基于熵权的导弹型号论证方案评价模型

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。     

基于语言评价与模糊数的群体意见共识方法

针对具有自然语言评价信息的群决策问题,给出了一种基于语言评价信息与梯形模糊数的群体意见共识方法.该方法先通过无量纲化处理、语言评价信息转换为梯形模糊数、对梯形模糊数进行集结等步骤,形成群体对方案的综合评价值(梯形模糊数);然后对群体意见进行共识分析和评价;最后对共识结果进行方案排序.通过对实例进行分析,表明该方法能得到切合实际的决策效果.     

基于模糊数的防空C3I系统效能评估

根据模糊数适于量化模糊信息的特点,运用模糊集理论,提出了一种基于模糊数的模糊综合评估方法.通过计算被评估系统效能的模糊数,将问题转化为模糊数的排序问题,并给出了采用该方法对防空C3I系统效能评估的模型及实现步骤.该方法能对防空C3I系统的效能指标进行合理的量化处理,较好地解决了防空C3I系统效能评估问题,通过计算实例验证了该方法的正确性和实用性.     

基于语言评价信息的群决策方法及其应用

针对具有自然语言评价信息的群决策问题,给出了一种基于语言评价信息的群集结和方案优选方法.首先让计算机将决策者给出的语言评价转换为对应的三角模糊数,然后对转换后的三角模糊数信息进行集结,根据集结后的结果选择最优方案.最后进行了实例分析.     

导弹武器规划方案模糊多属性决策方法

针对具有模糊决策信息的导弹武器规划方案排序问题,给出了一种模糊多属性决策方法。首先将专家给出的自然语言模糊评价指标转换成用三角模糊数表示的定量指标;然后采用Bonissone近似计算公式进行模糊指标值和模糊权值的乘积运算;对模糊加权矩阵,给出模糊TOPSIS方法进行方案排序。     

基于正态云模型和信息公理的设计评价方法

设计方案的选择和评价是产品设计过程中的一个重要环节,就此环节提出了一种基于正态云模型和公理化设计理论中信息公理的设计方案评价方法。该方法运用正态云模型和信息公理将定性的模糊信息数值化,通过计算求得设计中各个指标的信息量以及各个设计方案的信息总量,通过比较各个方案的信息总量大小来对设计方案进行评价。以某型油料加注装备设计评价为例,证明了此方法的有效性。     

基于模糊层次分析法的装备采购风险评价

针对装备采购风险评价中的目标模糊、难以精确化问题,综合运用模糊Delphi法,模糊数的排序理论和模糊语言变量决策方法,提出了装备采购项目风险评价的模糊层次分析法,较好地解决了传统层次分析法自身存在的问题及其评价过程中的模糊信息处理问题,算例分析结果证明了方法的合理性和有效性.     

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。     

基于模糊信息论的空中目标识别模型研究

空中目标识别是防空作战辅助决策的关键环节之一。针对目标识别中不确定信息,建立基于模糊信息论的空中目标识别模型。该模型利用模糊信息论中的模糊数,基于贴近度的模糊模式识别对待识空中目标进行初步识别,同时为解决不确定信息本身对目标识别结果稳定性的影响,采用模糊信息熵对目标识别结果修正,从而进一步提高了空中目标识别结果的稳定性和可信度。     

基于模糊语言的战术决心方案优选法

在作战过程中,定下战术决心方案是分队指挥员必须面临的一项重要工作。目前,定下战术决心方案基本以定性的方式进行,缺乏科学性。因此,本文探讨了一种三角模糊数的多属性决策方法,其核心是将模糊语言映射至三角模糊数,并分析模糊信息之间的关联程度。最后,以实例分析计算验证了模型对于战术决心方案优选的科学性与可行性。     

语言评价信息的武器系统模糊积分评估

传统的武器系统评估方法是基于概率和统计理论的,并假设各指标之间相互独立.然而,实际上武器系统指标的评价具有人为主观性和模糊性,并且各指标之间通常存在着依存关系.综合评述和对比了传统武器系统评估方法的适用范围以及不同方法的优劣,指出了它们的不足,提出了一种基于语言评价信息和模糊积分的武器系统评估方法.专家的评判结果是可用梯形模糊数描述的自然语言信息.     

风险偏好的区间值灰色模糊综合评判及其应用

由于被评判对象有时会带有某些不确定性以及信息量的多少及充分程度不同,使得这些对象在某些评判指标上属于某个评语的程度-隶属度及其对应的灰度不再是一个确定的数,常常是一个范围,针对此特点,尝试用区间值来表示灰度.引入一种反映风险偏好的风险指标,以此对评判结果灰度进行处理,定义了信息充分程度转化公式,利用其将评判结果转化为区间值集合,在此基础上建立了风险偏好的区间值灰色模糊综合评判的数学模型,并给出了它在方案优选中的应用.实例结果表明,这种方法是合理的、可行的、有效的.     

