合值得到可能度矩阵的排序向量,并以此为依据对方案进行排序。最后,给出算例验证了该方法的有效性。  相似文献   

3.
针对属性值为区间灰数且专家权重未知、属性权重部分已知的不确定多属性群决策问题,提出了一种基于区间灰数的核和灰度的决策方法。给出了区间灰数的基于核和灰度的简化形式,充分利用区间灰数的核和灰度的信息建立优化模型求得属性的权重。在求出属性权重的基础上,运用灰色关联方法分别求取各专家的核与灰度距理想方案值的关联系数,综合两者得到专家权重,最终综合专家意见并对方案比较排序得出最优结果。鉴于此,提出一种基于区间灰数相对核与灰度的决策方法。最后以一个算例验证该方法的有效性和可行性。  相似文献   

4.
对于属性权重已知,属性值以直觉模糊值形式给出的多属性群决策问题进行了研究,提出了基于证据理论的直觉模糊群决策方法。首先在计算直觉模糊值相似度的基础上,并考虑专家的信任度,给出了专家基本概率分配函数的计算方法。然后基于证据组合理论合成对单个属性以及综合属性的决策群体基本概率分配函数。通过计算方案效用值,来进行方案的排序。通过一个算例说明了该方法的有效性。  相似文献   

5.
针对直觉模糊环境下属性权重和决策者权重完全未知的多属性群决策问题,对决策群体给出的直觉模糊集决策矩阵用IFWA算子进行集结,提出一种基于偏差熵的属性权重和决策者权重确定方法,利用不同方案下的属性权重和决策者权重,得到各方案的综合属性值,最后利用得分值法对各方案进行排序并决策,结合算例验证了该方法的有效性。  相似文献   

6.
针对传统ELECTRE法的弱点,将ELECTRE法拓展到了模糊环境下,得到一种解决模糊多属性决策问题的新方法,决策评估中涉及到的属性值与属性权重值等模糊信息以三角模糊数形式给出。首先集结决策者对各方案属性的评价,确定出模糊决策矩阵;其次根据信息熵原理,求解出三角模糊数型的属性权重向量;最后给出新的模糊ELECTRE方法的决策步骤。新方法既具有统一的表达形式,又克服了传统方法中和谐性与不和谐性之间具有一定相关性的缺陷。新方法计算简单,给出的实例验证了此方法的可行性和有效性。  相似文献   

7.
针对准则权重信息不完全情况下的多属性决策问题,提出了一种新的证据推理多属性决策算法,它通过建立基于证据信息熵的决策模型来求解准则的最优权重系数,利用求解得到的权重系数和递归ER算法求出各方案的效用值,进而得到各方案的优劣次序。最后,通过算例分析验证了该方法的有效性和合理性。  相似文献   

8.
MADM中不同属性的规范化研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
不同属性值的规范化是多属性决策问题中的重要过程.提出了一种属性值作为点到优区间和劣区间的距离的定义,依据该定义得到了属性值规范化新方法,并通过实例证明了新规范化方法的有效性.  相似文献   

9.
空降地面作战突破点决策模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
空降地面作战突破点决策问题,由于属性值的复杂而导致突破点选择或决策非常困难。运用可信性理论的原理,做出了3点研究成果:构造了基于可信性测度的属性值处理方法;结合负理想点方法,建立了基于可信性测度的多目标机会约束规划(CCMOP)权重计算模型,并转化为容易计算的单目标决策;考虑到空降地面作战突破点属性值的未确知特点,确立了基于机会乐观值的排序方法。最后给出一个简单实例,说明该方法在解决突破点问题是可行的。  相似文献   

10.
油料装备采购决策问题是典型的多属性决策问题,为了提高油料装备采购决策的准确性,基于区间数的相离度及两区间数比较的可能度理论,建立了油料装备采购的不确定多属性决策模型,阐述了油料装备各属性权重及各采购方案综合属性值的确定方法,得出了基于可能度对油料装备采购决策方案排序的方法.案例研究表明,文中的方法原理清晰,计算简单,可用于解决后勤油料保障中的诸多决策问题.  相似文献   

11.
针对导弹型号论证决策中的部分属性信息具有模糊性,给出了一种基于熵权的模糊信息多目标决策方案评估方法。该方法在只有模糊判断矩阵而没有专家权重的情况下,通过多指标的模糊评价矩阵的熵权计算,得到各属性信息提供的有用信息量的程度;再通过各方案与理想点的距离,得出了可信度较高的优选方案。  相似文献   

