基于MYCIN不确定因子的区间灰数应急决策方法

主要研究了方案的指标值为区间灰数的快速应急决策方法。将MYCIN不确定因子融合到灰色决策理论中,通过计算各方案在不同指标下的MYCIN不确定因子并对其进行融合,确定最佳决策方案。建立了基于证据推理的应急决策方法,给出了区间灰数决策方法步骤;通过案例分析结果验证了所提方法的有效性。     

基于区间型多属性决策的突发事件属性熵权的确定

突发事件的实时数据是应急决策的依据,提高对数据的处理能力,确定突发事件属性的熵权,筛选出反映事件发展趋势的重要属性,是提高决策效率和准确性的关键问题。利用共性知识模型结构化表示突发事件和属性,参考区间型多属性决策方法,把事件属性监测值转换为区间数型,在保持时序信息的同时降低数据维数,并通过定义精确数与区间的距离,使突发事件属性集均转化为成本型属性;继而利用基于熵权的区间型多属性决策方法计算事件的属性熵权值,权值越大,表示包含事件演化趋势的信息越多,在决策时就应被重点关注。最后,通过实例说明此方法的有效性和实用性。     

自然灾害情境下的终端供电设施应急抢修决策规划

自然灾害情境造成部分决策信息模糊和应急决策者的消极情绪。考虑消极情绪在自然灾害应急决策的影响,构建了考虑情绪下的前景理论的价值函数。运用反函数原理,根据应急决策者对模糊信息的心理感知价值,构建了其实际值的估计函数,用于解决决策信息模糊下的终端供电设施应急抢修决策规划问题,提出了相应的决策模型和求解算法。采用自主开发的在线实验系统,完成了信息模糊下的电网应急抢修决策实验,验证了决策模型和消极情绪下基于决策者心理感知对模糊信息估值方法的有效性。     

一种基于一维元胞自动机的灾害后果推演模型

突发事件发生后,其灾害后果随时间不断演变。了解灾害后果的发展趋势,有助于快速应急响应,为此提出了一种灾害后果推演模型。首先从承灾体角度,考虑灾害后果的共性,描述了突发事件灾害后果的演化机理;然后提出基于一维元胞自动机的灾害后果推演模型,完成了对元胞、元胞空间、邻居和规则的设置。最后,通过两个算例说明了本文提出模型的有效性。该模型适用于多种突发事件,推演的结果能为应急决策提供支持。     

基于虚拟决策单元的排序模型

本文给出了一种新的决策单元排序方法。基于经典的C²R模型,通过引入一个虚拟的决策单元,形成了一个新的排序模型,按照相对效率值的大小实现了决策单元的排序。实验表明,新排序方法不仅能较好地反映C²R模型的计算结果,而且可避免超效率方法造成的相对效率值偏大的弊端。新的排序方法依据充分、简单方便,同时体现了整体的决策效率。     

基于智立方集的改进ELECTRE方法及其应用

智立方集作为一种广义模糊集,同时考虑了信息的不确定性、不完全性和不一致性,使决策结果更加准确。本文提出了基于智立方集的改进ELECTRE决策方法。首先介绍了智立方集可能度的概念,然后将ELECTRE方法和智立方集相结合,提出一种扩展的ELECTRE方法。当方案属性值为智立方集的形式时,利用ELECTRE方法进行研究多属性决策问题。     

基于S-IFOWA算子的多属性决策方法及其应用

基于直觉模糊有序加权平均算子的相关思想,提出一种新的集成算子—对称直觉模糊有序加权平均(S-IFOWA)算子.并研究此算子的相关性质及给出基于S-IFOWA算子的多属性决策方法,并用实例来说明该方法的可行性和有效性。 更多还原     

基于最小偏差和优势度的区间数互补判断矩阵排序法

针对决策信息以区间数互补判断矩阵形式给出的多目标决策问题。首先,给出相对优势度的概念和区间数加性一致性互补判断矩阵的判定定理。其次,建立一个目标规划模型,通过求解该模型得到区间数互补判断矩阵的权重向量,并利用各权重向量的总体相对优势度对方案进行排序,提出了基于最小偏差和优势度的区间数互补判断矩阵排序法。方法的核心是对数值型互补判断矩阵排序方法的拓展。最后,通过实例说明方法的可行性和有效性。     

基于乘性一致性残缺互补判断矩阵的决策方法

对于满足乘性一致性的残缺互补判断矩阵的决策问题,提出了一种决策方法。首先把互补判断矩阵的乘性一致性定义进行了简化,得到了互补判断矩阵乘性一致性的另外几种表达形式;进一步得到了在已知n-1个特殊元素的条件下,残缺互补判断矩阵中缺失元素的补全方法;然后给出了残缺互补判断矩阵可接受的条件,以及矩阵的一致性检验及调整方法;基于残缺互补判断矩阵,给出了以下决策步骤:残缺互补判断矩阵的一致性检验及调整过程,补全缺失元素的迭代过程和最优方案择优过程。最后给出了一个实例,通过该实例的计算以及本文方法与已有方法的比较,证明了本文方法是简便和有效的。     

基于社会网络分析的评价模型研究

本文的主要工作是通过社会网络分析法构建评价模型解决多属性决策问题。首先,根据评价对象的指标数据信息构造单个评价指标的关系矩阵;然后,将所有单个指标的关系矩阵进行合成,构造综合所有评价指标数据信息的总关系矩阵;最后,利用总关系矩阵计算评价对象的中心性,并根据中心性大小确定评价对象的评价结果和排序。本文还以辽宁省人的全面发展评价为例进行了实证,实证过程验证了评价模型的有效性。本文的主要创新与特色是利用社会网络分析可以确定元素之间关系的特点,通过评价指标的数据构造评价指标的关系矩阵,反映了指标数据的大小关系,在不需要计算指标权重和指标打分的情况下,通过对总关系矩阵的中心性分析确定出评价对象的排序关系,解决了多属性决策问题。