信息影响下区分潜在类别的公交线路选择模型

为分析实时公交运行信息和用户自身偏好对公交用户路径选择行为的影响,引入三角分布描述公交信息的不确定性,并使用前景函数替代效用函数描述出行者决策的不完全理性,建立基于前景函数的选择概率模型.为进一步区分不同出行者偏好差异,在前景模型的基础上结合潜在类别模型,构建区分出行者潜在类别的前景概率模型.利用2013年北京市的实际调查数据进行参数估计并检验.结果表明:a)出行者的选择行为受自身的偏好影响;b)基于景函数的选择模型比传统的效用函数模型拟合度更好、更贴合实际选择行为;c)区分潜在类别模型的统计学特征更优秀;d)多数公交用户对等车时间更敏感.通过各种措施缩短等车时间或直觉等车时间比提高公交运行速度更能吸引乘客.     

基于前景和量子理论的模糊多属性决策方法

针对属性权重不完全确定且属性偏好值为区间直觉模糊数的多属性决策问题,提出一种基于前景理论和量子进化算法的模糊多属性决策方法。该方法根据前景理论及模糊数距离公式,定义区间直觉模糊数的前景价值函数,同时将决策者对方案的风险偏好纳入决策行为中,以此来构建方案综合前景值最大化的非线性规划模型。通过引入量子进化算法,求解模型得出最优权重向量。最终根据方案前景值确定出方案的排序。该方法适用于模糊决策环境,能满足决策者不提供确定属性权重的要求,并充分考虑决策者风险心理因素对决策行为的影响,具有广泛的应用价值。数值算例说明了该方法的有效性和可行性。     

一种基于多粒度语言偏好矩阵的多属性群决策方法

针对决策专家以多粒度语言偏好矩阵形式给出偏好信息的多属性群决策问题,提出一种基于二元语义一致化的多属性群决策方法.首先,构建一个基本语言偏好集作为多粒度语言一致化的参考集合;然后,采用基于二元语义的一致化处理方法将不同粒度的语言偏好信息均统一转化为相同粒度的二元语义形式,再通过二元语义的相关集结算子,对各决策专家给出的偏好信息进行集结并进行方案优选,得到满意结果;最后,通过算例说明了该方法的有效性.     

多属性群决策中一种基于主观偏好确定属性权重的方法

提出一种多属性群决策中同时考虑专家群体对属性主观赋权的偏好和决策者对决策重要性认识的偏好来确定属性权重的方法,能够兼容专家实数型、区间型和语言型等类型的属性权重赋值.首先建立标准属性重要差异矩阵以实现专家对属性赋权的优劣比较和差异规范,定义统一的决策者偏好映射对其进行调整;然后求解各矩阵的排序向量以量化属性的相对重要程度,并与专家权重聚合得到属性权重向量;最后给出了方法的具体步骤,并通过算例说明了该方法的具体应用.     

考虑时间序列的动态大群体应急决策方法

针对专家权重和属性权重未知、阶段权重未知且与时间序列有关的动态大群体应急决策问题,提出一种考虑时间序列的动态大群体应急决策方法.首先,提出一个考虑区间直觉模糊数犹豫度的距离公式,定义区间直觉模糊数贴近度,综合考虑贴近度和相似度,用模糊聚类法对大群体专家偏好信息进行聚类;其次,基于现有区间直觉模糊熵公式的不足,提出一个新的区间直觉模糊熵公式,基于此公式考虑专家之间知识水平的差异和各个阶段偏好信息不具遗传性等特点,计算得出专家在不同属性下的权重和属性在各阶段下的权重;再次,考虑时间序列对各阶段权重的影响,构建相对熵模型,对阶段权重进行合理确定,进而利用加权平均算子得到整个决策过程中各方案的综合决策偏好;然后,利用区间直觉模糊数的得分函数和精确函数对方案进行排序,选出最优方案;最后,通过与以往文献的方法对比分析验证所提出方法的有效性和优越性.     

