多目标遗传算法和决策在船型论证中的应用

船型技术经济论证是一个多准则、多目标的优化和决策过程.针对船型方案论证工作,引入多目标遗传算法(MOGA)和决策技术,建立了船型论证的两阶段方法;并以船型主尺度参数作为设计变量,根据船型论证的目标函数和约束条件建立了多目标优化模型.第一阶段采用多目标遗传算法获得船型论证优化模型的Pareto解集;第二阶段采用客观赋权方法获取备选方案属性的权重,根据与理解之间距离远近给出Pareto解集排序.最后讨论了一艘内河集装箱船的船型论证算例,并且与通常使用的网格法、宽容度排序法、加权和方法的结果进行了比较.算例结果表明,建立的2阶段方法具有良好的适应性,能够获得比较丰富的备选方案集,利于决策者选择.     

基于联系数广义有序加权平均算子的三角模糊数多属性决策方法

为解决属性值和属性权重都是三角模糊数时的多属性决策问题,采用等价转换的思路将属性值和属性权重的三角模糊数转换成同异型二元联系数,进而将三角模糊数的多属性决策转换成二元联系数的多属性决策.基于对二元联系数的有效信息集成,构建了一种新型的联系数广义有序加权平均(CNGOWA)算子,并提出了一种基于CNGOWA算子的三角模糊数多属性决策方法.实例分析表明,基于CNGOWA算子的三角模糊数多属性决策方法合理、稳定,可应用于三角模糊数型的模糊数据的决策分析和应用.     

绿色制造生产过程多目标集成决策运行机理研究

在分析生产过程中包括资源消耗和环境影响等绿色特性输入输出变量的基础上,揭示绿色制造生产过程多目标集成决策的内涵,建立一种绿色生产过程多目标集成决策框架和数学模型,明确决策目标、决策变量及其相互之间的关系,进而对生产过程多目标集成决策运行机理进行分析,提出了一种信息化技术支撑的生产过程多目标集成决策运行模型。多项生产现场例证表明,该模型可为制造企业生产过程实施绿色制造提供技术支撑。     

基于Vague集和混合集成算子的群决策研究

在定义了属性值和属性权重都为Vague值的模糊数加权算数集成算子(VWAA)、有序加权集成算子(VOWA)以及融合这二者优点的混合集成算子(VHA)的基础上,根据Vague值的运算规则,给出3种算子计算公式,然后利用记分函数给出了基于混合集成算子(VHA)的多属性群决策的方法和决策步骤,最后结合案例说明了基于混合集成算子(VHA)的多属性群决策方法的有效性和优越性.     

住区布局多目标自动寻优的模拟方法

为解决传统住区布局设计流程中性能模拟独立于主要设计过程之外的不足,提出一种由物理环境性能模拟驱动,以多目标优化为核心并集合了参数化建模技术的住区布局形态自动生成的集成设计方法——基于模拟的多目标自动优化设计.采用该方法设计4组布局生成实验,分别以容积率、夏季得热、日照满足率、整体采光以及景观条件等要素的组合作为优化目标,以建筑单体的平面比例、高度、相对位置及组合形式参数等作为控制单体形态和总平面布局形态的自变量,进行住区布局设计寻优.结果表明,该方法可以在不同需求条件下提供满足不同目标侧重的多样化最优设计解集,并可得到最优解各项目标函数数据及其相互间量化的竞争关系.该方法在大幅提高设计优化效率的同时,还能为方案决策提供数据支持.     

面向知识管理的产品设计资源库研究

针对产品开发过程中日益突出的交流共享和重用产品设计数据、经验等设计信息的需求,以制造企业产品开发过程中设计信息的动态获取、准确描述、记录和一致性管理为目标,研究了产品设计信息描述方法和相应设计资源数据库.首先,基于产品开发过程中设计人员分析求解问题的一般思维过程,从信息集成角度探讨了产品设计信息间所存在的逻辑关系.然后,从知识管理角度研究了产品设计信息的一致性描述模式及对应产品设计资源数据库的建立方法.从而实现制造企业产品设计知识和经验的有效积累,有力支持了企业产品设计自动化.     

基于Epsilon-MOEA的给水系统多目标优化与决策

给水系统优化运行是多目标优化问题,决策者需要从众多的候选方案中筛选出一个综合性能最好的方案.将多目标进化算法与多属性决策相接合,采用两阶段方法来求解供水系统的多目标优化与决策问题.首先构建供水系统的多目标优化模型,包括供水系统的运行费用与维护费用最小化,以及水压服务水平的最大化,运用多目标进化算法Epsilon-MOEA求解,生成Pareto解集.然后,基于信息熵方法得到属性权重,用逼近理想的排序方法(TOPSIS)进行多属性决策(MADM)研究,对Pareto最优解进行排序.算例应用表明,该方法能够对供水系统运行的多个目标进行优化,并使决策者能够从众多的候选方案中选出综合性能较好的方案.     

