基于前景理论的多阶段直觉模糊数决策方法

针对航空部队事故预警方案选择中指标权重未知、指标值为直觉模糊数的多阶段直觉模糊数决策问题,考虑决策者风险偏好引起的指标值的动态变化,提出了一种基于前景理论的多阶段决策方法。该方法根据各阶段期望均值可能度的比较确定阶段变化特征,参考直觉模糊数距离公式设置动态参考点,然后集结收益和损失以整体前景值最大化为目标建立规划模型得到指标的动态权重,计算方案综合前景值并排序。最后通过MATLAB仿真实例验证了该方法的有效性。     

直觉模糊物元及其在权重信息未知多属性群决策中的应用

针对传统物元分析理论无法应用于决策信息为直觉模糊数的多属性决策问题,提出直觉模糊物元分析模型以及用相对相似度代替传统方法中的关联函数来解决直觉模糊物元分析问题,进而完整阐述了直觉模糊物元多属性决策的方法步骤,并通过实例验证了该方法的有效性。特别是针对权重信息未知这一类较为复杂的多属性群决策问题,采用投影法和直觉模糊熵确定权重信息,并运用直觉模糊物元多属性决策方法进行了实例分析,证明了方法的实用性,为直觉模糊多属性群决策提供了一种新的思路。     

一种直觉模糊重要型多属性消错决策建模方法

针对传统直觉模糊决策方法中可能出现决策错误的问题,基于消错理论,从规避决策风险,降低决策错误角度,提出一种直觉模糊重要型多属性消错决策方法,拓展了直觉模糊集范畴的消错理论,构建了直觉模糊错误规则、错误函数、错误损失矩阵等组成的直觉模糊消错决策模型,并完整阐述了直觉模糊重要型多属性消错决策步骤以及直觉模糊多属性群决策的方法差异。通过实际的案例分析,不仅证明了直觉模糊决策过程中决策风险的不可避免,同时说明了方法的实用性和有效性。     

基于直觉模糊集的ELECTRE方法

结合直觉模糊集的信息表达优势和ELECTRE方法的思想,提出了一种直觉模糊多属性决策的新方法。利用直觉模糊熵对直觉模糊信息价值的刻画,构建了熵权与专家权重的组合权重。阐述了直觉模糊ELECTRE方法的决策原理和步骤,并经过实例应用,验证了该方法的可行性与有效性。     

基于梯形直觉模糊数的动态多准则群决策方法

针对决策信息为梯形直觉模糊数的多准则决策问题,引入含参得分函数和相关系数提出了一种动态多准则群决策方法,首先利用参照方案相关系数总偏差最小的非线性规划模型求解客观准则权重,通过参数因子转化犹豫度集结得到各方案综合得分函数,最后根据参数动态变化进行MATLAB仿真分析并排序。该方法适用于准则权重已知和未知的情形,弥补了犹豫度缺失和基于距离测度决策方法的缺陷,并通过航空装备保障合同商的选择决策实例验证了有效性。     

基于IFTS的网络动态负载均衡方法

针对网络负载均衡过程中节点负载变化趋势难以预测的问题,在分析网络负载模糊时序变化特性的基础上,设计了可变阶自循环误差校正机制,构建了网络负载直觉模糊时间序列(IFTS)预测模型,并将基于IFTS的负载预测与网络动态负载均衡相融合,提出了基于IFTS的网络动态负载均衡方法,有效地提升了网络负载预测精度,增强了动态负载均衡系统运行效率,改善了网络整体服务质量。并通过典型实例验证了该方法的有效性和优越性。     

基于直觉判断矩阵和证据理论的群组决策方法

针对属性权重已知的群决策环境,根据直觉模糊和证据理论相关知识,提出了一种群决策方法。采用直觉模糊数描述专家关于方案的两两比较结果,构建直觉判断矩阵;根据直觉判断矩阵排序中转法,按一致性要求确定属性直觉模糊数型权重;以直觉模糊评价值构造Mass函数,结合证据冲突度和犹豫度,在属性层面区对专家权重进行合理分配;利用直觉模糊集加权集结算子集结决策信息,并根据得分值和精确值进行方案排序。通过算例,验证了所提方法的合理有效性。     

军用飞机修理模式规划决策分机方法

针对军用飞机修理模式的选择问题,提出了一种基于直觉模糊集和证据理论的多属性群决策方法。通过分析典型修理模式特点,确定了合理的决策属性。为细化模糊表达,采用直觉模糊数描述专家关于属性的评价值,更加符合判断实际;针对属性权重,利用直觉模糊熵确定客观权重,并根据决策偏好,利用偏好系数加以综合,以缓解主客观权重冲突;为合理确定专家权重,在属性层面利用证据冲突度进行区分,并根据犹豫度加以修正;为有效集结决策信息,根据直觉模糊特性构造Mass函数进行证据合成。实例验证了该方法的合理有效性。     

