基于模糊神经网络的交合分析改进方法

为了克服传统交合分析法(CA)存在的总体效用模型可能会失效及没有较好反映评价问题内在复杂作用关系和没有考虑到专家主观判断不准确性的缺陷,本文借鉴从定性到定量综合集成的复杂系统分析方法论,应用模糊神经网络技术,提出一种基于模糊神经网络的交合分析改进方法。该方法能够比较有效地近似反映出复杂系统蕴含的、难以为专家识别的内在复杂作用机理,因而是一种能够适应各种系统评价问题的一般性、普适性方法。数值验证的结果表明,应用基于模糊神经网络的交合分析改进方法得出的待评价对象排序结果明显好于传统CA法。这说明该方法不但是科学的,而且是比传统CA法更为有效的。     

模糊C-OWG算子及其在三角模糊数互反判断矩阵排序中的应用

本文研究了决策信息以三角模糊数互反判断矩阵形式给出的有限方案决策问题。首先定义了模糊C-OWG(FC-OWG)算子和期望模糊C-OWG(EFC-OWG)算子,并研究了它们的一些性质。基于FC-OWG算子和EFC-OWG算子,提出了方案偏好信息为三角模糊数互反判断矩阵的方案排序方法,根据决策者的偏好程度进行调节,并利用决策者的偏好程度对排序结果进行敏感性分析。实例表明,新方法计算简单、可行且有效。     

复杂系统ANP-BOCR立体网络结构建构新方法

表达复杂决策问题的传统ANP-BOCR网络结构(即综合考虑收益(B)、机会(O)、成本(C)、风险(R)四类ANP(网络分析法)子网络结构所形成的新型网络结构)不仅忽视了隶属于不同B,O,C,R子网络中的准则集和准则之间所存在的依赖关系,而且没有科学反映O,R子网络内部因素随预期时刻不同所呈现出的动态变化性。此外,传统ANP-BOCR网络结构针对系统内部准则(集)的确定方法也缺乏科学严密性。为克服上述缺陷,基于DEMATEL(决策试行和评价实验室)和动态决策思维,提出一种全新的ANP-BOCR立体网络结构建构方法。相对于现有ANP-BOCR网络结构,新方法突破了传统ANP-BOCR固定不变的准则、方案结构体系,构建出立体维度框架下的动态决策网络结构,并且在确定系统内部准则(集)时运用DEMATEL体现出更强的科学性。实例对比验证结果表明新方法是科学合理的,能够为进一步完善ANP-BOCR方案优选方法提供前期理论基础。     

一种基于区间数判断矩阵的群决策新方法

针对基于区间数判断矩阵的群决策问题,提出了一种群决策新方法.借助于集值统计原理,构造了与区间数判断矩阵群信息等价的具有一定可靠度的确定数判断矩阵,建立了计算这类群信息集结值可靠度的模型,运用和积法对所得新判断矩阵进行处理,得到了一种简便的方案排序方法.最后,通过一个算例验证了该方法的有效性和实用性.     

基于群体决策的水资源可持续利用评价的理想区间法

水资源可持续利用评价是可持续发展研究的核心技术,其实质是建立各评价指标与可持续利用等级之间的非线性关系,其中如何合理确定各评价指标的权重是目前研究的难点.提出了用加速遗传算法优化识别判断矩阵群体的Hadamard凸组合矩阵所对应的各评价指标的权重、并改进理想区间法的系统评价新方法(GD-IIM).GD-IIM直接由评价标准样本数据驱动,利用全部隶属度值信息计算可持续利用评价等级值,避免了应用最大隶属度原则进行判断所可能造成的失真,提高了评价精度.用GD-IIM评价黑龙江省14个区域水资源可持续利用的结果说明,GD-IIM直观简便、通用、精度高,可在实际系统评价中推广应用.     

基于模糊判断矩阵信息确定专家权重的方法

本文对群组模糊判断矩阵集结过程中确定专家权重的问题进行了研究,建立了模糊判断矩阵的特征矩阵和求解群集结矩阵的最优化模型,通过矩阵之间距离度量判断信息自身逻辑一致性程度和群体相容性程度,给出一种基于专家判断信息的可信度计算其后验权重的方法,最后用算例予以说明.     

群组决策中三角模糊数互补判断矩阵的相容性及方案排序研究

针对专家偏好信息为三角模糊数互补判断矩阵的群组决策问题,研究偏好信息的相容性及方案排序问题。基于Hamming 距离的概念,首先给出了衡量两个三角模糊数相容性的一个指标,并研究了该指标的相关性质;其次,根据三角模糊数互补判断矩阵的特点,给出了三角模糊数互补判断矩阵的相容性指标;以相容性指标为依据设定专家权重,进而给出了一种方案排序方法。最后,算例验证了方法的有效性。     

基于变精度粗集的判断矩阵构造方法

判断矩阵的一致性条件,是用AHP法进行排序的必要条件。由于专家的主观性,判断矩阵一般不能满足一致性条件。本文利用变精度粗集的依赖度因子,给出了一种判断矩阵的构造方法。这种方法充分利用排序方案因素的原始信息,又综合了多专家的判断。     

一种新型不确定AHP的研究与应用

针对现有AHP方法在某些决策环境下不能准确反映决策者的偏好,以及群决策背景下专家偏好集结的信息丢失等问题,研究元素服从离散分布的一种新型不确定AHP,将未确知数概念引入到AHP之中,用局部一致性和整体一致性思想检验未确知数判断矩阵,并根据未确知数判断矩阵的特点,提出基于未确知数运算法则和蒙特卡罗模拟的两种权重求解方法,最后通过两个例子说明新方法的应用可行性.     

一种具有不同粒度语言判断矩阵的群决策方法

针对具有不同粒度语言判断矩阵形式的偏好信息的群决策问题,提出了一种基于二元语义运算的群决策方法.在该方法中,首先给出了不同粒度语言判断矩阵的定义;然后给出了不同粒度语言判断矩阵一致化为由基本语言评价集表示的二元语义信息的方法,并且采用近年来最新发展的关于二元语义信息集结的加权平均算子和语言优势度直接对语言短语进行运算,最终确定最优方案;最后给出了一个算例.