覆盖粗糙模糊集的不确定性度量

在覆盖粗糙模糊集模型下,将粗糙集理论中的粗糙度和粗糙熵的概念引入到此模型中,用来度量模糊集的不确定的程度,并讨论了这些度量的一些性质.     

基于模糊—证据理论的突发事件应急预案评估

应急预案的优劣关系到突发事件的处理效果,要判断应急预案的优劣则需要对应急预案进行评估.基于事件的流程构建突发事件应急预案评价指标体系,采用层次分析法确定各级指标权重,基于模糊-证据理论,将专家评语转化为mass函数,并综合专家评价信息合成为指标mass函数.之后根据权重修正mass函数,建立完整的突发事件应急预案评价模型.最后,结合河南省漯河市突发火灾事件的数据进行了实证研究,得到了满意的结果.     

基于不确定性期望效用模型的投资优化

针对资产的收益的分布不确切知道,并且所获得的矩信息也不是准确值的问题,提出了最大化最坏情形期望效用的鲁棒性方法.引入了凹凸类效用函数来度量模型不确定情形下投资者的效用,用一个不确定性结构来刻画资产收益的所有可能的分布和收益的矩信息,通过把具有不确定性结构的鲁棒性模型转化成参数二次规划问题,得到了最优投资策略、有效前沿和均衡价格的解析表示.方法为采用保守策略并且厌恶不确定性的投资者提供了一种有效的投资决策方案.     

基于完备剩余格的双标号转换系统

为了对不相容或不完备信息的系统进行形式化描述和满足对系统进行量化验证的需要,根据经典的双标号转换系统,提出基于完备剩余格的双标号转换系统作为此类系统的一般模型。在该模型框架下,将传统的互模拟关系推广到格值情形,来度量系统之间的接近程度。通过引入格值Hennessy-Milner逻辑的概念,给出格值互模拟关系的逻辑刻画。     

不确定条件下具有容差项的Markowitz证券组合投资模型的最优化解法

在分析证券市场中证券组合投资不确定性质的基础上,通过对Markowitz模型中证券期望收益与方差引入容差项来度量证券市场的不确定性,建立了不确定条件下具有容差项的Markowitz证券组合投资模型;分类讨论了容差的上界与下界所对应的两类有效组合前沿,得到了不确定条件下的证券组合投资模型的最优化解法及相关定理;最后给出了一个具体的数值实例．     

不完全信息下损失风险的研究

在获得损失分布不完全信息情况下,提出用方差和熵共同度量损失风险的方法.在不完全信息条件下,通过最大熵原理在最不确定的情况下得到最大熵损失分布,并获得了损失分布的熵函数值.用熵值度量损失分布对于均匀分布的离散程度,从而度量概率波动带来的风险;用方差度量损失对于均值的离散程度,从而度量状态波动带来的风险.由于熵是与损失变量更高阶矩信息相联系的,所以新方法是从更全面的角度对损失风险的预测.通过算例,进一步看出在获得高阶矩信息下,熵参与风险度量的必要性.     

一种新的中介真值程度的度量方法及模糊谓词的分解

以中介数学系统为背景, 为处理现实生活中普遍存在的模糊现象提供一种度量逻辑真值程度的新方法. 在建立了谓词的标准度概念后, 描述了谓词的真值与对应的数值区域之间的关系; 采用距离的概念, 并以对应谓词真值的数值区域长度为基准, 给出了一维情形下的个体真值程度函数以及基于真值程度函数的一元谓词的表示法.又在提出了λ-真值程度截集、数与谓词的乘积概念后,给出了关于一元模糊谓词的中介分解定理, 从而建立了一元模糊谓词与清晰谓词间的量化关系.应用示例表明:真值程度函数的定义具有计算机可以处理的定量形式且具有客观性和普适性的特点.     

基于基因表达谱数据筛选差异表达基因新方法

提出一种基于基因表达谱数据筛选差异表达基因的新方法;介绍了筛选差异表达基因常见方法-错误发现率方法(False Discovery Rate,FDR,),分析了多重假设检验p值性质,并根据p值性质提出了一种筛选差异表达基因新方法-单位γ度量法(Unit Measure-γ,UM-γ),建立了计算机模拟基因表达谱数据模型,制定了假阴性率、假阳性率、灵敏度、特异度以及总体错误率等作为考核指标,并使用基因表达谱模拟数据进行计算、比较;单位γ度量法估计非差异表达基因个数具有较高的稳定性和准确性;单位γ度量法既能够同时控制假阳性、假阴性以及总体错事件的发生,又能在一定程度上提高筛选结果的灵敏度和变异度;新提出的方法能有效、准确且稳定的对模拟数据差异表达基因进行筛选.     

