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.     

防空兵指挥决策系统及其运行环境的影响

决策者、决策辅助人员和指挥决策信息系统是部队指挥决策系统的基本组成部分,防空兵指挥自动化和决策支持系统则是指挥决策信息系统的一部分,环境因素和决策信息是影响防空兵指挥决策系统的重要因素.从系统的观点阐述了防空兵指挥决策系统与内外环境因素的关系,提出在新技术条件下,系统信息是防空兵指挥决策系统的又一组成要素.从这个观点出发,可以准确、全面地了解和分析系统环境因素对防空兵指挥决策系统影响,最终达到提高防空兵指挥决策效能的目的.     

新型冠状病毒肺炎疫情全球爆发期间民众群体心理研究【专题】

本文从认知过程、情绪过程和意志过程这三种心理过程的角度对2020年初席卷全球的新冠肺炎疫情期间的民众群体心理进行数据收集与初步分析，并在此基础上提出疫情期间民众群体心理的管理建议与对策，具体包括：引导对于新冠肺炎疫情的正确群体认知、调节新冠肺炎疫情引起的消极群体情绪和控制可能引发次生危机的社会意志与行为倾向三个方面。     

基于Agent构建群体行为模型

基于Agent建模理论的提出打破了传统方法的局限,为复杂的群体行为建模提供了一条新的途径。将仿真群体中的个体看作独立自主、智能适应的Agent,从微观行为和局部规则入手,重点论述了Agent模型的感知、决策和运动3个方面的设计与实现。实验表明:在没有整体规则的作用下,整个模型能够以涌现的方式生成不同场景中的群体行为仿真,且模型易于构建实现,仿真效果逼真生动。     

能力型防空群指控系统概念模型及效能评估

为提高能力型防空群整体作战能力，应用系统论方法分析了能力型防空群指控系统的构成要素及运行模式，提出了指控系统信息结构力的概念，建立了能力型防空群指控系统概念模型。在此基础上，提出了能力型防空群指控系统效能评估指标体系，运用网络复杂性理论、图论、集合论及信息论方法建立了能力型防空群指控系统的物理性能及信息结构力计算模型，给出了指控系统效能综合评估函数，可为防空指控系统构建提供参考。     

基于Epsilon-Nash策略的动态武器-目标分配方法

在大型任务规划软件的作战单元任务分配中,搜索零和博弈问题的纳什均衡点是求解任务分配的一种有效的方法。然而,纳什均衡点在决策中并不一定总是存在且唯一,这造成了纳什均衡策略在实际使用时具有较大的局限。通过采用Epsilon-Nash策略克服这种局限,并将其应用于自主空战任务规划系统中,通过仿真实验,证实Epsilon-Nash策略具有近似于纳什策略的效果。     

基于系统动力学的协同决策模型性能分析

为探索信息化作战中指挥控制关键因素，提出改进作战指挥体制的对策措施，采用系统动力学理论，对协同决策的结构、参与者和信息反馈关系等关键因素进行了分析，在此基础上构建了基于系统动力学的协同决策模型并进行了模拟仿真。结果表明，增加指挥控制机构之间的信息共享可以有效提升协同决策的效率，为建立协同决策指挥控制体制提供了借鉴意义。     

改进BAS-TIMS算法在空战机动决策中的应用

针对当前空战机动决策精确度低、实时性差的缺点,对天牛须搜索-战术免疫机动系统(Beetle Antennae Search-Tactical Immune Maneuver System, BAS-TIMS)算法进行改进,并应用于空战机动决策中。增加左爬升、右爬升、左俯冲、右俯冲4种机动,对传统的机动策略库进行扩充,设计了11种基本机动策略并给出了相应的控制方法。基于距离、高度、速度、角度和战机性能优势函数,利用非参量法构造战机机动决策综合优势函数。针对天牛须搜索算法在全局搜索和收敛速度上存在的缺陷,引入蒙特卡洛概率迭代的方法对算法进行改进,并和战术免疫机动系统进行融合,将改进的BAS-TIMS算法用于空战机动决策。设计算例进行仿真分析,并将结果和博弈论法、改进共生生物免疫进化算法、传统BAS算法和传统TIMS模型的计算结果进行对比,验证所提算法的有效性。仿真结果表明:改进BAS-TIMS算法在空战机动决策的收敛精度、收敛速度和全局搜索能力上更加具有优势。     

信息化战场中基于智能体聚类的信息处理

研究了信息战条件下信息的处理问题,通过分析信息化战场条件下战场环境和人员的特点,提出了一种基于智能体聚类的信息处理方法,通过该方法来实现战场信息的通信、传输、交换从而协助指挥员决策。该方法的特点是可以根据战场的环境进行聚类,降低了信息的复杂度从而保证及时有效地传递消息。该方法通过智能体平台实现,具有一定智能性并减少了指挥员的决策难度,对指挥自动化而言是一个很好的实例。     

航母舰载机对空防御作战出航保障指挥决策建模

基于Agent的航母舰载机对空防御作战出航保障指挥决策系统,由数据部分和Agent组织部分组成.前者又含数据库、模型库、知识库、相关管理系统和MIS.后者包括五大决策Agent,通过界面Agent与用户进行交互,而与数据部分的交互则由DB监理Agent统一完成.对于系统内决策Agent的设计,可首先针对五大决策Agent的模板进行设计,再对其功能层进行实例化.