基于组合赋权法和未确知测度模型的发动机健康状况评估

为了有效评估航空发动机的健康状况,提出一种逼近理想点的组合赋权法和未确知测度模型相结合的评估方法。首先,分别利用序关系分析法、指标相关性赋权法和指标难度赋权法得到各指标的主客观单一权重;利用逼近理想点的组合赋权法并考虑指标权重与重要性的一致性,求解指标组合权重,使赋权结果更具科学性,加大不同类别评价对象的区分度。其次,基于未确知测度模型,利用K-means算法将各指标分为两个对立等级,每个等级又分为两个互补小等级,以减少信息的重叠进一步区分不同类别的评价对象;根据指标属于不同等级的未确知测度、指标组合权重和评分准则,得到评价对象的健康评分。最后,通过航空发动机实例分析以及与其他方法的对比分析,验证此方法的有效性。     

基于最大离差和最大联合熵的多方案优选方法

针对多方案优选中指标权重确定问题,提出了基于最小离散和最大广义联合熵的组合赋权方法,建立了组合权系数优化模型。该方法一方面根据评价指标对方案决策所起作用大小赋予不同的权重;另一方面尽量能够消除组合赋权中的不稳定性,使各方法各指标权数赋予平衡因子后广义的联合熵最大,从而使得全局的不确定性最小。最后通过实例说明了此方法合理、稳健。     

基于相对熵的多属性决策组合赋权方法

综合各种赋权方法给出的主观和客观属性权重信息,建立了求解多属性决策问题属性权重的优化模型,并改进了文献[11]中模型的求解方法.根据各种主客观赋权法给出的赋权结果的贴近度确定其在权重集成中的加权系数,贴近度通过计算权重向量的相对熵来得到,最后通过应用实例对此方法予以说明.     

基于组合赋权和VIKOR的学术期刊综合评价研究

针对传统学术期刊综合评价中指标权重大多为单一赋权且评价信息难以集结的问题,提出一种新的基于组合赋权和VIKOR的学术期刊综合评价模型.首先,分别利用DEMATEL方法和熵权法确定指标的主观权重和客观权重;然后,利用乘法归一化方法计算指标的组合权重;最后,基于VIKOR方法计算各方案的利益比率值并排序.以教育类期刊为研究对象,结果表明,模型不仅能够充分考虑学术期刊指标间的相互影响关系和指标提供的信息量,还可以有效避免个别较差指标的消极影响被其他指标中和,为学术期刊评价问题提供了一种新思路.     

基于改进TOPSIS法的供应商选择方法

本文在确定供应商选择的指标体系的基础上，以各指标作为评价的目标，建立评价供应商的改进TOPSIS法，求解各指标对应的客观权重，然后利用权重计算各供应商与理想解的距离，根据各供应商与理想解的距离大小确定优劣排序，实现主观信息与客观信息相结合的合理评价，最后结合案例分析证明了评价体系和评价方法的有效性。     

基于二元联系数距离的不确定语言多属性决策模型

研究了属性权重范围已知,方案主观偏好值为语言变量,决策信息为不确定语言决策矩阵的多属性决策问题.在给出不确定语言变量转换为二元联系数的公式以及二元联系数距离公式的基础上,将方案主观偏好语言评价值转换为二元联系数,将不确定语言决策矩阵转换为二元联系数决策矩阵,从而得到方案的二元联系数综合属性值,通过最小化方案的二元联系数综合属性值和主观偏好值之间距离,建立多目标优化模型,并将其转换为一个单目标规划模型计算出属性权重.然后,通过对方案的二元联系数综合属性值进行不确定性分析,得到各方案的排序总数,利用排序总数对方案进行排序择优.应用实例表明该决策方法可行有效.     

基于物元模型的黄河流域水质评价

基于2016年全年中国环保部水质监测数据和地表水环境质量标准,运用物元分析理论,构建黄河流域水环境质量评价的物元模型.对评价标准和水质指标监测值进行归一化处理后,得到模型的经典域,节域,权重系数及关联度.并将评价结果与基于熵权法赋权的模糊综合评价法进行比较,其结果基本一致.结果表明,黄河流域整体水质情况较好,符合黄河流域实际情况.物元模型用于水质评价是合理可行的,且能对各监测断面水质评价结果进行排序,能较全面分析判别评价对象属于某一级别的程度.     

