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.     

基于语言判断的群决策保障排序方法

根据战时环境和保障决策特点,研究了采用语言型群决策确定保障排序方法,使决策既符合战时实际,又便于发挥群体优势.该方法应用LWA,(Linguistic Weighted Average)算子将个体决策者的语言判断集成为群语言判断矩阵,再用LA (Linguistic Average)算子给出保障排序.针对集成群语言判断...     

基于GIOWA算子的坦克分队火力配系方案决策

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。     

一种新的多属性决策方法

针对模糊多属性决策问题,提出了一种新的属性值以三角模糊数形式给出的模糊多属性决策方法。首先定义了两三角模糊数的中心决策矩阵;其次通过引入方案间优势度和优势度比较矩阵概念及其计算公式,从而给出了方案的排序,实例分析说明了所提出的决策方法的合理性及其算法的有效性。     

一种面向移动Agent的多任务并行计算模型及算法

介绍了一种面向移动Agent的并行计算模型,给出了采用十标度策略解决任务排序,采用满射策略解决任务映射的算法。该模型允许多个计算任务在异构主机构成的分布式环境下同时进行计算,并且通过算法优化,降低移动Agent之间的通信成本,减少网络流量。     

基于用户相关反馈的排序学习算法研究

在信息检索中,系统需要根据用户查询将文档按照相似度大小进行排序,吸引了众多信息检索和机器学习领域研究者的眼球,并形成了诸多排序算法模型。然而并未考虑到查询短语与文档构成的特征对与用户相关反馈之间存在的同质性。在机器学习算法基础上,通过提取训练样本的主要特征进行有效聚类,并结合用户的相关反馈获取各个类中相关度判断的置信值,形成相似度判定模型,应用该模型来对测试样本进行相关度排序。算法对LETOR数据集进行了测试,实验表明,信息检索性能指标比其他排序算法有了进一步提高,并且无需复杂的数据预处理工作和手动设定算法参数。     

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.     

模糊群体决策的多方案评价方法

针对多方案评估中因素评价难于精确表示的问题,提出了一种基于模糊语言变量和OWA(OrderedWeightedAveraging)集结算子的群体评价模型与方法,给出各因素的方案两两对比偏好语言评价值,并通过对多决策者、子因素、主因素的三次集结和对模型中α值的恰当选取,可得到方案集的优序排列。该方法可行、有效,可为群体决策提供新的途径。     

基于熵权的多目标决策法在武器装备研发中的应用

武器装备研发决策属于多目标决策问题，给出一种基于熵权的多目标决策法，在只有判断矩阵的情况下，通过熵值确立评价指标的权重系数，得出可信度较高的排序方案，同时，结合实例对该方法进行分析说明。     

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。     

基于二元语义和模糊理论的舰员级维修绩效评估方法

针对舰员级维修工作的特点,建立了绩效评估指标体系,将二元语义和模糊理论相结合,提出了一种舰员级维修绩效评估方法,并通过实例进行了计算和验证。该方法可以有效解决语言评价信息集结和运算中出现的信息丢失和扭曲,提高评估精度,为绩效管理的各环节工作提供了依据。     

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。     

FN-IOWA算子的模糊弹性决策作战效能评估

群决策中往往参与决策的单位或专家会来自不同的专业和部门,这些决策者具有不同的性质.为了处理不同性质决策者之间的模糊信息,引入模糊弹性决策的概念.传统作战效能评估往往是由单一性质的决策者进行,这样会失掉很多专业信息,也会使评估结果片面.基于FN-IOWA算子的模糊弹性决策方法能融合评估中的模糊信息,有效完善传统作战效能评估方法,使评估结果更合理.     

贝叶斯网络推理在信息系统安全风险评估中的应用

提出了一种基于贝叶斯网络推理的安全风险评估方法。从实际出发建立信息系统的贝叶斯网络模型,根据专家给出的先验信息,结合获得的证据信息,运用Pearl方法完成对模型的评估,给出在特定条件下模型的计算——线性推理算法。最后,以实例分析信息系统安全评估的实现过程,结果表明,该方法可行、有效。     

基于模糊证据理论的船舶安全评估

针对船舶安全评估过程中的诸多不确定因素,提出了一种基于模糊证据理论的安全评估方法.将证据体空间中的事件视为模糊子集,并引入模糊概率,更好地描述了专家意见(或知识),给出了质量分配函数的表示.最后,结合某船舶系统,给出了其安全评估的具体实现过程.结果表明,该方法可靠、有效.     

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.     

基于因果分析的作战计划评估技术

以信息系统五层评估框架为基础,提出了一种以作战效能为"果"、以系统效能为"因"的作战计划评估思想,给出了一种主从分析链系统效能指标构建方法,设计了一套多视图的作战计划辅助分析工具。应用表明,该方法可以有效发现作战计划中存在的问题,提高作战计划的可行性。     

信息熵与TOPSIS装备保障力量部署方案优化

针对装备保障力量部署方案复杂性和模糊性特点,在分析装备保障力量部署的内容、影响因素及方案优化目的基础上,建立了装备保障力量部署方案评估指标体系,采用信息熵理论来确定评估指标的权重,并提出了基于熵权TOPS IS的装备保障力量部署方案优选方法,使装备保障力量部署方案决策更加科学合理,具有一定的实用性。     

Planning accelerated life tests for censored two‐parameter exponential distributions

We consider optimal test plans involving life distributions with failure‐free life, i.e., where there is an unknown threshold parameter below which no failure will occur. These distributions do not satisfy the regularity conditions and thus the usual approach of using the Fisher information matrix to obtain an optimal accelerated life testing (ALT) plan cannot be applied. In this paper, we assume that lifetime follows a two‐parameter exponential distribution and the stress‐life relationship is given by the inverse power law model. Near‐optimal test plans for constant‐stress ALT under both failure‐censoring and time‐censoring are obtained. We first obtain unbiased estimates for the parameters and give the approximate variance of these estimates for both failure‐censored and time‐censored data. Using these results, the variance for the approximate unbiased estimate of a percentile at a design stress is computed and then minimized to produce the near‐optimal plan. Finally, a numerical example is presented together with simulation results to study the accuracy of the approximate variance given by the proposed plan and show that it outperforms the equal‐allocation plan. © 1999 John Wiley & Sons, Inc. Naval Research Logistics 46: 169–186, 1999     

Comparative evaluation of prior versus progressive articulation of preference in bicriterion optimization

Procedures for solving multiple criteria problems are receiving increasing attention. Two major solution approaches are those involving prior articulation and progressive articulation of preference information. A progressive articulation (interactive) optimization approach, called the Paired Comparison Method (PCM) is compared to the prior articulation approach of a priori utility function measurement in a quality control decision environment from the perspective of the decision maker. The three major issues investigated included: (1) the ease of use of each method, (2) the preferences of solutions obtained, and (3) the insight provided by the methodology into the nature and structure of the problem. The problem setting involved management students who were rquired to determine an acceptance sampling plan using both methods. The PCM provided the most preferred solutions and was considered easier to use and understand. The prior articulation of preference method was found to give more insight into the problem structure. The results suggest that a hybrid approach, combining both prior preference assessment and an interactive procedure exploiting the advantages of each, should be employed to solve multiple criteria problems.