基于偏好可能性均值的模糊投资组合模型及实证分析

本文通过客观模糊频数统计法,将证券投资的不确定收益用模糊数来表达,并利用模糊数的可能性均值将模糊收益清晰化,以及采用半绝对偏差函数来度量证券投资的风险,考虑证券换手率约束,构建基于偏好可能性均值—半绝对偏差投资组合模型,并对所建模型进行实证分析.     

中介时序逻辑系统MTL的完备性

本文对[1]中的系统MTL进行了进一步的讨论,给出了它的模型论性质,基于中介逻辑,构造了一种可传有序模型,证明了MTL系统的完备性.     

化工园区应急设施区间规划选址模型研究

应急设施选址受应急物资需求量的影响。为优化应急设施选址布局,提高突发事件应急处置能力,以化工园区突发事件为研究背景,对化工园区突发事故下应急设施选址进行研究。考虑到化工园区突发事件的随机性和复杂性、突发事件应急物资需求的不确定性等特点,以应急设施选址安全性最大、经济性和服务效益最好为目标,基于传统确定性应急设施选址模型,构建了不确定需求条件下化工园区应急设施选址区间规划数学模型。模型中应急物资需求量是一个区间值,通过引入区间规划理论和模糊理论对模型进行求解,不仅避免了不确定参数随机概率分布的波动率,而且也降低了模型求解过程中的不确定性。最后,以园区各企业潜在事故为工程背景进行实例分析,得到园区应急设施的布局方案。结果表明,模型的求解效果较好,可为园区应急设施选址决策提供参考依据。     

需求不确定下应急医疗服务站鲁棒配置模型与算法

大型突发事件发生后需要快速启动应急救灾网络,合理配置应急医疗服务站。本文考虑各应急医疗服务站选址节点需求的不确定性,引入三个不确定水平参数,构建四类不确定需求集合(box, ellipsoid, polyhedron和interval-polyhedron)对应的应急医疗服务站鲁棒配置模型,运用分支-切割算法求解,最后,进行需求扰动比例的灵敏度分析。算例结果表明,四类不确定需求集下的鲁棒配置模型中,ellipsoid不确定需求集合配置模型开放设施较少,总成本最小,鲁棒性较好。决策者还可以根据风险偏好选择不确定水平和需求扰动比例的组合,以使得总成本最小。     

基于改进VIKOR方法的地震应急物资运输决策问题研究

地震灾害应急救援物资方案的合理选择对与减少人员伤亡,降低灾民的财产损失具有重要影响。本文针对属性权重未知情形下的地震应急物资运输方案决策问题,提出了一种Pythagorean模糊不确定语言与前景理论相结合的改进VIKOR决策方法,即PFUL-PT-VIKOR法。首先,采用Pythagorean模糊不确定语言用于描述和融合专家对地震应急物资运输方案在考虑多种属性影响下的感知信息;其次,利用主客观融合法对属性权重进行求解;然后,提出基于前景理论的改进VIKOR法并得出方案排序;最后,通过算例分析,对所提出方法的有效性和实践性给予验证。结果表明,PFUL-PT-VIKOR模型有助于增强决策专家对不确定突发情景信息感知的知识表示能力,解决属性赋权过于主观或过分依赖样本的困难,并突围了应急决策者隐性心理行为较难定量应用的思维定势,增强了模型的现实适用性,为地震应急物资是否合理运输提供决策支持。     

不确定环境下应急救援供应链鲁棒优化模型

鉴于灾害救援运作的紧迫性和重要性,考虑需求、供应、成本等参数的不确定性,构建一个由供应商、救援配送中心和受灾区域构成的三级应急救援供应链,旨在确定救援产品数量及救援配送中心的合适位置,以最小化救援供应链总成本,最大化受灾区域满意水平为目标,采用区间数据鲁棒优化方法处理模型的不确定性,应用情景随机规划降低鲁棒优化的计算难度,最后给出一个地震案例的具体数据来证明所提救援供应链鲁棒优化模型的有效性和可行性。实验结果表明,需求保守度的变化对目标函数值的影响大于供给和成本保守度的变化,可为应急救援决策者调整不确定参数保守度提供理论支持。     