大群体应急决策中考虑专家犹豫的不完全信息补值方法

针对特大突发事件应急决策中大群体专家存在偏好信息不完全的问题,提出了一种新的不完全偏好信息大群体应急决策方法.首先,利用TF-IDF（term frequency-inverse document frequency）算法对特大突发事件相关的微博大数据文本流进行关键词提取,获取事件属性及其权重;其次,根据专家给出的偏好信息计算专家的犹豫度,进而获得专家的权重;再次,根据不完全偏好信息矩阵进行属性关联测度和方案接近度测度,提出了基于属性关联和方案接近度的新的补值模型,获得完全偏好信息矩阵;然后,结合专家权重和属性权重进行信息集结和方案择优;最后,通过江西洪涝灾害事件验证所提方法的可行性和有效性.     

粒度决策演化模型的决策稳定性研究

拉度决策演化模型是粗糙集基于时间序列对动态数据进行预测的一种方法。在处理动态数据方面,该模型 有着较好的效果。但是在预测之后的下一个时间点t=+:得到的实际决策厂、:与预测得到的决策厂许:出现不相同情况 时,其未说明如何处理这种冲突模型。在粒度决策演化模型的基础上引入进化博弈论方法,将实际决策五.:与预测得 到的决策大1组成博弈矩阵,通过计算决策收益来判断粒度决策在时间点t .1时的演化是否稳定。     

城市轨道交通非高峰期开行方案建模与求解

为降低城市轨道交通运营成本,提高非高峰期系统效率,针对城市轨道非高峰期客流结构特点,对非基本出行特征进行分析,借鉴物理心理学理论提出了初步的非基本出行候车心理时间模型;借助随机过程,对于城市轨道交通乘客出行关键参数进行分析,依托轨道交通供给特点,考虑保本运营限制,建立了以企业利益和出行者效益最大化的城市轨道交通非高峰期的多目标辅助决策模型;结合辅助决策要求,使可变权重的求解算法对决策结果有较为直观的表达,并结合算例证明了模型的有效性。     

一种基于多粒度语言偏好矩阵的多属性群决策方法

针对决策专家以多粒度语言偏好矩阵形式给出偏好信息的多属性群决策问题,提出一种基于二元语义一致化的多属性群决策方法.首先,构建一个基本语言偏好集作为多粒度语言一致化的参考集合;然后,采用基于二元语义的一致化处理方法将不同粒度的语言偏好信息均统一转化为相同粒度的二元语义形式,再通过二元语义的相关集结算子,对各决策专家给出的偏好信息进行集结并进行方案优选,得到满意结果;最后,通过算例说明了该方法的有效性.

     

基于信息无损视角的DS/AHP群决策方法

因参考点选择不恰当及折扣方式不合理,DS/AHP 群决策方法存在决策信息损失的问题。为此,基于由决策主体推理判断出的互斥方案组和七级标度陒对偏好信息,构建能够对所有决策主体在特定属性上进行偏好集成的主体信息融合模型。在此基础上参照传统方法中由知识矩阵向BPA函数转换的思想,以及利用Dempster组合规则进行信息融合的思想,提出能够综合集成所有属性上证据信息的方法步骤,并通过案例模拟验证该方法的科学有效性和应用可行性,其 Pignistic概率与标准结果之间的总差异程度较小。     

决策表决策规则与知识粒度

在知识发现、数据挖掘等研究领域中,粒度计算有着潜在的应用。针对决策表,探讨了其内在的粒度思想,研究了属性个数增减、属性取值改变对知识粒度变化的影响,并建立了知识粒度与规则确信度之间的动态关系,为决策表进行决策分析提供了科学依据。这些结果将有助于粒度计算和决策理论的研究。     

对决策表和简化决策表的研究

简化决策表具有高效处理数据的能力,一经提出即得到广泛的重视.文中通过反例证明简化决策表在处理数据时会产生错误,改变了原决策表表达信息.通过分析得出简化决策表不具备处理不一致数据的能力,针对简化决策表存在的缺陷对其进行修正,提出新简化决策表的概念和建立算法.新简化决策表具有高效处理数据的能力,同时具备处理不一致数据的能力,并且不需要修改原有以决策表或简化决策表为基础的求核和求约简算法.     

