基于混合加权距离的毕达哥拉斯模糊TOPSIS多属性决策方法研究

针对决策信息为毕达哥拉斯模糊集的多属性决策问题，提出了一种基于混合加权测度的TOPSIS决策方法。在分析了现有距离测度方法不足的基础上，首先给出了一种新的毕达哥拉斯模糊距离测度——毕达哥拉斯模糊有序加权距离（PFOWD），并研究了该测度权重的确定方法；在PFOWD基础上，进一步提出了毕达哥拉斯模糊混合加权距离（PFHWD），同时探讨了其特征和与现有毕达哥拉斯模糊测度的关系；最后提出了一种基于PFHWD测度的毕达哥拉斯模糊TOPSIS多属性方法，并用实例验证了方法的有效性和可行性。     

高维数据对象聚类算法效果分析

虽然经典聚类算法能够有效地处理维度较低的数据对象,但随着维度的增加,算法的性能和效率就会明显下降.本文在对数据对象间的最大距离和平均距离随维数增加的变化趋势实验基础上,对聚类算法的聚类精度随数据对象维度增加的变化特征进行了实验研究.同时,利用复相关系数的倒数对属性进行加权,提出了利用复相关系数倒数阈值实现降维的方法,并取得了良好的实验结果.     

基于正交投影法的动态评价方法

为了更全面评价不同对象在不同时刻的总体发展水平，本文提出了基于正交投影法的动态评价方法。首先为克服传统理想解法欧式距离计算贴近度的不足，采用"垂直距离"代替"欧式距离"计算方案的贴近度，然后考虑时间因素构建动态评价模型，分别计算待评价对象在指标值差异程度和增长程度情况下的综合评价值，最后通过二次加权法将各时间段的评价值进行综合计算得出待评价方案的综合评价结果。该方法既能计算待评价对象在任意时间的评价值，又能计算其在某特定时间段内的总体评价值。最后用实例讨论了动态评价模型中偏好参数对排序结果的灵敏度证明了其稳定性，更进一步地通过与其他动态评价方法的比较，证明了其有效性。     

基于交互密度算子的交互式群体评价信息集结方法及其应用

交互式群体评价的一个难点问题是评价信息的集结问题,而国内较少有文献从信息集结算子的角度进行探讨,针对这种不足,同时考虑到信息分布密度是交互式群体评价信息集结的一个重要特征,本文提出了一种基于交互密度算子的交互式群体评价信息集结方法。提出了交互密度算术加权算子(IDWA)与交互密度几何加权算子(IDWGA)两种新的算子,并对新算子的相关性质进行了分析,同时介绍了IDWA和IDWGA算子加权向量(即密度权向量)的确定方法。最后将该方法进行了运用。文章对交互式评价信息集结问题提供了一种新的研究思路。     

基于区间数的PROMETHEE Ⅱ方法中权重确定

本文引入一种新的区间数距离测度,扩展了可直接处理特征空间为区间数的PROMETHEE Ⅱ多属性决策方法。并在分析属性加权向量ω与最终综合优先序值之间关系的同时,提出了一种基于区间数的PROMETHEE Ⅱ方法的属性权重ω确定原理。应用实例表明了该方法的可行性和有效性,具有推广应用价值。     

动静态属性数据相结合的客户分类方法研究

研究了一种客户动态、静态属性数据相结合的客户分类方法。提出了客户时间序列的加权处理方法,并应用客户时间序列的统计特征作为聚类特征向量,采用混合式遗传算法对客户聚类,使每一类客户具有相似的时序特征。在此基础上将聚类结果与客户的静态属性数据相结合,对客户进一步分类。实验结果表明,与传统的基于静态属性数据的客户分类方法相比,本文的方法提高了客户分类的准确性。     

一种基于模糊推理的新产品开发风险评价方法

针对具有语言评价信息的新产品开发风险评价问题,提出一种基于模糊推理的评价方法.在已有研究成果的基础上,建立新产品开发风险指标体系;将专家给出的具有语言评价信息的风险指标影响程度矩阵、风险发生可能性向量和风险后果严重程度向量转化为三角模糊数形式的矩阵和向量;进一步地,通过运用线性加权法得到风险指标影响程度综合群体评价值、风险发生可能性群体评价值和风险后果严重程度群体评价值;在此基础上,运用模糊推理对新产品开发风险进行评价,根据评价结果得到新产品开发风险的置信度.最后,通过一个算例说明该方法的可行性和实用性.     

基于区间直觉模糊数相关系数的多准则决策模型

针对权重信息完全未知,评价信息为区间直觉模糊数的多准则决策问题,提出新的基于区间直觉模糊数相关系数的决策方法,弥补了基于距离测度决策方法造成信息混淆的不足,同时考虑了犹豫度的影响,进而降低了评价信息损失.通过构建并求解基于参照方案相关系数总偏差最小的非线性规划模型获得准则权重,从新的视角给出准则权重的确定方法.利用各备选方案与理想方案、临界方案的加权相关系数得到与理想方案的相对贴近度,以此对方案进行排序.最后通过实例对比分析说明了该方法的有效性.     

