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.     

基于语言评价信息的多方案选优研究

通过LWD和LOWA算子,给出了一种算法。该算法在预先定义语言短语排序的情况下,可将专家群给出的多个指标下多个方案的语言评价信息集结为对方案的语言短语排序,从而可选出最优方案,并通过仿真算例,证明了该方法的有效性。     

基于语言值的导弹武器规划方案决策方法

针对导弹武器规划方案中大量存在的不确定性语言值,给出了一种基于语言值的不确定多属性决策方法,并得到了成功的应用.首先引入有序语言短语集构造权重的语言判断矩阵,通过其导出矩阵求解指标的权重信息.根据专家给出的方案的语言判断矩阵,用EWAA算子对语言评估信息进行集结,得到了各方案的排序.最后给出实例验证了方法的可行性及有效性.     

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.     

基于多粒度多语义语言判断矩阵的群决策方法

在基于语言判断矩阵的群决策中,多个决策者可能会使用不同粒度不同语义的语言评价集表达自己的偏好。针对此问题,提出了将多粒度多语义语言评价集统一转化为基本语言评价集上二元语义的一致化方法,证明该方法能够实现信息无损的转换,且转换后语言判断矩阵性质不会改变。在此基础上,基于二元语义的相关集结算子,将二元语义信息集结为群体的判断。通过一个实例验证了方法的有效性和实用性。     

基于二元语义和比较得分算子的敏捷指挥控制决策表达方法?

敏捷指挥控制是应对现代战场复杂多变特点和快速响应要求的有效途径。在指控群体决策中，为了实现指控的敏捷性，决策成员应当尽可能快速准确地表达自己的决策信息，以利于决策信息迅速集结和提高决策质量。针对利用二元语义分析方法进行决策时决策者很难精确给出符号转移值的问题，提出一种基于比较得分算子的符号转移值确定方法，对于多个备选方案被评价到同一语言评价等级上的情况，采用比较得分算子来确定这些方案的权重，再利用转换函数将权重转换为符号转移值。最后通过算例证明方法的有效性。     

模糊多目标群决策方法的军事应用

本文利用模糊数方法表示多目标群决策中的语言评价权系数和目标评价值 ,并用模糊数排序的方法求出各方案的排序指标 ,从而得到方案的最佳排序。     

基于最优属性值的混合多属性动态VIKOR决策方法

针对传统VIKOR方法不能直接处理多类型属性的问题,提出了基于最优属性值的混合多属性的动态决策方法,给出了各类型属性值之间距离的定义;根据各方案属性值与最优属性值的相对距离来计算各时段的"群体效益"值和"个别遗憾"值,该方法可直接用于多种类型的属性和属性值;通过逼近最优属性值的方法获取属性权重,采用权重离差之和最小的时间赋权方法,集结不同时段的评价值,对计算过程中遇到的特殊情况进行了分析。实例验证表明:该方法简便有效且更能体现决策者的主观偏好。     

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。     

基于设计参数综合评价决策的维修性设计方案优选方法

针对维修性设计方案的评估优选问题进行分析,给出一种改进的设计参数综合评价优选方法.考虑到维修性设计因素评价的不确定性和模糊性的特点,采用集对分析理论对维修性设计因素的模糊语言值评价进行处理,并将层次赋权方法引入方案贴近度评估决策模型,以提高方案优选的可信性.最后以某航天器电源系统的维修性设计方案优选为例说明了该方法的应...     

基于乘积偏好关系的专家模糊核聚类赋权方法

多属性、多目标性决策中,针对专家给出各方案偏好关系下的决策问题,提出一种基于乘积偏好关系的专家模糊核聚类赋权方法。该方法运用模糊核聚类的思想实现对决策专家的聚类,并通过放宽归一化约束条件,克服了传统模糊核聚类算法中离群点对聚类结果的影响。同时,在专家类内赋权过程中,运用CI-IOWG算子集结同类专家的意见,依据不同专家对于形成类别一致性意见的贡献程度来确定专家权重;克服了传统基于熵权或判断矩阵一致性的赋权方法的局限性。算例表明,该方法可行、有效。     

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.     

基于区间数TOPSIS法优选空军战役作战计划

针对战役作战计划优选中的不确定性,运用区间分析和TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)法探索空军战役作战计划优选问题.通过引进区间数乘法运算,将区间数多指标决策问题转变为指标为区间数的多指标决策问题,进而给出区间数多指标决策问题的TOPSIS法,对空军战役作战计划进行排序选优.与传统方法相比较,该方法较好地解决了评价指标为不确定值时的多指标决策问题.     

一种灰色模糊多属性决策模型

实际中的决策问题常常具有不确定性和灰色性。根据灰色系统和模糊数学的一些理论,同时考虑一个问题中的模糊性——隶属度与灰色性——灰度,将其综合起来表示为灰色模糊数的概念。在原有多属性决策(MADM)方法的基础上提出了一种灰色模糊多属性决策模型,并给出了模型的求解方法。待决策的各方案的排序是依据其到灰色模糊理想解的灰色模糊距离大小而进行的。     

群决策理论在多机协同空战机动决策中的应用

针对近距空战中多架战机对空中的多个敌对目标进行协同攻击的机动决策问题进行了研究。将群决策理论引入多机协同空战机动决策,首先确定了决策成员与候选方案,然后基于战场态势评估提出了采用风险决策准则的偏好排序确定方法,给出了集结偏好的序数型群决策方法。在不同空战想定条件下进行仿真,结果表明,该方法合理、可行,具有良好的应用前景。     

再生分辨矩阵与决策熵的不完备决策系统属性约简

为了有效地解决不完备决策系统的属性约简问题,提高属性约简的效率,提出了基于再生分辨矩阵与决策熵的不完备属性约简算法。该算法利用基于容差关系的分辨矩阵来计算相对核,通过再生分辨矩阵计算再生集和再生集属性来缩小加入约简集的条件属性选择范围,以再生集属性的分辨度和决策熵为依据,选择加入约简集的条件属性,并通过实例进行验证分析。结果表明,该算法适用于协调不完备决策系统与不协调不完备决策系统,能够有效地降低时间复杂度,并得到最优属性约简。     

防空C~3I系统战前辅助决策的MADM模型及框架设计

存在于Ｃ３Ｉ系统中的决策是大量且复杂的。首先详细分析了野战防空Ｃ３Ｉ系统战前决策的五个基本内容;然后,根据多属性决策（ＭＡＤＭ）理论,提出了一种统一的战前辅助决策的ＭＡＤＭ模型,并从实际出发,给出了求解随机的ＡＤＭ问题的三个适用方法;最后讨论了辅助决策系统的枢架设计及实现方法。     

火力使用策略的集对分析与评价

对不确定理论──集对分析理论［１］中关于联系度的算法作了修改,给出了更有实际意义的联系度公式。应用此公式采用同异反决策分析的方法,首先对“火力使用策略”进行定性分析,把影响火力使用的７对主要矛盾看作７个集对,定义每集对的同异反三属性的测量要素。通过求各集对的联系度所在问题的解,达到择优最佳“火力使用策略”的目的,从而对战役行动起到指导或辅助决策的作用。