12.
灰色关联法在舰炮武器系统模糊决策中应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
结合多属性决策的特点,采用引入权重向量的灰色关联法,建立模糊多属性决策模型用来解决舰炮武器系统方案优选问题;通过实例分析,建立决策模型,计算和比较舰炮武器系统配置各候选方案与理想方案的关联度,从而确定舰炮系统的最优配置方案。应用实例结果证明,该方法相比其它单一方法,可进一步提高舰炮系统决策的有效性和可靠性。  相似文献   

13.
地空导弹阵地的选择是防空兵作战指挥决策的重要内容之一,阵地的优选直接关系到防空作战任务的完成。构建了评价阵地优劣的属性体系,建立了一种属性权重信息完全未知而属性值为区间数的阵地方案优选排序计算方法,最后给出了一个应用实例。实例证明,该技术合理有效,评估结果准确,能有效减小误差。  相似文献   

14.
针对决策过程中评估属性值以语言信息来描述的情况,提出了一种基于GIOWA算子的坦克分队火力配系方案决策方法,并详细给出了该方法的计算步骤和算法。研究表明,该方法能够使得决策者在决策过程中简单、直接地表达自己的想法,同时可以不去确定评估属性的权重,使得决策结果更为客观合理,最后通过一个示例来验证方法的可行性和有效性。  相似文献   

15.
针对属性权重和专家权重完全未知的直觉模糊群决策问题,提出一种基于证据理论的决策方法。基于记分函数和属性不确定度,将专家的直觉模糊决策矩阵转化为Mass函数;运用了基于直觉模糊熵的属性权重计算方法,将专家针对属性集关于方案集的评价证据进行修正与合成;确定了考虑接近度与相似度的专家权重计算方法,融合了TOPSIS法与Jousselme距离度量专家权重,将各专家关于方案集的评价证据进行修正与合成,最后进行方案排序。运用实例证明了方法的合理性和有效性。  相似文献   

16.
针对传统逼近理想解的排序法(TOPSIS)在空战多目标威胁评估中对战场态势数据精度要求高这一缺陷,提出了一种基于云模型和距离熵TOPSIS法空战多目标威胁评估方法。该方法运用云模型理论对战场态势数据进行模糊表示,并通过定义云元素的大小和距离测度公式实现了两者结合。考虑目标各属性的权重对分析结果的重要性,运用距离熵理论来分配各属性的权重,进而建立加权决策云矩阵,根据相对贴近度的大小确定各方案的威胁程度。最后,通过仿真验证了该方法的可行性和有效性。  相似文献   

17.
对雷达进行侦查是干扰雷达的前提,由于侦查无法得到精确的实际雷达工作参数,而只能得到一个工作参数区间,因此属性值为确定值的多属性决策方法是不适用的.从多个属性出发,提出改进的基于逼近理想解排序的TOPSIS法,针对属性权重信息不完全且属性值为区间数的特征,将多属性决策问题运用到雷达干扰资源分配中来,对雷达干扰资源进行优选配置,通过多个无线传感器干扰节点协同干扰,使其达到最佳的干扰效果.  相似文献   

18.
针对动态多属性方案排序优选决策问题,提出了一种基于累积前景理论的时间矩阵序列动态多属性综合评判系统模型。依据累积前景理论,将时间矩阵序列动态多属性决策转化为关于属性期望的益损时间矩阵序列动态决策,综合考虑各属性权重、各时间点的权重,计算各方案的最终综合前景值,并依据其大小对方案进行综合评判排序。最后给出了一个决策实例。  相似文献   

19.
提出了基于组合权重与vague集的多目标决策方法,并将其应用于无人机控制站人机界面评价.该决策方法首先将方案指标值构成的决策矩阵转化为标准化矩阵,然后通过组合权重法计算各指标的权重,并使用专家诊断法确定每个指标的满意度下界和不满意度上界.在此基础上,计算出各方案的vague值并按照评分函数对方案进行最优排序.最后,以实例说明了该方法在无人机控制站人机界面评价中的应用.计算结果表明,该方法较好地解决了指标权重分配,最大限度地避免了决策者在确定满意度的下界和不满意度的上界时的主观任意性,使决策结果合理,是一种有效的人机界面评价方法.  相似文献   

20.
为适应战场环境的多变性和不确定性,从能够决定战场态势的多重因素出发,对防空作战部署方案进行评估,从多个备选方案中选出最优方案。针对评估指标的多变性和不确定性,提出了多属性决策的评估方法。影响作战部署的因素有主次之分,对于各个参数的权重问题,采用了熵值法计算以进行权重的确定。根据各个方案的参数计算出理想解和负理想解,继而计算出各个方案的相对贴近度,由此实现对最优部署方案的快速选择。最后通过一个实例验证了评估方法的有效性。  相似文献   

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