基于概率语言BWM与PROMETHEEII的多准则决策方法

提出了一种改进的偏好顺序结构评估法(Preference Ranking Organization Method For Enrichment Evaluations, PROMETHEE),即基于概率语言BWM与PROMETHEE II的多准则决策方法。针对多准则决策过程中,评价信息的模糊性和不确定性,采用概率语言(Probabilistic Linguistic Term Set, PLTS)处理评价信息,并纳入PROMETHEE II中对备选方案进行排序。针对传统的PROMETHEE II 中准则权重需要从外部获得的问题,采用最优最劣法(Best-worst Method, BWM)确定准则的权重。最后,以某企业无人机改造方案为例进行分析,验证所提方法的有效性和可行性。     

基于云模型的PROMETHEE多准则决策方法

本文阐述了利用正态云模型的PROMETHEE多准则决策方法。将云模型理论、参数特征(期望、熵、超熵)、云运算原理、云比较规则带入PROMETHEE方法的求解过程,对其中的参数进行云转换,获得云滴形式的决策数据,体现决策的模糊性、波动性和随机性。最后通过应用算例,实现了考虑港口企业偏好的煤炭需求客户分类和关键客户识别,验证了云PROMETHEE方法的有效性与优势。     

基于偏序集的PROMETHEE方法优化研究

尽管PROMETHEE是当前最受欢迎的多准则决策方法之一,但在实践应用过程中,模型的应用范围与质量依然受制于指标权重问题。一些常用的赋权方法,不仅没有解决不确定权重问题,反而增加了决策风险。在偏序集相关定理的基础上,给出权重的定性信息即权重次序,由流出矩阵、流入矩阵和净流矩阵等定义,得到了PROMETHEE的偏序集表达形式。当流入和流出之和为常数时,证明了模型存在对偶性质。根据对偶性质,简化了PROMETHEE方法的分析步骤,删减模型冗余信息。应用偏序集表示的PROMETHEE,突破了模型没有具体权重便无法应用的思维定势,解决了模型赋权困难,增强了模型的鲁棒性,拓展了模型处理数据类型的范围。     

犹豫中智语言PROMETHEE方法在网络谣言管控方案评选中的应用

针对网络谣言管控难以获得唯一方案的问题,设计了犹豫中智语言环境下PROMETHEE多属性决策方法。首先,给出了新的犹豫中智语言投影测度;在此基础上设计了体现决策者的风险态度的犹豫中智语言优势度测度,以此作为PROMETHEE方法中的偏好函数;利用广义Banzhaf值全面度量属性之间的关联程度;最后,以一个网络谣言管控方案选择的案例说明本文方法的有效性和可行性。     

基于改进PROMETHEE的领先用户识别方法

领先用户在技术创新中的作用不容小觑,如何识别出领先用户正逐渐引起人们的关注.提出了一种基于改进PROMETHEE的领先用户识别方法,采用梯形模糊语言形式的属性值,通过结合客观数据与决策者偏好的综合赋权法确定评价指标的权重,并利用基于ULHA算子的群决策方法识别出领先用户.最后通过DHS公司识别领先用户的实例验证了方法的可行性与合理性.     

基于Vague集的PROMETHEE-Ⅱ

PROMETHEE是应用广泛的多属性决策方法之一.研究了PROMETHEE-Ⅱ的Vague集方法,首先定义了Vague集的减法,然后提出了Vague集的PROMETHEE-Ⅱ,并给出具体的算例.     

战略采购中供应商选择的AHP—PROMETHEE方法研究

在供应链环境下,战略采购的出现给供应商群体的优化设计提出了一些新问题,并且多准则决策理论(MCDM)在供应商选择中并没有得到充分运用;本文结合战略采购的特点,选择指标着重体现供应商的合作性和长期性,选择方法上结合了层次分析法(AHP)和偏好顺序结构评估法(PROMETHEE),并进行了算例分析;旨在对战略采购中的供应商选择进行合理、客观的判断.     

基于前景理论与PROMETHEE的FMEA风险评估

针对考虑群体评价一致性和专家心理感知行为影响的失效模式及影响分析风险评估问题,提出了基于前景理论和偏好序结构排序法(PROMETHEE)的风险评估方法。首先,专家团队采用语言变量表征风险因子评价信息,利用直觉模糊熵确定风险因子客观权重;其次,采用灰关联度刻画专家评价与群体评价的一致性,以最大化关联度和极大熵准则构建专家权重优化模型;然后,集成风险因子和专家的主客观权重,获得风险因子及专家的综合权重;再次,运用直觉模糊加权平均算子集结专家评价信息,进而借助前景理论构建反应专家心理感知的前景矩阵;最后,基于PROMETHEE方法确定失效模式风险排序,并利用液晶显示器的案例验证了所提方法的有效性和可行性。     

基于PROMETHEE方法的矿业城市防灾能力的分析

矿业城市的发展主要依赖于对矿产的采掘和加工,而矿产的过度开发则造成严重的环境污染和生态破坏等,对城市经济的发展构成重大威胁,因而提高城市防灾能力显得尤为重要.通过建立矿业城市防灾能力指标评价体系,结合PROMETHEE方法,对黄石、东营、鸡西、盘锦等四个矿业城市防灾能力进行评估,结果表明,矿业城市防灾能力强弱的关键在于经济实力、防灾和环境保护投入及居民对灾害的意识程度.     