基于指标权重分配的群决策赋权方法研究

本文的主要工作是从指标层入手对群决策中的赋权方法进行研究。首先,根据多位专家给出的某一指标的多个权重,通过一致性检验确定该指标的合理取值区间;然后,以组合权重与通过一致性检验的专家权重之间的偏差最小为目标函数建立优化模型,求解组合权重;最后,通过算例验证了模型的有效性和可行性。本文的主要创新与特色有两点:一是从指标层面对专家权重的一致性进行检验,与根据专家的权重向量的一致性检验相比,更加灵活,且避免了对有效信息的删除和无效信息的放大;二是从指标层面确定指标的组合权重,解决了群决策中的组合赋权问题,改变了专家权重分配对组合权重的影响问题。     

基于区间直觉模糊数的卫生应急动态群评价方案设计及实证研究

在区间直觉模糊数测度形式下,基于多评价者、多时段、多指标、多对象测度信息,探索动态多指标评价建模方案设计,并以卫生应急评价算例进行实证。将区间直觉模糊测度群评价信息集结以后虚构正、负理想对象,计算各对象与之关联系数或投影系数,由多目标优化算法计算客观、组合权重,计算关联度或投影值,兼顾各时段计算优属度,并据此择优或排序。基于灰色关联法和投影寻踪法思路设计模型,步骤清晰、流程明确、信息充分、结果一致,对于卫生应急能力评价问题有适用性。结论表明,两类区间直觉模糊动态多指标综合评价模型对于类似应用问题有方法论意义。     

多目标线性生产规划的模糊联盟对策

研究多目标生产规划的模糊联盟对策的求解问题,提出了求解多目标模糊联盟对策的Shapley值方法.通过建立多目标线性生产规划的模糊联盟对策模型,提出了多目标对策转化为多个单目标对策的权重分析法.结合多目标线性生产规划问题的实例,给出不同权重系数下局中人合作的利益分配策略.     

最小差距最大化组合赋权的软件服务外包产业核心竞争力评价模型及实证

正确评价我国软件服务外包产业核心竞争力并提取关键影响因素,有利于找出产业发展中存在的问题,也为制定产业发展政策提供可靠依据。根据产业核心竞争力内涵,基于钻石模型,构建了软件服务外包产业核心竞争力评价指标体系,通过评价值最小差距最大化组合赋权方法计算多种权重的组合权重,并对我国典型的18个城市软件服务外包产业核心竞争力进行实证分析。最小差距最大化组合赋权模型消除了在不同赋权方法下评价排序不一致的缺陷,并最大程度地区分了评价结果之间的差距,提高了评价结果的科学性和可靠性     

一种组合赋权的两阶段优化算法

针对含有较多决策方案的组合赋权问题,提出了一种两阶段优化算法。第一阶段根据各个属性下的方案排序,采用单边t检验筛选方案,优化组合赋权的样本;第二阶段构建与主客观权重的偏差最小以及各方案之间的离差最大的组合赋权模型;最后运用算例说明方法的有效性。     

线性模型中M检验原假设分布的随机加权逼近

在线性模型中M-方法可以用于线性假设检验, 其中M检验、Wald检验和Rao的计分型检验是最常用的检验准则. 但是在计算这些检验的临界值时都涉及到未知参数的估计. 在本文中我们利用随机加权的方法来逼近这些检验的原假设分布. 结果表明在原假设和局部对立假设之下随机加权统计量的渐近分布与原检验统计量在原假设之下的渐近分布相同. 因此我们不需要对冗余参数进行估计,利用随机加权的方法就可以得到这些检验的临界值. 而且在局部对立假设之下可以实现对功效的计算. 当取不同的误差分布和不同的随机权时, 我们对本文的方法进行了蒙特卡洛模拟. 结果表明用随机加权方法来逼近原假设分布是非常精确的.     