基于不确定需求的灾后应急救灾网络规划模型与算法

突发事件发生后,快速应急响应的第一步是启动应急救灾网络,合理配置应急救灾资源,以保证救灾过程顺利进行,提高救援效率。本文以台风灾害为背景,建立二阶段应急救灾网络的混合整数规划模型,解决台风灾害的灾后应急救灾网络的规划与设计问题。在求解模型时,考虑需求信息的分布难以确定,并且在一定范围内变动的特点,利用鲁棒优化的方法处理不确定性需求,从而得到合理的临时救灾中心选址以及应急资源配置信息。数值试验表明,建立的模型是实际可行的,而且算法也是有效的。     

多目标应急物流中心选址的鲁棒优化模型

针对重大突发事件的应急物资救援,研究了应急物流中心的选址及应急物资的调运问题。利用离散的情景集合描述受灾点应急物资需求的不确定性以及应急物资运输成本和运输时间的不确定性,同时考虑应急救援成本和应急救援时间两个目标,建立了多目标应急物流中心选址的确定型模型和鲁棒优化模型。为将多目标问题转化为单目标问题,利用成本单目标和时间单目标的最优结果将多目标转化为相对值再加权处理,该方法既可消除多个目标之间的单位及数量级差异,还可以根据问题的数据变化进行动态调整。以提供应急物资救援服务的设施作为编码,设计了一种通用的混合蛙跳算法。为检验模型和算法的有效性,设计了一个多情景的算例,结果表明两个模型和算法具备良好的可行性和有效性,且鲁棒优化模型能较好地保持对各种不确定性的抗干扰能力;最后,讨论分析了成本偏好权重和鲁棒约束系数的影响,结果表明可根据成本偏好权重的取值范围来区分各种应急救援阶段,体现不同救援阶段的救援要求及特征,并给出了成本偏好权重和鲁棒约束系数的取值建议。     

基于区间数的应急物资调度决策模型及算法研究

应急物资调度决策是应急物流管理的重要研究问题之一,是影响应急救援效果的关键环节,加强应急物资调度方法研究,对提升我国应急物流管理水平,提高突发事件的应急保障能力和应对效果具有重要现实意义和理论研究价值.为了提高应急物资调度决策的有效性,基于应急物资调度问题的特点,引入区间数来描述应急物资调度决策中的不确定因素,建立了区间数信息环境下应急物资调度问题的时间最小化决策模型,提出了基于满意度水平的应急物资调度问题有效解的具体算法,最后通过算例分析验证了该方法的有效性.     

Conditional uncertain set and conditional membership function

The uncertain set, as a generation of uncertain variable, is a set-valued function on an uncertainty space. The conditional uncertain set, derived from an uncertain set restricted to a conditional uncertainty space given an uncertain event, plays a crucial role in uncertain inference systems. This paper studies conditional uncertain sets and their membership functions, and gives a sufficient condition for an uncertain set having a conditional membership function. In addition, when the uncertain set is conditioned on an independent event, this paper finds the analytic expression of the conditional membership function based on the original membership function.     

基于应急案例的情景决策支持方法研究

为满足突发事件“情景-应对”的需要,提供具体、可实施的应急决策方案,提升决策的科学性,提出了一种基于应急案例的情景决策支持方法。首先,根据突发事件情景演变的特点,提出突发事件的情景表示方法,将应急决策方案引入情景表示中。然后,在情景表示的基础上进行情景检索,获取相似情景中的应急决策方案,将其进一步分解为承灾体的应急措施向量。依据承灾体的应急措施向量在相似情景中实施的效果,从损益值、后续影响两方面对承灾体的应急措施向量进行评价并排序,依据排序结果组成当前情景的应急决策方案,为应急情景决策提供具体的支持。最后,通过实例验证了该方法的可行性。     

GROWTH AND MEASUREMENT UNCERTAINTY IN AN UNREGULATED FISHERY

Abstract Complete information is usually assumed in harvesting models of marine and terrestrial resources. In reality, however, complete information never exists. Fish and wildlife populations often fluctuate unpredictably in numbers, and measurement problems are frequent. In this paper, we analyze a time‐discrete fishery model that distinguishes between uncertain natural growth and measurement error and in which exploitation takes place in an unregulated manner. Depending on the parameterization of the model and at which point of time uncertainty is resolved, it is shown that expected harvest under ecological uncertainty may be below or above that of the benchmark model with no uncertainty. On the other hand, when stock measurement is uncertain, expected harvest never exceeds the benchmark level. We also demonstrate that the harvesting profit, or rent, under uncertainty may be above that of the benchmark situation of complete information. In other words, less information may be beneficial for the fishermen.