基于证据组合的直觉模糊群决策方法

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。     

基于TOPSIS的直觉模糊多属性群决策方法

针对直觉模糊信息环境下的多属性群决策问题,对专家给出的直觉模糊集决策矩阵进行规范化处理,利用直觉模糊集的相关理论,提出基于直觉模糊熵的属性权重确定方法;为了便于度量任意两个专家之间决策信息的相似度,将各专家给出的直觉模糊集决策矩阵转化决策向量,提出基于直觉模糊相似度的专家权重确定方法;利用逼近于理想解的排序方法(TOPSIS)对专家群的决策信息进行综合集成,给出备选方案优劣排序。结合算例验证方法的有效性。     

结合离差最大化的多属性群体决策TOPSIS威胁评估

针对传统理想解逼近排序法(TOPSIS)在确定多个属性权重系数上存在主观性和盲目性,并且所作决策多为单一决策,精确度不高等问题,提出结合离差最大化原理的多属性群体决策TOPSIS改进模型,利用离差最大化原理确定属性权值,同时引进群体决策方法。最后将该模型运用于机群协同空战的威胁评估中,建立了多目标威胁评估数学模型,并进行了全空战过程的动态仿真分析,结果表明所建立的扩展模型是合理可行的。     

合成分队动态武器目标分配协同决策模型

针对合成分队地面作战特点,提出了一种动态武器目标分配的协同决策模型,该模型基于一种自适应决策中心的协同决策体系结构,以战场信息共享为核心,实现动态火力协同优化分配。提出了针对战场应急目标的一种快速火力分配方法,提高火力整体打击效率的火力适度分配优化方法,适应战场态势动态变化的anytime终止控制方法。仿真实例表明,该模型能够满足合成分队火力动态分配的需求,提高动态武器目标分配决策的合理性和科学性。     

不确定多属性决策的单目标优化方法研究

运用神经网络的非线性映射和遗传算法的寻优特性,建立了不确定多属性决策的单目标优化模型。把属性值区间作为遗传算法染色体的搜索范围,用训练好的神经网络计算适应度。用不同的适应度函数来计算综合属性值区间数的下界和上界,然后对方案进行排序。算例结果表明,该方法是可行的。     

基于调整型的战术导弹批检试验抽样方案设计

为通过批检试验准确检验导弹的质量,提出基于调整型的战术导弹批检试验抽样方案设计思路。调整型抽样检验方法的应用,可适时调整抽样方案的宽严程度,提高检验效率,并为订货方和生产方提供适当的风险保护,把抽样检验和导弹的质量变化联系在一起形成一个动态检验过程。     

具有吞吐量和时延约束的软件无线电波形部署决策算法

针对当前具有吞吐量和时延约束的软件无线电波形部署决策算法在内存开销方面考虑的不足,提出一个更为通用的波形部署决策系统模型,将波形的处理开销、内存开销和通信带宽开销都纳入到波形部署决策过程中,并设计了一种基于动态规划的波形部署决策算法以最小化波形对平台各种计算资源的占用总和。仿真结果表明,内存对波形部署决策具有重要影响,与未考虑内存开销的解决方案相比,平台支持的平均最大波形数目和平均处理资源利用率均下降40%左右。     

基于累积前景理论的时间矩阵多属性综合评判模型

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。     

基于模糊多属性决策的装备维修行为选择

针对装备保障行动中维修行为决策在实践中存在的问题,借助于多属性决策方法和模糊理论,提出基于模糊多属性决策的装备维修行为决策,在分析装备维修行为的影响因素和约束条件的基础上,建立了装备维修行为决策的模型方法,并进行了实例分析。研究表明,该方法能有效降低维修保障费用、缩短维修保障时间和提高维修保障效率。     

基于动态窗口的灰色加权填充算法及应用?

为解决复杂系统中单属性缺失数据填充困难问题，提出了基于动态窗口的灰色加权填充算法。该算法通过建立双向灰色预测模型，并采用模型精度评价系数加权填充缺失数据，有效增强了算法的准确性；提出基于灰色模型评价系数反馈的动态伸缩窗口概念，寻找产生最优模型的训练数据序列，使算法具有良好的鲁棒性和适应性。实验结果表明，该方法在RMSE和MA两项指标上均优于传统的双向灰插值、灰插值、多项式插值等方法。