图书馆图书供应商选择的PROMETHEE/TOPSIS决策模型

图书供应商选择对图书馆各项功能的实现和未来的发展有着重要影响,这一重要问题的解决方法受到很多学者的关注。在构建图书供应商评价指标体系的基础上,提出了一种供应商选择的PROMETHEE／TOPSIS决策模型。模型通过向具有完全补偿性的TOPSIS方法中引入偏好函数,并结合摆动赋权方法,减少了决策信息的损失和扭曲,更好地反映了图书供应商间的差别。最后通过实例证明了该模型的有效性和实用性。     

乘子方法中的参数选择

Di Pillo和Grippo提出的含参数C〉0的增广Lagrangian函数中，使用了最大函数，该函数可能在无穷多个点处不可微．为了克服这个问题，濮定国在2004年提出了一类带新的NCP函数的乘子法．该方法在增广Lagrangian函数和原问题之间存在很好的等价性；同时该方法具有全局收敛性，且在适当假设下，具有超线性收敛率．但是在该方法中，要求参数C充分大．为了实现算法及提高算法效率，本文给出了一个有效选择参数C的方法．     

A globally convergent constrained quasi-Newton method with an augmented lagrangian type penalty function

The recently proposed quasi-Newton method for constrained optimization has very attractive local convergence properties. To force global convergnce of the method, a descent method which uses Zangwill's penalty function and an exact line search has been proposed by Han. In this paper a new method which adopts a differentiable penalty function and an approximate line is presented. The proposed penalty function has the form of the augmented Lagrangian function. An algorithm for updating parameters which appear in the penalty function is described. Global convergence of the given method is proved.     

基于g函数的多元copula的构造

针对目前多元copula的构造方法存在的局限性,提出了构造多元copula的新方法.本文首先定义的一类新的函数-g函数,基于g函数建立了2-copula的构造方法,并讨论了该方法的存在性与唯一性问题,然后将2-copula的构造方法直接扩展到n-copula构造的情形.最后给出了g函数的一种寻求方法,从而说明此copula构造方法的可行性.     

A series of the solutions for the Heisenberg ferromagnetic spin chain equation

The Heisenberg ferromagnetic spin chain equation is investigated. By applying the improved F‐expansion method (Exp‐function method) and the Jacobi elliptic method, respectively, a series of exact solutions is constructed. The parametric conditions of the existence for the solutions are presented. These solutions comprise periodic wave solutions, doubly periodic wave solutions, and dark and bright soliton solutions, which are expressed in several different function forms, namely, Jacobi elliptic function, trigonometric function, hyperbolic function, and exponential function. The results illustrate that the Exp‐function method is a powerful symbolic algorithm to look for new solutions for the nonlinear evolution systems.     

A filled function method applied to nonsmooth constrained global optimization

The filled function method is an effective approach to find a global minimizer. In this paper, based on a new definition of the filled function for nonsmooth constrained programming problems, a one-parameter filled function is constructed to improve the efficiency of numerical computation. Then a corresponding algorithm is presented. It is a global optimization method which modify the objective function as a filled function, and which find a better local minimizer gradually by optimizing the filled function constructed on the minimizer previously found. Illustrative examples are provided to demonstrate the efficiency and reliability of the proposed filled function method.     

旋波媒质中谱域电并矢Green函数的分解

介绍了一种推导无耗、互易和无界旋波媒质中谱域并矢Green函数表达式的新方法·　这种方法以Hemholtz定理以及并矢Diracδ函数的无散和无旋分解为基础,首先将电矢量的并矢Green函数方程分解成无散电矢量的并矢Green函数方程和无旋电矢量的并矢Green函数方程,然后经Fourier变换导出了旋波媒质中谱域电并矢Green函数的无散分解表达式和无旋分解表达式·　用这种方法推导旋波媒质中并矢Green函数就可以避免必须用波场的分解法和并矢Green函数的本征函数展开法·     

求解极大极小问题的一种稳定的对数障碍函数法

给出求解极大极小问题的一种对数障碍函数法．为了消除牛顿方程的病态,本文引进Ｂｒｏｙｄｅｎ 和Ａｔｔｉａ 在求解约束优化问题时,为克服罚函数的病态所采取的一种策略,提高了算法的稳定性．对子问题的结束准则等对算法的效率有重要影响的技术细节,本文也进行了研究．     

椭圆上距离任意已知点最远或最近的点分析

采用微分几何与函数极值分析相结合的方法 ,利用椭圆星形线的特性 ,确定了椭圆上的几何切点与距离函数极值点的对应关系 ,指出了距离函数极值点存在的几何区域 (或条件 ) ,建立了最远点及最近点的准确数值计算方法 .     

A filled function method with one parameter for unconstrained global optimization

The filled function method is considered as an efficient approach to solve the global optimization problems. In this paper, a new filled function method is proposed. Its main idea is as follows: a new continuously differentiable filled function with only one parameter is constructed for unconstrained global optimization when a minimizer of the objective function is found, then a minimizer of the filled function will be found in a lower basin of the objective function, thereafter, a better minimizer of the objective function will be found. The above process is repeated until the global optimal solution is found. The numerical experiments show the efficiency of the proposed filled function method.     

k-均值问题的差分隐私算法综述

$k$-均值问题是机器学习和组合优化领域十分重要的问题。它是经典的NP-难问题, 被广泛的应用于数据挖掘、企业生产决策、图像处理、生物医疗科技等领域。随着时代的发展, 人们越来越注重于个人的隐私保护:在决策通常由人工智能算法做出的情况下, 如何保证尽可能多地从数据中挖掘更多信息,同时不泄露个人隐私。近十年来不断有专家学者研究探索带隐私保护的$k$-均值问题, 得到了许多具有理论指导意义和实际应用价值的结果, 本文主要介绍关于$k$-均值问题的差分隐私算法供读者参考。