一种不同偏好信息下的多目标群决策方法

研究决策者给出属性偏好信息的多目标群决策问题。根据多个决策者给出关于属性的两类偏好信息———属性偏好顺序和AHP判断矩阵,首先构造一个转换函数将不同的偏好信息作归一化处理———转化为AHP判断矩阵,其次建立了一个能够集成决策群体对属性偏好信息的线性目标规划模型,通过求解该模型算出群体对属性权重的集成值,最大程度地反映了每个决策者的偏好。最后给出了一个算例。     

敏捷制造环境下生产组织多目标决策方法

为了实现决策的优化,建立了产品映射分类模型及其生产供应链体系,在此基础上为解决供应链合作伙伴的选择问题,归纳出了考评合作伙伴的指标体系;运用层次分析法(AHP)建立了多目标决策的数学模型,并结合产品开发进行了分析计算。最终结果能客观反映实际情况,对企业进行敏捷制造实现优化的生产组织具有指导意义。     

一种不同偏好信息下的多目标群决策方法

研究决策者给出属性偏好信息的多目标群决策问题。根据多个决策者给出关于属性的两类偏好信息——属性偏好顺序和AHP判断矩阵，首先构造一个转换函数将不同的偏好信息作归一化处理——转化为AHP判断矩阵，其次建立了一个能够集成决策群体对属性偏好信息的线性目标规划模型，通过求解该模型算出群体对属性权重的集成值，最大程度地反映了每个决策者的偏好。最后给出了一个算例。     

基于相对接近度的结构选型模糊多属性决策方法

结构选型是概念设计阶段最重要的设计决策，具有典型的“软科学”决策特点，需要运用“软设计”理论和“软计算”方法进行此类问题的求解，结构选型的问题求解模型包括方案生成，方案评价和方案决策三个子过程。其中，结构型式的优选决策属于典型的多属性决策问题，决策过程中需要运用决策者的偏好信息和方案属性的不确定性信息，因此，采用传统的多准则决策理论不能对此问题进行有效的求解。为此，建立了结构选型的模糊多属性决策模型，给出了属性模糊满意度矩阵的确定方法，以有效地处理模糊信息，为了克服直接采用欧式距离确定偏好最优方案的缺点，提出了相对接近度的定义和基于相对接近度的模糊多属性决策方法，并给出了具体的求解程序。以大跨空间结构选型为例，说明了结构型式方案优选的决策过程。实例应用的结果表明，本文提出的方法可以有效地处理模糊环境下结构选型中的方案优选决策的问题。     

基于投影及优势度的不确定语言群决策方法

针对属性权重信息不完全的多粒度不确定语言多属性群决策问题,提出一种基于投影及优势度的群决策方法.该方法采用连续区间二元语义的有序加权调和平均(ITC-OWH)算子将多粒度不确定语言评价矩阵转化为二元语义决策矩阵,基于投影法构建目标规划模型,从而确定单个决策者的属性权重向量.在每个决策者之下,计算任意2个方案之间比较的综合属性优势度,根据综合优势度矩阵及决策者权重向量获得群体综合优势度矩阵,由各方案的总优势度获取方案的排序结果.最后,将提出的群决策方法应用到潜艇研制方案遴选问题中,验证了该方法的可行性与有效性.     

大跨空间结构智能方案设计的评价与决策系统

针对结构方案设计中方案评价的多人、多层次、多目标的综合性问题,以专家系统开发工具C-AD-VISOR 3.0为平台,开发了一个大跨空间结构智能方案设计的评价及决策系统,实现了大跨空间结构方案设计的多因素多级模糊综合评判及基于相似接近度的模糊多属性决策.应用实例表明,此系统可以有效地应用于实际工程的方案评价和决策过程.     

舰船总布置方案的直觉模糊多属性群决策模型

在舰船总布置方案决策问题中,为了得到总体一致的结论,往往需要专家经过反复的协商和妥协来实现,从有利于舰船作战使用的角度,提出了总布置方案评价的指标体系.为了克服决策过程中需要通过来自不同专业领域的专家反复协商来使专家决策信息达到可接受的一致性不仅耗时且可操作性差的问题,引入了基于自适应一致性算法的直觉模糊多属性群决策模型对设计方案进行优选评价.算法在参考群决策信息的基础上,对专家决策信息进行反复修正,使专家之间的决策信息达到可接受的一致性.算法较好地模拟了专家之间真实的谈判和妥协的决策过程,不需要专家对决策矩阵进行反复的修正,提高了决策的效率,为复杂工业设计方案决策提供了参考.     

多目标群体决策的区间层次分析法研究

基于专家个体判断矩阵,应用数理统计及误差理论,探讨了综合判断矩阵的建立途径,给出了用区间层次分析法求解多目标群体决策问题的算法与步骤,最后以算例说明该方法的实用性及有效性。     

水资源管理多属性决策分析研究综述

辨析了多准则、多目标、多属性决策等易混淆的概念,归纳总结了国内外水资源管理多目标决策问题以及多属性决策问题的研究进展,指出了水资源管理多属性决策问题研究中存在的问题及后续深入研究的方向.     

基于CLS的决策型工艺知识发现算法

用知识发现的思想来解决决策型工艺知识获取问题。定义了工艺决策数据表(PDDT)的概念,用它存储工艺决策数据样本,并基于CLS（Concept Learning System）算法提出了一种改进的工艺决策树学习算法,采用ID3（Iterative Dichotomizer 3）算法来度量工艺决策数据表中条件属性对于工艺决策规则的重要性,进而构建工艺决策树,提出了工艺决策树简化处理的原则以及转换为工艺决策规则的方法。     

基于3阶模糊张量的广义加权几何算子及其应用

针对具有高维数据特征的多属性群决策问题,定义了3阶模糊张量,建立了基于3阶模糊张量的广义加权几何算子,探索了该类算子的性质,提出了一种解决多属性群决策问题的新方法,并通过算例验证了该方法的有效性。