基于Vague集的群体应急决策优化模型

文章针对多因素、多主体、多方案的非常规突发事件的动态应急决策过程,建立基于Vague的群体应急决策优化模型.从应急决策机制分析入手,提炼应急决策的主要影响因素,并构建应急决策模型的评价指标体系;然后,确定在Vague决策环境下决策专家的权重,采用VIKOR方法甄选出最优方案或折中解集,并给出应急预案的优化路径;最后,用算例验证该模型的有效性和可行性.     

基于Markov链的非常规突发事件应急决策模型

非常规突发事件的发展过程受到各主体风险认知和应急决策过程的影响,动态预测能够很好地减小突发事件的损失。文章对非常规突发事件的发展过程用Markov预测做动态预测,再进行应急决策,将动态预测与应急决策结合起来,建立了动态预测-决策模型;并给出了案例分析。     

基于目标的风险型多属性群决策方法研究

在基于目标决策理论的基础上,分析决策者目标的不同类型及对应的目标效用函数,并针对决策者目标不同以及决策方案属性值为随机变量的风险型群决策问题,提出基于目标期望效用最大化的群体偏好集结方法.首先,该方法将属性的随机性、目标的随机性及决策者目标的满足程度转化为目标期望效用函数;其次,按期望效用类似的线性集结方式进行个体偏好的集结;最后,根据群体目标期望效用值形成方案排序.算例验证了该方法的有效性和实用性.     

一种决策矩阵与属性权重分别集结的群决策方法

针对同一个方案,不同决策者给出的决策矩阵和属性权重具有差异性.文章采用相似度模型分别对决策矩阵和属性权重进行集结,并对决策者进行赋权,进而运用理想点法进行方案排序,算例说明了该方法的可行性和可信性.     

一种基于DEA模型的粗集决策方法

将DEA方法引入粗集理论中,提出一种可解决“具有多个决策属性特征”的多投入、多产出问题的方法,建立一种基于DEA的粗集决策模型,并通过研究中国生产力水平的效率问题来验证模型的合理性和有效性,为人们进行科学的决策提供了一种新的思想和方法。     

基于灰数据处理的多属性群决策TOPSIS扩展模型及其应用

文章对多属性决策问题的TOPSIS方法进行扩展,使之应用于多属性群决策模型中,并引入灰度数据及聚合分离度概念,解决对不确定信息问题处理.     

模糊多目标群格序决策及其在方案优选中的应用

本文运用现代数学理论——格论,将方案优选的全序刻画拓展为格序刻画.本文综合决策理论、格理论、模糊集理论等相关知识,通过正、负理想解等概念的引入,提出模糊多目标群格序决策的概念,构造出模糊多目标格序决策模型,得到了可行性决策方法,文中实例展示了模糊多目标群格序决策方法的应用过程.     

应对突发事件的动态多目标应急决策模型

文章构建了一种改进型动态多目标应急决策模型.运用马尔科夫方法对突发事件在不同发展阶段各状态等级之间的演化概率进行动态预测,建立多目标的应急方案的评价体系,运用三角模糊理论确定不同等级条件下各评价指标权重,然后计算出不同等级下各应急方案的灰色关联贴近度,以不同发展阶段各等级之间的演化概率作为权重,与不同等级下各个应急方案的模糊灰色关联相对贴近度进行权重集合,评选出不同发展阶段的应急决策最优方案.     

多目标群决策的冲突解决方法

本文提出了多目标群决策需要解决的两类冲突,指出冲突解决的关键问题在于如何确定决策者关于属性的权重和决策者的权重;并在基于群体多属性评价的交互切比雪夫方法基础上,对两类权重的确定进行了探讨。     

群决策冲突管理三维模型研究

文章分析了群决策中群的含义及冲突的过程和层次性,总结了Blake和Mouton、Thomas的二维模型冲突管理模式的不足,提出了基于关心自己-关心他人-关心决策任务三维模型的群决策冲突管理模式及决策变量的指标设计,为解决群决策冲突管理提供了新的思维模式。     

基于蚁群算法与RBF神经网络模型的突发应急配送决策

文章根据大型突发事件的突发性和不确定性,以及食品在物流过程中极易腐损等特点,确立一个用于食品物流应急配送中心选址决策的评价指标体系,并在这基础上,将蚁群算法(ACA)和径向基神经网络(RBFNN)结合起来,建立一个选址决策模型.该模型既具有神经网络的广泛映射能力,又具有蚁群算法所带来的高效率、全局收敛、分布式计算等特点,能够在安全、可靠、高效的原则下,较好地解决大型突发事件中食品应急配送中心的选址决策问题,以便确保和加快灾区的食品供应.最后,通过模拟算例表明该模型的适用性.     

