城市区域综合环境质量动态评价的投影寻踪聚类模型

城市区域综合环境质量动态评价在城市规划与管理中具有重要意义,其难点是如何把多个环境评价指标转换成一个综合评价指标;为此,本文提出了基于遗传算法的投影寻踪聚类评价新模型(PPCCDE).运用PPCCDE模型可把多维环境评价指标样本综合成一维投影指标值,根据投影指标值的大小就可对城市区域历年环境质量进行综合评价;其最佳投影方向反映了各环境评价指标对区域综合环境质量的影响程度,据此可为筛选原评价指标、治理和管理区域综合环境等提供重要决策依据.研究结果说明,用PPCCDE模型进行城市区域综合环境质量动态评价简便可行,在城市规划与管理各种系统评价中具有推广应用价值.     

解动态多指标决策问题的基于遗传算法的兼容度极大化模型

动态多指标决策问题是决策方案空间、指标空间和时间空间的一类三维决策排序问题,在系统工程实践中具有广泛的应用价值.为克服各单个评价方案的片面性,充分挖掘了原有各单个评价方案所包含的评价信息,提出了基于实数编码加速遗传算法(RAGA)的兼容度极大化模型(RAGA-CDMM).结果说明RAGA-CDMM是对原有各单个评价方案的最佳组合评价方案,所得评价结果更为合理、可靠;利用RAGA可直接根据各单个评价方案的评价结果数据来确定各评价方案和各时段的权重,避免了主观赋权的不足;RAGA-CDMM简便可行,适用性和可操作性强,具有推广应用价值.     

时序多指标决策问题进一步研究

在多指标决策时序条件下,当指标分别为效益型、成本型、固定型、区间型、偏离型和偏离区间型指标时,本文完善了指标精确取值时多指标决策矩阵中各类指标的标准化公式.同时,给出了指标取区间值模糊数时上述各类指标的标准化公式,完善了多指标决策的基础理论.最后作了分析和总结.     

城市防洪标准方案优选的最大信息熵原理与投影寻踪耦合模型

城市防洪标准方案优选是城市防洪规划的首要问题。提出用最大信息熵原理构造投影寻踪评价模型中的投影指标函数,并将该耦合模型应用于实际的城市防洪标准方案优选中。结果表明:用该耦合模型所确定的各方案投影值之间的差异明显,方法直观简便,优选结果稳健,该耦合模型适用性和可操作性强,在实际工程方案优选中具有推广应用价值。     

多元质量特性过程能力分析的投影寻踪方法

随着产品复杂程度的增加和生产自动化程度的提高,多元质量分析和控制的应用日趋广泛,由于多元质量特性之间存在相关关系,因此一元过程能力分析方法应用于多元过程时存在一定的困难.研究基于投影寻踪模型的多元过程能力分析方法,建立多元质量数据的投影寻踪模型,应用遗传算法对投影方向进行优化,得到最佳投影方向;分析多元样本数据与投影数据之间的关系,验证了当多元样本数据服从正态分布时其投影也服从正态分布.基于上述结论,以投影数据为分析对象,以公差向量投影作为投影数据的公差,获得多元过程能力指数,并通过实例对该方法进行了验证.     

基于组织特异性免疫视角的质量绩效提升路径研究——投影寻踪法和强迫进入法的实证分析

本文以组织特异性免疫为切入点,基于组织质量监视、组织质量防御和组织质量记忆视角,选取前因变量、中介变量和调节变量构建质量绩效提升路径的理论分析框架,采用投影寻踪法和强迫进入法对已构建的路径框架进行实证分析,得出提升质量绩效的路径,研究结论将为企业提升质量绩效提供理论依据和实践指导。     

基于改进的多属性群决策方法的突发事件

突发事件应急预案的编制是关系国计民生的大事.本文针对突发事件应急预案多目标的特点,改进多属性群决策的方法,集结多位专家意见对现有方案进行评估.在计算过程中,我们利用熵值法对属性客观赋权,然后两次采用理想点法整合每位专家的意见信息求解多个应急预案的群体排序.     

逼近群体理想点的多目标群体决策算法

将用于个人多目标决策的ToPSIS方法推广到辫体决策情开;引入群体理想点概念,用群体理想点取代群体效用．基于群体决蕞的结论应尽量接近所有决策成员最理想的结论这一思想,提出逼近群体理想点的多目标群体决策方法,并通过算例说明该方法的具体应用     

基于投影的直觉模糊数多属性决策方法

针对指标取值以直觉模糊数形式给出的多属性决策问题,提出了一种基于投影的直觉模糊决策方法.该方法依据一般投影分析方法的基本思路,给出了解决属性取值为直觉模糊数的多属性决策问题的计算步骤,其核心是通过构建并求解每个方案在虚拟正、负理想方案上的投影,进而计算出每个方案对虚拟正、负理想方案的相对隶属度,即可得到所有方案的排序结果.最后给出的数值算例表明,该方法简单、有效和易于计算.     

