新的求解多层规划的直觉模糊交互式决策模型

提出了一种新的求解多层规划问题的直觉模糊交互方法。在考虑决策者需求的同时，针对不同决策者的个性化选择，借助线性（抛物线）隶属函数和非隶属函数定义了新的得分函数。结合效用函数构造了相关的决策模型，求得原多层规划模型的满意解。最后，通过数值实验的比较，说明了该方法的可行性和有效性。     

进化多目标优化设计满意解的模糊决策

文章提出了一种进化多目标优化满意解的模糊决策方法。首先,根据各个子目标满意度对所有pareto最优解的性能做出模糊评价,并在此基础上将整个pareto解集划分为若干个具有不同性能特征的类;然后根据决策者对目标的模糊偏好,从相应的类中选择最有代表性的个体作为最终的满意解。最后以两杆桁架多目标优化问题为例,说明了该方法的应用。     

考虑偏好与合作的供应链网络设计与优化

提出了考虑核心企业决策偏好与成员企业合作意愿的双目标供应链网络设计与优化问题。应用模糊多目标规划方法,将决策者对各个目标的不精确期望水平考虑到供应链网络的设计与优化模型中。研究了集中决策模式下核心决策者的不同目标偏好与分散决策模式下各组织成员群体决策的合作意愿,对供应链的各个目标及网络优化配置的影响。结果表明,“极大极小”算子体现了核心决策者对各个目标的偏好,但大权重目标以牺牲小权重目标的值为代价的。新的“模糊与”补偿算子能使供应链的各个目标值获得理想的均衡效果,体现了供应网络中核心企业与其他成员企业群体协商决策的管理思想与行为特征。     

基于偏好方向的区间多目标交互进化算法

区间多目标优化问题在实际应用中普遍存在且非常重要.为得到贴合决策者偏好的最满意解,采用边优化边决策的方法,提出一种交互进化算法.该算法通过请求决策者从部分非被支配解中选择一个最差解,提取决策者的偏好方向,基于该偏好方向设计反映候选解逼近性能的测度,将具有相同序值和决策者偏好的候选解排序.将所提方法应用于4个区间2目标优化问题,并与利用偏好多面体解决区间多目标优化问题的进化算法(PPIMOEA)和后验法比较,实验结果验证了所提出方法的有效性和高效性.     

区间Pythagorean模糊交互式多准则决策模型

研究了权重信息部分已知,评价信息为区间Pythagorean模糊数的交互式多准则决策问题。利用区间Pythagorean模糊数得分函数,计算各方案的加权得分向量在Pythagorean模糊正理想点和Pythagorean模糊负理想点上的投影,构建基于方案满意度最大的非线性规划准则权重确定模型。根据决策者的主观偏好并结合现有客观信息建立单目标规划模型,通过对方案满意度的给定与修正来实现交互决策。通过算例说明模型及方法的可行性和有效性。     

基于模糊多目标的高超声速飞行器再入轨迹设计

针对多约束条件下的高超声速飞行器再入轨迹的优化问题,考虑多个具有不同重要性等级的优化指标,提出基于模糊多目标的轨迹设计方法.首先,利用直接配点法,将最优控制问题转化为带优先级的非线性多目标规划问题;然后,基于模糊满意优化的思想,根据更重要目标具有更高满意度的原则,将优先级表示为满意度序,并设计两步式优化模型.通过调节参数,能获得同时满足优化和重要性等级要求的最优轨迹.仿真结果表明了所提出方法的有效性.     

基于改进前景理论的直觉模糊随机多准则决策方法

针对方案准则值为直觉模糊数、准则权重信息部分已知的随机多准则决策问题,提出一种基于改进前景理论的决策分析方法.首先,定义一个新的记分函数,据此可将直觉模糊数转化为实数.其次,考虑到决策者并非完全理性及决策者风险态度的差异性,将决策者分为保守型、 中间型及冒险型,引入改进前景理论,根据不同决策者类型调整参数,构建改进前景决策矩阵.再次,建立以准则值总差异最大化且准则权重差异最小化为目标的非线性二次偏差优化定权模型,计算准则权重.进而,结合改进前景决策矩阵及准则权重计算各方案的综合效用值,并以此确定方案的顺序排列.最后,通过算例验证所提出直觉模糊随机多准则决策方法的有效性和合理性.     

多无人机模糊多目标分布式地面目标协同追踪

针对城市环境中多约束条件下多无人机协同追踪地面目标问题,综合考虑具有不同重要性等级的多个优化目标,提出了一种基于分布式预测控制的模糊多目标航迹规划方法.首先,考虑城市环境中建筑物对无人机视线遮挡、无人机和传感器能量消耗等因素,分别采用目标覆盖度、控制输入代价和开关量形式传感器能耗等为目标函数,将多无人机协同追踪航迹规划转化为多目标优化问题;然后,基于分布式预测控制框架,利用每架无人机未来有限时域内的预测状态,构建多无人机之间的避碰约束,并结合最小转弯半径等约束,形成分布式协同航迹规划模型;最后,针对多个优化目标的不同重要性等级要求,利用模糊满意优化思想将目标模糊化,并根据更重要目标具有更重要满意度的原则,将优先等级表示为松弛满意度序,通过在线求解得到有限时域内每架无人机的局部航迹;与传统多目标加权算法仿真结果对比,验证了所提方法的有效性,充分说明了该方法能够获得同时满足目标优化和重要性等级要求的最优航迹.     

改进TOPSIS的多时刻融合直觉模糊威胁评估

针对防空作战中的目标威胁评估问题,提出一种新的多时刻融合直觉模糊数排序模型.首先,根据目标威胁属性的主、客观权重得到综合权重;然后,通过逼近理想解排序法衡量直觉模糊数信息量的大小,利用直觉模糊熵表征直觉模糊数信息的可靠性,并结合决策者的风险偏好构建基于信息量和不确定性的直觉模糊数排序模型,得出单时刻的目标威胁排序;最后,利用泊松分布逆形式构建时间序列权重,从而融合多个时刻的决策信息,得出最终的目标威胁排序.仿真结果表明,所提出的算法综合了多时刻的决策信息,并可根据决策者的风险偏好进行调整,灵活性强、可靠性高.     

城市应急物流设施选址的多目标规划模型

通过分析城市应急物流设施选址的基本特征,提出利用模糊折中型多属性决策方法进行应急物流设施选址备选方案的决策偏好生成。在此基础上,建立综合考虑满意度和建设成本的多目标选址规划模型,在给出满意度函数的确定方法后,提出利用模拟退火算法进行模型的求解,并利用实例验证了算法的有效性,能够供决策者选择合适的物流选址方案提供理论支撑。