简介:研究了区间粗糙直觉模糊多属性决策。探讨了区间粗糙直觉模糊数的运算法则及其性质;定义了区间粗糙直觉模糊数的得分函数和精确函数,进而给出其排序方法;给出了区间粗糙直觉模糊数的变权算术平均和变权几何平均算子,并且建立了区间粗糙直觉模糊数的多属性决策模型;实例验证了所提出决策方法的有效性。
简介:利用半单纯形法研究了建筑结构施工中各类模板的最优选取问题,建立了各类模板最优组合的数学模型及求解算法。对实际问题的算例表明该方法非常有效。
简介:在文章[13]和[14]研究的基础上,根据模糊数互反和互补判断矩阵之间的转换关系,利用连结模糊数和精确数的分解定理,结合经典理论中正互反判断矩阵的权重求解方法,给出了基于乘性一致性构建的模糊数互补判断矩阵的权重模糊数求解算法,最后通过一个实例说明了此算法的可行性。
简介:针对股票时间序列的特点,从离群点对股票时序数据有序性的影响角度出发,在界定分形离群点含义的基础上,利用分形理论将离群模式挖掘理解为一个优化分割问题。采用推广G—P(Grassberger-Procaccia)算法计算股票时间序列数据集的多重分形广义维数,并利用贪婪算法的思想设计了FT-Greedy算法来求解基于分形理论的时间序列离群模式挖掘优化问题的解集。实验证明,该方法能有效地解决股票时间序列离群模式挖掘问题。
简介:定义了满足权重要求的模糊权重向量,利用三角模糊数的截集,给出了模糊加权平均数的计算原理、步骤和一种简便的近似方法.当评价值与权重表达成三角模糊数时,运用该方法可以使决策者以及评价对象本身所具有的模糊性有效地利用起来进行综合评价.最后给出了一个算例.
简介:本文对具有箱形约束的二次规划问题,给出一种新的简易算法,并讨论了算法的有限步收敛性。
简介:针对复杂产品方案设计中指标属性信息的不完全性和不确定性,研究了一种基于粗糙数和信息熵理论的灰色关联评估模型。首先通过引入粗糙数序列的范数实现粗糙数评估矩阵的规范化处理,并利用熵权对指标属性值进行权重集结,然后构建理想最优特征序列,并借助基于信息还原算子的粗糙相似关联度来获得最优评估方案。信息熵赋权可减少主观赋权产生的人为因素影响,信息还原算子可避免评估过程中的信息失真现象。最后通过工程机械产品的实例,验证了该评估模型的有效性和实用性,便于对复杂产品的方案设计进行评估和优选。
简介:针对阶段权重未知且偏好信息表示为区间模糊数的多阶段大群体应急决策问题,提出一种新的群决策方法。首先给出了区间模糊数相似度公式,利用该公式对各阶段的专家偏好信息进行聚类;然后构建相对熵优化模型对聚集权重和阶段权重进行求解,得到整个决策过程的综合群体偏好,根据综合群体偏好对备选方案进行排序,确定最佳方案;最后通过算例对该方法的有效性和可行性进行验证。
简介:本文针对属性权重和阶段权重未知且专家偏好表示为区间直觉模糊数的多属性多阶段大群体应急决策问题,提出一种新的决策方法。首先给出了区间直觉模糊数的相似度公式,利用模糊聚类法对各阶段的专家偏好进行聚类。在聚类过程中,为减小聚集结果的群体偏好冲突,以群体偏好一致性水平最大化为目标对聚类阈值进行设定。然后依据模糊熵、相对熵原理分别对属性权重和阶段权重进行计算,进而得到整个决策过程中的方案综合群体偏好。利用区间直觉模糊数的得分函数和精确函数对备选方案进行排序,最后利用算例对该方法的有效性和可行性进行验证。
简介:从激励的心理学理论基础出发进行分析,对需求、动机、行为等及其相互影响在激励实践中的作用进行了总结。精神激励和物质激励是两种主要的激励模式,它们都是从实践中来经过否定之否定而发展起来的。现代激励理论对两种激励基本上接受,但对两种激励的评价及侧重又各有不同。我国现行激励机制存在一些问题,尤以平均主义为基。精神激励与物质激励的有机结合,是激励模式发展的未来。
基于区间粗糙直觉模糊数的多属性决策方法
基于单单纯形法的模板优选研究
基于权重分配的模糊数互补判断矩阵求解算法研究
基于分形理论的股票时序数据离群模式挖掘研究
三角模糊数的加权平均及其在评价决策中的应用
具有箱形约束的二次规划的一种简易算法
基于粗糙数和信息熵的产品设计方案灰色关联评估模型
基于区间模糊数的多阶段冲突型大群体应急决策方法
基于区间直觉模糊数的多属性多阶段冲突型大群体应急决策方法
关于物质激励与精神激励基础与结合研究