缺损属性权重信息下群决策的模糊迭代法

文章研究了基于直觉模糊集的多属性群决策问题;探讨了在缺损属性权重信息下如何补全属性权重,并同时确定方案相对优属度的模糊交叉迭代方法,严格证明了该迭代方法的局部收敛性;最后给出相应群决策的具体解法和步骤。     

具有不同形式偏好信息下的模糊多属性群决策方法

本文针对决策者给出属性具有定性、定量两类不同形式的偏好信息的多属性群决策问题,提出了一种新的集结方法。该方法首先利用直觉模糊集理论和模糊矩阵来处理定性属性的定量化问题,然后用凸组合的方式将主观权重和基于一致性程度的客观权重集结为决策者的最终权重,最后提出一种基于直觉模糊集理论的多属性群决策方法。     

带有语言变量的多属性群决策方法

本文在定义了三角模糊数距离的基础上,提出一种基于距离最短的多属性群决策规划模型,该模型简单易行,不仅能给出最终的方案排序结果,且能充分利用专家所给的矩阵信息来确定群成员的相对重要性权重。最后通过实例验证本方法的可行性及有效性。     

一种基于方案集缩减策略的交互式多属性决策方法

在现实中处理多属性决策问题时,很多决策方法因为只有部分权重信息而不能实现.这类多属性决策问题的方法局限性多,可选择方法少,有效性差.为了解决多属性决策问题中的信息不完善的决策问题,文章定义了综合属性的分配性,在优化的过程中删掉综合属性值被支配的方案,从而得到缩减的X的方案集.在方案缩略集的基础上,将在多目标决策领域问题处理中使用的交互式决策思想引入,用来处理多属性决策问题.该方法的引入可以解决只有部分权重信息的不确定多属性决策问题,并用实例验证了该方法的有效性.     

基于多目标群决策的最优社会医疗保险组成

在设定医疗卫生总费用由社会医疗保险、个人现金支出两大部分组成的基础上,通过基于满意度的多目标群决策方法,分析我国最优社会医疗保险组成。     

一种基于LWAA算子的多属性群决策方法

文章针对语言信息偏差绝对值逐渐增大的特性,提出了一种积性非均匀语言评估标度和新的语言术语集结运算规则,并给出了其特征,提出了新的集结算子.该方法可以降低语言信息集结偏差,使得语言信息的表达与计算更能反映决策的实际状况.算例证明,该计算简便有效,能合理地反映决策者的主观感受,具有较好的实用性.     

基于复杂网络的非常规突发事件的传播演化模型与仿真

文章以高斯分布定量表征非常规突发事件传播过程的周期性特征,将系统科学和复杂网络理论相结合,从非常规突发事件传播主体特点和事件客体演变特性两个维度构建了非常规突发事件传播网络的演化模型,研究了非常规突发事件传播网络的结构特性和动态演化规律。通过分析模型解析结果与模拟仿真结果,发现非常规突发事件传播网络具有关于的无标度网络幂律分布特征,这对应急部门制定情景-应对型控制策略提供科学支撑具有重要意义。     

一种区间型多属性决策的新方法

针对决策者的偏好信息和决策矩阵元素均为区间数的不确定多属性决策问题,提出了一种新的决策方法。该方法引入决策者的心态指标把区间型决策矩阵转化为带心态指标的决策矩阵,再通过求解主观偏好与客观偏好的总绝对偏差最小的单目标规划问题,得到属性的权重向量,利用方案的综合属性值给出各方案的排序结果。当决策者处于不同的心态时,可以通过调整其心态指标来进行决策,更加符合实际,计算简单,易于计算机上实现,应用实例表明了方法的有效性和实用性。     

基于综合应急模型的道路突发事件应急预案的改进

文章以道路客运为例,分析我国道路运输企业在应对诸如恐怖袭击、自然灾害等突发事件时,可能遇到的一系列困难,基于道路客运综合应急模型,制定并完善应急预案体系,努力营造和谐、公平、竞争的道路运输市场环境。结合相关的理论知识,提出一系列应对措施,以供决策参考。