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1.
针对公众参与的语言信息多属性群决策问题,研究了考虑参与者满意度的概率语言多属性群决策方法。首先,根据参与者的语言评价信息确定并规范化概率语言决策矩阵。然后,对大群体进行共识分析,由最大化参与者群体的满意度构建线性规划模型,确定参与者群组的权重;构造正、负理想方案的评价向量,构建多目标规划模型,用拉格朗日乘子法求解属性权重;定义各方案的加权贴近度,并以此对方案进行排序和优选。最后,通过新型智慧城市市民获得感评价案例验证了模型的可行性和有效性。 相似文献
2.
<正>近年来,网络系统的控制与优化是国内外科学工作者重点关注的研究领域,该项研究与生物、社会系统和现代工程技术的发展密切相关.多智能体系统是一类具代表性的网络系统,它可普遍用于多机器人的编队控制、空间无人机的分布式队形控制,也可为传感器网络研究以及复杂系统的自主协调控制等提供必要的理论基础.其中的一个典型问题在于理解如何通过仅调节少量个体来控制整个网络系统的行为,这是对网络系统施加控制的一种 相似文献
3.
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。 相似文献
4.
针对政府购买公共服务中供应商及评估方的选择决策问题,从政府服务购买、服务供应、监管评估三方的匹配视域,利用三边匹配决策与多属性决策方法,构建基于各方评价的三边匹配模型.首先,对政府购买公共服务的三边匹配问题进行了描述,并给出了三边匹配的相关概念.然后,在三边主体多属性评价信息的基础上,定义匹配效用函数,给出了标准加权效用矩阵的计算方法.进一步地,在考虑三方加权匹配效用最优的基础上,建立了累加最优效用三边匹配模型.最后,对模型进行了算例应用及分析,研究表明模型对政府选择服务供应商及监管评估机构有实践的指导意义. 相似文献
5.
多属性决策时因掌握的信息有限,加之问题本身的复杂性、不确定性以及人类思维的模糊性,其属性的精确值往往难以获取,常用区间数形式表示针对多属性决策中各指标区间数不能直接进行大小比较的问题,提出一种基于集对分析联系数的区间数型多属性决策投影模型.模型用备择方案在理想方案上的投影进行集结,根据区间数的误差分布形式,沟通区间数与联系数的关系,根据a+bi型联系数大小比较法则,综合评价方案优劣.以某大厦基坑支护拟用的4种方案优化选择为例,说明方法的应用与模糊优化理论模型和灰色物元分析优化模型进行了对比,得到的结果一致. 相似文献
6.
《数学的实践与认识》2017,(18)
根据格序决策理论,提出不确定多属性决策中区间数排序的新方法,将综合评价值区间数分为可比较与不可比较区间数,对可比较区间数利用区间数上界进行比较来排序,而对不可比较区间数利用均值及区间上界比较来排序,方法比格序决策法和期望-方差法等方法更加简单易行,进一步提高了决策效率.最后通过算例验证方法的可行性和有效性. 相似文献
7.
《数学的实践与认识》2015,(12)
风险决策问题中确定方案间的优劣关系必须综合方案前景的期望效用以及前景风险.针对一类多属性风险决策问题,首先规范了其描述方法,其次明确了标准差-信息熵风险度量的概念,然后提出期望效用-风险评价准则,并建立方案的综合评价函数,能够反映决策者风险偏好和效用-风险权衡对决策的影响,最后通过算例验证所提方法的有效性,深入分析决策者主观态度与决策结果间的关系. 相似文献
8.
《数学的实践与认识》2015,(20)
属性层次模型的关键在于判定属性判断矩阵的一致性.基于强函数的优良性质,将属性判断矩阵一致性判定定理简化得到简化判定定理.简化判定定理,不但计算工作量小,而且更加简洁、直观、方便、适用.通过例子给出了检验的表格法,操作性强. 相似文献
9.
《数学的实践与认识》2015,(13)
在弱属性层次分析方法的基础上,将专家的判断转化为区间数的形式,建立了区间数弱属性层次分析模型.模型即解决了定性化的判断定量化,又能反映专家判断的模糊性.将模型应用到北京绿色交通的评价中,为政府决策提供了定量化的依据,具有一定的应用价值. 相似文献
10.