基于改进熵权和灰关联分析的风险评估方法

针对目前基于传统熵权法的局限性和风险评估中各风险要素之间的复杂关联性,提出一种基于改进熵权和灰关联分析的风险评估方法。     

基于改进熵权和灰关联分析的风险评估方法

针对目前基于传统熵权法的局限性和风险评估中各风险要素之间的复杂关联性,提出一种基于改进熵权和灰关联分析的风险评估方法.     

基于结构熵权-多层次灰色关联的配电网规划方案综合决策

电网的复杂性和多目标性给配电网规划综合决策带来巨大困难,建立既能满足系统运行要求又能满足经济性要求的规划方案具有重大意义。从经济性、可靠性、适应性和社会影响性四个方面对配电网规划进行研究,并构建综合评价指标体系。利用结构熵权法确定权重,采用多层次灰色关联法对配电网规划方案进行综合评价。最后,通过分析某地区3种电网规划方案的评价结果,证明本文所建立的综合评价指标体系和方法在配电网规划方案优选中应用的有效性。     

基于灰关联深度系数的评价指标客观权重极大熵配置模型

在多属性决策领域中,经典评价指标客观赋权的极大熵模型主要依据指标评价值的差异度进行赋权,极易导致对评价值差异度小的指标作出不重要(权值小)的错误判断,从而产生决策偏差.对此,首先提出灰关联深度系数的概念,以表征指标客观权重包含的信息量大小;同时运用极大熵理论建立评价指标客观权重的极大熵配置模型,以确定多属性决策指标权重,较好地解决了经典模型存在的严重缺陷;最后通过实际案例的对比分析,验证了所提出解决方案的优良性能.     

基于灰熵关联分析的流水车间多目标调度优化及算法实现

求解流水车间多目标调度优化问题及算法适应度值分配问题, 结合灰色关联度分析方法及信息熵理论提出灰熵关联度适应值分配策略, 利用灰关联系数结合熵值权重计算适应度值, 以灰熵关联度值引导启发式算法进化. 将该方法应用到差分算法及遗传算法中解决三目标流水车间调度问题. 实验表明: 灰熵关联度适应值分配策略能够解决该问题, 可以得到分布均匀的Pareto 前端; 同时, 基于此策略的差分算法得到的解好于遗传算法的解.     

基于灰熵关联分析的流水车间多目标调度优化及算法实现

求解流水车间多目标调度优化问题及算法适应度值分配问题,结合灰色关联度分析方法及信息熵理论提出灰熵关联度适应值分配策略,利用灰关联系数结合熵值权重计算适应度值,以灰熵关联度值引导启发式算法进化.将该方法应用到差分算法及遗传算法中解决三目标流水车间调度问题.实验表明:灰熵关联度适应值分配策略能够解决该问题,可以得到分布均匀的Pareto前端;同时,基于此策略的差分算法得到的解好于遗传算法的解.     

一种基于自适应权值灰关联分析的毫米波/红外融合识别方法

本文提出了一种基于自适应权值灰关联分析和DS理论的毫米波/红外融合目标识别方法。首先对单个传感器提取的特征计算灰关联度作为基本概率赋值,再用DS理论进行融合得到识别结果。在灰关联度计算中,本文提出了使用熵值分析法自适应确定不同特征的权值,提高了系统性能。基于实测数据的实验结果验证了本文的有效性。     

基于灰熵绝对关联分析在嵌入式计算机性能评价中的应用

为了克服传统的灰熵关联度不具有唯一性和对称性等问题,建立了一种新的评价模型—灰熵绝对关联分析模型,并将该模型用于嵌入式计算机性能评价中.该算法主要是将灰熵理论与灰色绝对关联度相结合,保证了灰熵绝对关联度具有唯一性和对称性,有效地避免了误判的可能性.算例表明,该算法提高了嵌入式计算机性能评估的有效性和准确性,为嵌入式计算...     

基于熵权灰色关联和D-S证据理论的威胁评估

为了更好地处理空中威胁目标的不确定性信息,提出了基于熵权灰色关联和D-S证据理论相结合的威胁评估方法.将熵理论应用于求解各指标权重,利用灰色关联法确定各指标的不确信度,进而得到各指标下不同目标的Mass函数,通过D-S证据理论对各Mass函数进行合成,根据置信函数大小对目标进行排序.仿真实验证明该方法是合理有效的.     