模糊数据的编码压缩

建立在普通集合之上的传统的数据压缩方法不能胜任模糊领域中的问题。因此,有必要从模糊集合理论出发,导出模糊概率的概念和模糊信息,赋予数据压缩理论和技术新的活力。本文试图从模糊理论的角度,借助于广义信息论,探讨模糊信息压缩的方法和意义。     

基于信息熵的模糊控制系统稳定性分析

鉴于模糊控制系统稳定性分析方法的复杂性和不完善性 ,用信息论的观点思考这一问题。依据李雅普诺夫稳定性分析原理 ,通过引入信息熵的概念 ,对模糊控制系统的稳定性分析方法进行深入研究和探讨。在综合考虑系统动态品质和稳定边界要求的基础上 ,给出了一般模糊控制系统的稳定性定义 ,并通过严格的数学推导证明了使模糊控制系统稳定的一个充分条件     

基于模糊综合决策的军事信息网络效能评估

为了解决复杂战场环境下军事信息网络效能分析中存在的模糊性和不确定性,将模糊综合评判理论应用于军事信息网络。在介绍模糊综合评判决策模型和评估理论基础上,提出了军事信息网络效能评估指标体系,并通过实例仿真验证了使用方法的有效性和可行性。     

雷达装备保障性评估模型

雷达装备的保障性评价中的信息量少且信息具有模糊性和不确定性,灰色系统理论是现代工程领域解决数据不确定性和数据量不足问题的有效方法.为了对雷达装备保障性进行评估.采用模糊白化灰色关联模型,在定性指标模糊白化的基础上对雷达装备保障性进行灰色关联分析,得到可靠性较高的评估结果,该模型对提高雷达装备保障性评估结果的准确性和改进雷达装备的保障性工作具有指导意义.     

Maximizing deviation method for multiple attribute decision making under q-rung orthopair fuzzy environment

Because of the uncertainty and subjectivity of decision makers in the complex decision-making environment, the evaluation information of alternatives given by decision makers is often fuzzy and uncertain. As a generalization of intuitionistic fuzzy set (IFSs) and Pythagoras fuzzy set (PFSs), q-rung orthopair fuzzy set (q-ROFS) is more suitable for expressing fuzzy and uncertain information. But, in actual multiple attribute decision making (MADM) problems, the weights of DMs and attributes are always completely unknown or partly known, to date, the maximizing deviation method is a good tool to deal with such issues. Thus, combine the q-ROFS and conventional maximizing deviation method, we will study the maximizing deviation method under q-ROFSs and q-RIVOFSs in this paper. Firstly, we briefly introduce the basic concept of q-rung orthopair fuzzy sets (q-ROFSs) and q-rung interval-valued orthopair fuzzy sets (q-RIVOFSs). Then, combine the maximizing deviation method with q-rung orthopair fuzzy information, we establish two new decision making models. On this basis, the proposed models are applied to MADM problems with q-rung orthopair fuzzy information. Compared with existing methods, the effectiveness and superiority of the new model are analyzed. This method can effectively solve the MADM problem whose decision information is represented by q-rung orthopair fuzzy numbers (q-ROFNs) and whose attributes are incomplete.     

Should firms conceal information when dealing with common suppliers?

A firm making quantity decision under uncertainty loses profit if its private information is leaked to competitors. Outsourcing increases this risk as a third party supplier may leak information for its own benefit. The firm may choose to conceal information from the competitors by entering in a confidentiality agreement with the supplier. This, however, diminishes the firm's ability to dampen competition by signaling a higher quantity commitment. We examine this trade‐off in a stylized supply chain in which two firms, endowed with private demand information, order sequentially from a common supplier, and engage in differentiated quantity competition. In our model, the supplier can set different wholesale prices for firms, and the second‐mover firm could be better informed. Contrary to what is expected, information concealment is not always beneficial to the first mover. We characterize conditions under which the first mover firm will not prefer concealing information. We show that this depends on the relative informativeness of the second mover and is moderated by competition intensity. We examine the supplier's incentive in participating in information concealment, and develop a contract that enables it for wider set of parameter values. We extend our analysis to examine firms' incentive to improve information. © 2014 Wiley Periodicals, Inc. 62:1–15, 2015     

基于前景理论和证据推理的混合型多属性决策方法

针对属性权重完全未知的混合型多属性决策问题,提出一种基于前景理论和证据推理的决策方法。通过直觉模糊数对精确数、区间数和语言变量3种混合型属性的决策信息进行统一,根据前景理论对决策信息进行转化;提出基于直觉模糊熵与相似度的属性可靠性评估方法,结合属性重要度确定属性权重;采用证据推理算法集结属性信息,得到方案的综合前景值,并以此进行方案排序。算例分析结果表明,所提方法具有较强的区分能力,能够有效降低决策结果的不确定性,对混合型多属性决策问题具有较好的适用性。