基于广义模糊数的软件成本加权CBR估算研究

在软件项目开发过程中,准确估算出软件成本在提高软件质量和保障软件成功开发方面起到重要支撑作用。针对软件项目历史数据库中部分属性在项目开发初期难以给予精确数值(仅仅能给出模糊数),而已有软件成本估算模型不能很好地处理模糊信息的问题,本文在基于案例推理模型(CBR)基础上集成广义模糊数,提出了基于广义模糊数的CBR模型。使用基于广义模糊数的相似度度量方法代替传统CBR模型中采用的欧式距离等相似度度量方法,采用模糊C均值聚类(FCM)方法将已有软件项目历史数据库中的精确数值进行模糊化处理,以匹配新项目中的模糊数。进一步采用粒子群算法(PSO)来优化属性的权重,构建基于广义模糊数的加权CBR模型。最终在实验中采用Desharnais数据来检验构建模型的有效性。实证结果表明,在与常用的欧式距离CBR模型相比,构建的基于广义模糊数的加权CBR模型能有效提高估算精度,采用PSO优化属性权重能提高模型的估算精度。     

主蒸汽温度的多模型控制研究

针对火电厂主汽温被控对象具有大迟延、大惯性、参数时变特点,提出了一种基于多模型加权的内模控制策略,通过在不同工况辨识得到局部模型,根据加权因子计算出全局多模型设计出响应的内模控制器,从而实现全工况运行的自适应控制。仿真结果表明,该控制策略比常规的内模控制具有更好的控制品质。     

机遇发现的超图建模及应用

应用超图理论,分析了机遇发现过程中的实体并提出了映射的超图模型;提出了基于超图模型的机遇发现过程原子操作以及认知算法,并以我国商业银行转型为例给出了模型的应用, 最后给出了模型的改进方向.     

Inverse maximum flow problems under the weighted Hamming distance

In this paper, we consider inverse maximum flow problem under the weighted Hamming distance. Four models are studied: the problem under sum-type weighted Hamming distance; the problem under bottleneck-type weighted Hamming distance and two mixed types of problems. We present their respective combinatorial algorithms that all run in strongly polynomial times.Research supported by the National Natural Science Foundation of China (60021201), and the Hong Kong Research Grant Council under CERG CityU 9041091 and CUHK 103105.     

Fuzzy vs. Minmax Weighted Multiobjective Linear Programming Illustrative Comparisons

This paper compares two approaches to the solution of weighted multiobjective linear programming problems: the fuzzy linear programming method and the minmax distance metric. The two models produce an identical solution for equally weighted objectives, but the solutions differ when the objectives are unequally weighted. This is due to the underlying meaning of the weights attached to each solution method. The paper illustrates the graphical meaning of the weights and the implications to the decision maker.     

具有不确定信息的风险型多目标决策理论及应用

具有不确定信息的多目标决策问题是一类常见的决策问题。给出该决策问题指标的分类方法和指标值的规格化公式,建立方案的距优距劣综合加权距离为最小的目标函数,从而得到一类求解这一问题的数学模型,并给出了一种目标权重的确定方法,很适用于实际问题,为解决不确定性系统的多目标决策问题提供了一种思路和方法。最后将其应用到水资源系统风险决策的一个实例中,表明了方法的可行性。     

Two-Level Hierarchical Transportation Networks: A New Set of Problems and Practical Applications*

This paper defines and solves a set of new problems for two-level hierarchical transportation networks. Given a set of points, the objective is to find the path of a primary link such that a weighted sum of the lengths of the perpendiculars from each point to the primary link and the distance between the feet of the two extreme perpendiculars is minimized. The perpendiculars are the connecting or secondary links and the primary link could be a straight line or a curve. The paper provides an algorithm and computational results for the case in which the primary link is a straight line. Implementation approaches are also discussed.     

A multi-objective particle swarm for a flow shop scheduling problem

Flow shop problems as a typical manufacturing challenge have gained wide attention in academic fields. In this paper, we consider a bi-criteria permutation flow shop scheduling problem, where weighted mean completion time and weighted mean tardiness are to be minimized simultaneously. Since a flow shop scheduling problem has been proved to be NP-hard in strong sense, an effective multi-objective particle swarm (MOPS), exploiting a new concept of the Ideal Point and a new approach to specify the superior particle's position vector in the swarm, is designed and used for finding locally Pareto-optimal frontier of the problem. To prove the efficiency of the proposed algorithm, various test problems are solved and the reliability of the proposed algorithm, based on some comparison metrics, is compared with a distinguished multi-objective genetic algorithm, i.e. SPEA-II. The computational results show that the proposed MOPS performs better than the genetic algorithm, especially for the large-sized problems.     

基于灰色关联度和理想解法的决策方法研究

引入灰色系统理论对传统理想解法(TOPSIS)进行了拓展,提出了一种基于灰色关联度和理想解法(TOP-SIS)的决策方法。该方法将欧氏距离和灰色关联度有机结合,构造了一种新的相对贴近度以实现对方案的评价。新贴近度同时反映了方案与理想方案和负理想方案之间的位置关系和数据曲线的相似性差异,物理含义更加明确。最后通过一个供应商选择的示例进一步说明了方法的应用步骤。     

股票市场透明度、信息份额与价格发现效率

股票市场透明度是交易机制设计的一个重要方面,这关系着资本市场能否有效促进价格发现及其效率。2003年12月8日深圳证券交易所买卖盘揭示范围由三档变为五档,股票市场透明度增加。基于信息份额模型,本文研究了市场透明度的增加对价格发现效率的影响。结果表明,新增加的两档报价向市场传递了边际信息含量,有助于投资者做出理性投资决策;同时,交易价格偏离有效价格的定价误差显著减小,收益自相关性程度降低,交易价格更加趋向于有效。因此,市场透明度的增加促进了资本市场价格发现及其效率的提高,为今后市场透明度的改革提供了有意义的参考意见。