权重信息不完全的梯形模糊数多属性决策

针对权重信息不完全且属性值为梯形模糊数的模糊多属性决策问题,给出了基于梯形模糊数质心的多属性决策方法,并通过投影法建立了非线性规划模型,通过数学软件得到各属性权重,并通过质心横坐标与纵坐标在虚拟理想方案上的投影率的乘积作为排序指标,进行排序择优.最后通过实例说明了该方法的有效性.     

一种结合主客观偏好的区间直觉模糊多属性决策方法

针对决策者的偏好信息和决策矩阵元素均为区间直觉模糊数的多属性决策问题,提出了一种新的决策方法．该方法通过求解主观偏好与客观偏好的总绝对偏差最小,同时各方案综合属性值差距最大的双目标规划模型,得到属性的最优权重向量．并基于IIFWA算子对区间直觉模糊信息进行集结,进而根据得分函数和精确函数对方案进行排序．最后,通过实例证明了该方法的有效性和实用性．     

序列无约束极小化技术和遗传算法在非线性规划中的应用

提出了一种求解带约束非线性规划问题的一般方法,与现有的方法相比,它不受可导性,单峰性和是否病态等因素的限制,适用范围广,实例说明该算法的对带约束非线性规划问题的求解十分有效。     

语言判断矩阵的一致性调整方法

研究两两方案之间具有严格偏好关系的语言判断矩阵满意一致性判定方法,若不具有一致性给出调整方法。首先,利用语言判断矩阵的0-1 型排列偏好关系矩阵是否是上三角矩阵,来判定语言判断矩阵是否具有满意一致性;接着给出判断不合逻辑的三个方案比较结果构成循环圈矩阵的定义,在循环圈矩阵的基础上找出构成循环圈的三个方案,根据方案行偏好值的大小对不合逻辑的循环圈进行调整,得出方案的优劣顺序和调整后的语言判断矩阵;最后通过实例验证该方法的合理性和有效性。     

混合模糊多目标多人非合作对策及其解

全面刻画混合模糊多目标多人对策。给出安全点的概念，证明了它的存在性，并作为多人对策的解，给出求解算法，在此基础上给出混合模糊多目标多人对策混合策略解的算法，证明了在这种解的意义下，非合作的局中人的实际模糊支付值不比它期望的小。     

毕达哥拉斯模糊数新的排序方法和运算法则

首先在全面考虑到隶属度、非隶属度、犹豫度三方面信息基础上,定义新的毕达哥拉斯模糊数(PFN)的记分函数和精度函数,得到一种新的排序方法.并且与旧的排序方法进行对比,说明新的记分函数和精度函数的合理性与有效性.然后在毕达哥拉斯模糊Einstein运算和毕达哥拉斯交叉影响集成运算的基础上,定义新的毕达哥拉斯模糊运算法则,给出相应的证明,并得到一些性质,丰富了毕达哥拉斯模集理论.     

基于信息素更新和挥发因子调整的改进蚁群算法

为了改进基本蚁群算法容易导致算法停滞、陷入局部最优解和收敛速度较慢的问题,提出一种改进的蚁群算法,主要是将信息素局部更新和全局更新结合,增加各路径的被选择机会,避免算法停滞;另外,由于信息素挥发因子ρ的大小直接关系到算法的全局搜索能力和收敛速度,提出在算法的初期、中期和后期分别设置不同的ρ,以此增加算法的全局搜索能力,又能在一定程度上加快算法的收敛.改进算法的性能在Oliver 30和att 48问题上得到验证,本方法与基本蚁群算法相比要更优,收敛速度更快,体现了此种改进的有效性.