基于灰关联理论的滚动轴承故障诊断研究

针对实际工程中滚动轴承故障的复杂灰特性以及不确定性问题,提出了基于灰关联理论故障诊断方法。灰关联理论具有"小样本、贫信息、不确定性"问题处理能力强、计算复杂度低等优点。通过对灰关联原理、灰关联系数与分辨系数的关系,以及分辨系数的性质和取值原则的研究,成功地将灰关联理论应用于滚动轴承的故障诊断。仿真实例研究结果表明,灰关联故障诊断方法计算简单、诊断结果与定性分析结论一致,便于形成知识库中的规则,对工程实践具有理论指导作用,且对样本数量及其分布规律没有特殊要求,有较大实用价值。     

绿色供应商选择的梯形模糊软集群决策模型

针对考虑评价专家评价信息的绿色供应商选择问题,提出了一种基于梯形模糊软集的绿色供应商选择多属性群决策模型。各专家选定不同的评价指标集及使用语言变量进行评价,利用“与”运算对各专家的评价信息进行集结,并得到信息集结后的梯形模糊软集;然后以此作为多属性决策的初始决策矩阵,在梯形模糊软集加权规范化的基础上通过计算正负理想解距离以及相对贴近度,得到最优决策。最后通过算例说明了该方法的可行性和有效性。     

供应商选择的多属性群决策方法

针对图书供应商选择问题,提出了一种新的多属性群决策方法。该方法由专家给出的评判信息计算专家评判的相似度和差异度,从而确定群体专家的权重。利用熵权得到属性的权重,根据供应商的群体综合属性值给出排序结果。应用实例验证了方法的可行性和合理性。     

集成化服务供应链的物流服务商选择研究

在分析集成化服务供应链的基础上,从客户满意度、服务质量、服务成本、企业资质、协同能力和绿色竞争力六个方面,构建了比较全面客观的物流服务供应商评价指标体系。通过熵权计算出物流服务供应商权值向量和专家打分计算出各个二级指标的权重,构建定性和定量相结合的供应商评价模型,通过综合评价计算出各个物流服务供应商的评价总权值。最后,结合案例说明,建立的服务供应商评价指标体系和综合评价模型能够比较全面地评价供应商,为研究物流供应商选择提供有益参考价值。     

A green supplier selection model for high-tech industry

With growing worldwide awareness of environmental protection, green production has become an important issue for almost every manufacturer and will determine the sustainability of a manufacturer in the long term. A performance evaluation system for green suppliers thus is necessary to determine the suitability of suppliers to cooperate with the firm. While the works on the evaluation and/or selection of suppliers are abundant, those that concern environmental issues are rather limited. Therefore, in this study, a model for evaluating green suppliers is proposed. The Delphi method is applied first to differentiate the criteria for evaluating traditional suppliers and green suppliers. A hierarchy is constructed next to help evaluate the importance of the selected criteria and the performance of green suppliers. Since experts may not identify the importance of factors clearly, the results of questionnaires may be biased. To consider the vagueness of experts’ opinions, the fuzzy extended analytic hierarchy process is exploited. With the proposed model, manufacturers can have a better understanding of the capabilities that a green supplier must possess and can evaluate and select the most suitable green supplier for cooperation.     

供应商选择的双层规划模型及求解分析

为了促使供应商在降低产品成本的同时,提高服务质量,提出了利用双层规划建立供应商选择模型。上层规划以制造企业的采购费用最小为目标,下层以选择的供应商的服务质量最大为目标。其中,下层规划中供应商的服务质量用综合评价得分体现先计算出各影响因素的权重,乘以标准判断矩阵得出各供应商的综合得分。最后,结合模型特点设计了双层迭代的算法,并结合实例验证了模型和算法的有效性。     

基于区间直觉模糊集的供应商选择方法

提出一种基于区间直觉模糊集和TOPSIS法的供应商选择方法。给出了区间直觉模糊集的概念,定义了区间直觉模糊集之间的距离测度,在此基础上,将区间直觉模糊集和TOPSIS法相结合,提出了一种供应商选择的新方法,算例分析说明了该方法的有效性。     

基于最大互信息最大相关熵的特征选择方法

特征选择算法主要分为filter和wrapper两大类,并已提出基于不同理论的算法模型,但依然存在算法处理能力不强、子集分类精度不高等问题。基于模糊粗糙集的信息熵模型提出最大互信息最大相关熵标准,并根据该标准设计了一种新的特征选择方法,能同时处理离散数据、连续数据和模糊数据等混合信息。经UCI数据集试验,表明该算法与其他算法相比,具有较高的精度,且稳定性较高,是有效的。     

基于熵的第三方物流供应商选择评估模型

应用模糊聚类算法和熵权多目标决策法建立评估模型,以实现物流服务供应商选择的优中选优。其中,模糊聚类法对所有可供选择的供应商进行聚类分析,确定各物流服务供应商优势或特点,以获得满足客户物流服务需求的供应商类作为备选供应商;应用熵权多目标决策法计算备选供应商与理想点的距离及贴近度,并按量化的计算结果对备选供应商进行优先权排序,从而为企业选择第三方物流供应商提供可参考的模型和理论依据。     

基于网络声誉的供应商选择模糊规划模型

根据网络声誉在供应商选择中的重要作用, 运用不确定理论, 对选择最有效的供应商组合问题进行研究。先运用模糊线性权重法确定供应商的声誉综合评价值,再结合产品成本、市场需求等内外环境因素,建立了模糊环境下的供应商组合选择模型,以确定最优的供应商组合及订货量。通过运用一种基于模糊模拟、遗传算法及神经网络的混合智能算法进行算例分析,验证了模型的可行性。