基于最优组合赋权的城市生态评价模型及应用

以联合国可持续发展委员会、世界银行等权威机构的典型、高频率的指标为基础,并根据中国统计数据不全的现状,根据可观测性原则,根据"坚持以人为本,全面、协调、可持续的发展观"的科学发展观的内涵构建了适用于地级市行政区的生态评价指标体系。基于最优组合赋权建立了生态评价模型,并对辽宁省14个城市的生态进行实证分析。本文的创新与特色一是通过把人均绿色GDP、单位水资源工业废水负荷等指标纳入"驱动力-压力-状态-影响-响应"框架来构建适用于地级市行政区的生态评价指标体系。二是通过最优组合赋权,实现了各评价对象加权得分与理想点广义距离最小,体现了距理想点越近、得分越高的原理。三是引入Jaynes最大熵原理,基于各评价结果一致性最大的思路确定最优组合权系数,避免了不合理的个别单一赋权方法对组合赋权结果贡献太小的问题。四是实证研究表明,影响辽宁省生态发展最主要的指标是人口增长率、单位水资源工业废水负荷、人均水资源量和人均绿色GDP。     

预测组合权重更新的过程控制及分析

源于与决策分析的相关性,预测组合已经逐渐形成了一个重要的研究领域。为此,本文引进EWMA技术对预测组合权重更新的过程进行控制,从而提出一种能够应用于实际且简单有效的EWMA赋权方法。这种赋权方法能够确定预测组合权重应该何时更新,而不是机械地更新预测组合权重。本文额外针对各种赋权方法在旅游预测组合模型中的预测性能(全面预测性能和总均方根误差)和预测效率(权重更新频率)进行了经验评估。结果显示:EWMA赋权方法的预测性能优于传统的赋权方法,并与CUSUM赋权方法相似,同时该赋权方法获得了最小的权重更新频率。综合考虑预测性能和预测效率,EWMA赋权方法相比于其他赋权方法在旅游实际应用过程中更具优势。     

语言多属性决策的一种组合方法

研究了属性权重完全未知,方案属性值和偏好值均为语言变量的多属性决策问题.首先,通过分析相关文献中利用方案属性值与偏好值之间的偏差得到属性权重的不合理性,在最小化方案综合属性值与偏好值的偏差的基础上,建立了一个求解属性权重的规划模型.其次,在各方案的属性值与属性正理想点的偏差最小的基础上,又建立一个求解属性权重的规划模型.第三,在综合考虑各属性下所有决策方案总的组合偏差之和最小的基础上,将上述两个规划模型相结合,得到了一个反映出决策者对两种不同信息的偏好程度的求解属性权重的规划模型,得到了语言多属性决策的一种组合方法.最后,通过实例说明方法的可行性与有效性.     

基于FCM-组合赋权的难采储量分类

目前储量的分类标准是通过划分指标值的范围来确定的,这就要求所有指标值恰好符合既定的指标范围,否则难以划分储量类别。为克服这一问题,本文结合模糊c-均值算法和组合赋权法实现难采储量的分类。首先基于效益指标运用模糊c-均值算法自动搜索储量的最佳类别,再利用主客观赋权偏差最小的思想,构建组合赋权模型,确定属性指标的权重,并计算储量效益指标值,结合模糊c-均值结果判别难采储量类别。最后以大庆某油田为实例,对其难采储量进行了分类,有效指导难采储量滚动开发决策。     

基于密切值法的组合赋权多属性决策方法研究

分析主观赋权、客观赋权方法在实际应用中的不足,运用密切值法原理,对多属性决策问题的权重确定采用主观赋权法与客观赋权法相结合的组合赋权思路,完善多属性决策问题的决策方法,并举例说明其合理性.     

Approximation by random weighting method for M-test in linear models

The M-test has been in common use and widely studied in testing the linear hypotheses in linear models. However, the critical value for the test is usually related to the quantities of the unknown error distribution and the estimate of the nuisance parameters may be rather involved, not only for the M-test method but also for the existing bootstrap methods. In this paper we suggest a random weighting resampling method for approximating the null distribution of the M-test statistic. It is shown that, under both the null and the local alternatives, the random weighting statistic has the same asymptotic distribution as the null distribution of the M-test. The critical values of the M-test can therefore be obtained by the random weighting method without estimating the nuisance parameters. A distinguished feature of the proposed method is that the approximation is valid even the null hypothesis is not true and the power evaluation is possible under the local alternatives.