对决策表和简化决策表的研究

简化决策表具有高效处理数据的能力,一经提出即得到广泛的重视。文中通过反例证明简化决策表在处理数据时会产生错误,改变了原决策表表达信息。通过分析得出简化决策表不具备处理不一致数据的能力,针对简化决策表存在的缺陷对其进行修正,提出新简化决策表的概念和建立算法。新简化决策表具有高效处理数据的能力,同时具备处理不一致数据的能力,并且不需要修改原有以决策表或简化决策表为基础的求核和求约简算法。     

Decision tables

Decision tables have been known for almost 20 years but there are still data processing shops where systems analysts and programmers have not used them at all. That is why it is felt important to re-open their case once again and publicize experience with their use, as well as more recent developments and expected future trends. It appears, from experience gained with decision tables over the past 10 years, that they can be of great help in programming, program maintenance, as well as in design communication between analysts and programmers. To assist also in training, a brief user's guide is included in this article, which is belived to make the first attempts to easier design of a decision table. Finally, the procedure adopted to implement a machine independent (portable) decision-table preprocessor for COBOL is outlined. In as much as the availability of such a preprocessor appears essential for the degree of use of decision tables, this single fact may well become a milestone in the overall popularity of decision tables world-wide.     

Training Decision Makers – Tactical Decision Games

There is growing recognition of the need to train non‐technical skills, especially decision making, for emergency management in high reliability industries as well as in contained environments such as prisons. This article presents a training method, Tactical Decision Games, which appears to provide a good opportunity to practise the non‐technical skills that would be required in the management of an emergency situation. Case studies from the UK nuclear power industry and the Scottish Prison Service (SPS) illustrate the adaptability and general application of TDGs for training of emergency response teams in a range of operational settings.     

基于决策背景的决策蕴涵规范基

主要给出决策背景下的决策蕴涵基,通过不确定的分组阈值对决策背景进行分组,找到每个分块的决策背景下的决策蕴涵规范基,并证明了每个分块上的决策蕴涵集是完备、无冗余和最优的;也证明了每个决策背景分块上的决策蕴涵基的集合在整个决策背景上也是完备、无冗余和最优的。在生成决策背景的决策蕴涵规范基的过程中,优化了最小生成子算法;同时也给出了基于决策背景的决策蕴涵规范基的生成算法。实验表明,通过分组策略和算法的优化改进,可以很好地抑制冗余决策蕴涵规范基的生成,使决策蕴涵规范基更为有效和紧凑。     

Experience-Based Decision Making: A Satisficing Decision Tree Approach

This paper introduces a framework of experienced-based decision making as an extension of case-based decision making, a recently proposed alternative to expected utility theory. In experienced-based decision making, an agent faced with a new decision problem acts on the basis of experience gathered from previous problems in the past, either through predicting the utility of potential actions or through establishing a direct relationship between decision problems and appropriate actions. In the paper, a realization of the latter approach in the form of “satisficing” decision trees is proposed.     

决策形式背景面向属性与面向对象的决策规则

决策形式背景是形式概念分析的重要研究内容,决策形式背景的知识体现为决策规则。文中提出了面向对象与面向属性概念格的决策规则,给出了决策规则的语义解释;刻画了面向属性概念格的决策规则与基于Wille概念格的决策规则的关系,给出了一种属性集协调性判别方法。     

案例决策技术及案例决策支持系统研究综述

案例是人类直觉、逻辑和创造性三种思维的综合表现形式,案例推理是人脑类比学习的模仿者,在知识难以获取的应用领域取得了丰硕的成果.从认知学角度探讨了案例推理的逻辑合理性,研究了案例智能决策技术;针对决策支持系统研究与开发中出现的系统柔性差等核心问题,提出了以案例推理为基础的案例智能决策支持系统,该系统可以很好地实现决策支持.对此进行了深入研究,最后探讨了该系统的研究与发展的方向.     

多源决策信息系统的决策规则性能评价

多粒度粗糙集理论为多源决策信息系统的规则提取提供一种有效的方法,而如何对决策规则集进行评价是利用规则进行合理准确的决策和对未知样本进行可靠预测的关键问题之一。针对已有规则性能评价指标的不足,提出整体确定性、整体协调性、整体支持度的3类整体决策性能评价指标。这些评价指标将为更多的决策问题求解提供一定的理论依据。