多目标决策问题的神经网络方法

利用Hopfield神经网络对多目标决策问题进行研究．给出有限个方案和无限个方案下的多目标决策问题的网络映射关系和优化算法,同时给出这两种情况下的计算步骤及实例     

基于证据推理的不确定多属性决策方法

针对基本属性权重的不确定性,以及基本属性与广义属性评价集的不一致性等问题,提出一种基于证据推理的不确定多属性决策方法,将证据推理算法推广到更一般的决策环境中.根据决策矩阵的信息熵客观地获得属性的权系数;而对于基本属性与广义属性评价集不一致的情况,则通过对基本属性分布评价的模糊化及模糊变换,合理地实现到广义分布评价的统一形式;最后应用证据推理算法得到整个方案集的排序.实例结果表明,该方法是可行的、有效的.     

区间数多指标决策中确定指标权重的一种客观赋权法

研究了指标值以区间数形式给出的不确定性多指标决策中确定指标权重的问题。依据传统的客观赋权法—离差最大化方法,给出了一种确定区间数指标权重的误差分析方法。该方法具有概念清晰、实用的特点,得出的指标权重能够较好地反映各指标信息的差异程度。最后通过一个算例说明了该方法的实用性和有效性。     

属性值为区间数的多属性决策对象排序研究

多属性决策问题的实质利用已有决策信息,通过一定方式对备选方案进行排序和择优。针对属性值为区间数的多属性决策对象排序问题,首先,提出决策对象优势关系这一概念,再次,得出决策对象的优势关系与其属性值两端点的实数值之和存在等价关系;最后,利用属性值为区间数的多属性决策实例对该算法进行了实例分析,并利用优势关系对决策对象进行排序并择优。     

不确定多属性决策双目标组合赋权模型研究

本文提出了灰距离熵的概念,并把灰距离熵作为区间灰数相离度的一个度量标准,建立了不确定多属性决策属性值的灰距离熵离差最大化模型。并在此基础上, 讨论了基于灰距离熵和极大熵的双目标规划组合赋权模型。从而实现了决策属性区间权重向点值权重的转化。最后并结合具体实例,验证了模型的有效性。     

混合多属性群决策中的群体一致性分析方法

本文针对一类属性值为精确实数、区间数和语言值的混合型多属性群决策问题,提出了一种群体一致性分析方法。在该方法中,计算群体一致度时,首先根据专家提供的评价信息在属性层面上计算专家之间的差异度,再由此得到群体一致度,计算过程中不需进行数据类型转换,避免了数据类型转换造成的信息损失;当群体不一致时,在属性层面上给出相应的调整策略,可以使专家有针对性地修改相应属性上的评价信息,使群体尽快达成一致,同时避免了专家评价信息的过度修改。最后通过一个实例分析验证了该方法的可行性和有效性。     

多属性隐式变权决策分析方法

为克服多因素变权决策方法的内在缺陷,基于Belton 和Gear提出的B/G-AHP层次分析原理给出了一种隐含式的多属性变权决策建模思想,并运用该思想给出了一种多属性变权决策新方法。它相对于多因素变权决策方法具有三方面的比较优势。其一,依赖的变权偏好信息直接由决策者给出,因而能够克服决策分析者对决策结果的主观武断性影响,更好地反映决策者的真实偏好。其二,不会受到由因素的属性值转化为偏好值所额外引入的主观测度偏差的干扰。其三,对决策者主观判断可能存在的误差予以了旨在弱化其影响的优化控制。数值分析表明新方法拥有较好的变权能力,并且相对于已有方法能够给出更易为决策者所接受的评价结论,因而具有较好的应用有效性。     

考虑决策者心理行为的混合型随机多属性决策方法

针对混合型随机多属性决策问题,提出一种考虑决策者心理行为的决策分析方法。在该方法中,首先将具有离散型随机变量、灰色型随机变量和语言型变量形式的属性值规范化到区间内;然后将决策者给出的针对不同时期的属性期望视为参照点,并通过计算方案属性值与参照点的距离构建方案的益损矩阵;进一步地,依据累计前景理论,计算方案在不同属性上的收益和损失价值,并在此基础上,通过集结不同属性和不同时期的方案前景值确定各方案的综合前景值,进而依据得到的综合前景值确定方案排序结果。最后,通过一个算例说明了该方法的有效性和可行性。     

基于前景理论和隶属度的混合型多属性决策方法

针对带有决策者期望的混合型多属性决策问题,提出了一种基于前景理论和隶属度的决策分析方法。首先依据决策者对各个属性的期望,将具有清晰数、区间数和语义短语三种形式的决策矩阵转化成为前景决策矩阵。然后,根据各个方案与决策期望之间的广义加权欧氏距离,建立了可变模糊模式识别模型,并通过构造拉格朗日松弛函数,进行交叉迭代计算,得到各个方案的最优隶属度以及对应的属性权重,在此基础上,通过合成各个方案的累计前景值与隶属度,得到方案的综合前景值,并依据综合前景值的大小进行方案排序。最后通过一个原油管道路线优选实例,表明了该方法的可行性与有效性。