一种基于云模型联系数的多属性群决策方法技术

本发明专利技术涉及多属性群决策方法技术领域，尤其涉及一种基于云模型联系数的多属性群决策方法，根据云模型和集对分析的联系数理论，给出一种基于云模型的四元联系数构建方法，此联系数涵盖了云模型的三个数字特征，能较完整地表达云模型所含的模糊信息，并给出一种四元联系的加权贴近度定义。以此为基础，给出了基于云模型联系数的一种新的多属性群决策方法。最后将此种方法运用到舰船消防能力的评估实例中，验证了此种方法的实用性和科学性。验证了此种方法的实用性和科学性。验证了此种方法的实用性和科学性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于云模型联系数的多属性群决策方法


[0001]本专利技术涉及多属性群决策方法
，尤其涉及一种基于云模型联系数的多属性群决策方法。

技术介绍

[0002]云理论是李德毅院士提出的一种解决模糊性和随机性共存问题的理论，通过特定构造的算法，形成定性概念与其定量表示之间的转换，揭示了模糊性和随机性的内在关联性。云模型由三个数字特征(E
x
，E
n
，H
e
)来表述，其中E
x
是概念在论域中的中心值，是最能代表这个定性概念的值。熵E
n
是定性概念模糊度的度量，反映了在论域中可被这个概念所接受的数值范围。超熵H
e
即是熵E
n
的熵，反映了云滴的离散程度。目前云模型在综合评价、系统决策、数据挖掘等方面均得以广泛的应用。
[0003]集对分析是赵克勤1989年提出的一种处理不确定问题的系统数学理论，其中联系数是集对分析处理事物不确定性的一个主要工具，它从确定性与不确定性对立统一的角度来研究系统发展。近年来很多工程、经济领域的研究者将联系数方法运用到本领域的多属性决策中，均取得了较好的效果。其中联系数的构造以及联系数的排序方法一直是集对分析理论研究中的一个重要方向。汪新凡等人通过构建联系数贴近度，给出一种区间数的多属性决策方法；刘秀梅根据获得的三角模糊数构建了形如a+bi的联系数，提出了二次联系数的概念，并通过对二元联系数中i的赋值变化，给出了基于二次联系数的一种区间数多属性决策方法；王万军则根据联系数中势的概念，给出一种新的区间数的排序方法。
[0004]随着大数据及计算机相应技术的飞速发展，使得大数据规模下的群体评估及决策成为可能。在处理实际问题的决策过程中，经常要面对各种不确定、模糊的信息。云理论正是能很好体现大样本下群体意见的一种有效理论。而集对分析则能通过辩证的方法，很好处理事物的不确定性。本专利技术在云模型和集对分析联系数的理论基础上，给出了一种基于云模型的四元联系数构建方法，此种联系数涵盖了云模型的三个数字特征(E
x
，E
n
，H
e
)，较完整地表达了云模型所含的模糊信息，并且给出一种四元联系数的加权算数平均贴近度，该定义满足贴近度定义的三个条件。以此为基础，提出了一种基于云模型联系数的多属性群决策方法。此种方法既能在大数据规模下完整表达专家组的模糊信息，又能通过集对分析中联系数工具，作出专家组的综合评判。

技术实现思路

[0005]基于
技术介绍
存在的技术问题，本专利技术提出了一种基于云模型联系数的多属性群决策方法，能在大数据规模下完整表达专家组的模糊信息，又能通过集对分析中联系数工具，作出专家组的综合评判。
[0006]本专利技术提供如下技术方案：一种基于云模型联系数的多属性群决策方法，包括如下步骤：
[0007]S1、专家组根据评判指标体系及评判标准分别对各方案打分，给出云滴，运用逆向
云生成器，将云滴生成云模型，给出特征数字；
[0008]S2、构建专家打分所生成云模型的四元联系数，得到联系数决策矩阵；
[0009]S3、由专家给出指标体系中各指标的理想云模型，并构建理想四元联系数；
[0010]S4、运用四元联系数贴近度公式，分别计算各方案与理想方案对应指标的贴近度，设μ1，μ2为四元联系数，μ1＝a1+b1i1+c1i2+d1i3，μ2＝a2+b2i1+c2i2+d2i3，其中a1+b1+c1+d1＝1，a2+b2+c2+d2＝1，i1，i2，i3∈[
‑
1，1]，定义μ1，μ2的贴近度为：
[0011]T(μ1，μ2)＝1
‑
{w
a
||a1‑
a2||+w
b
||b1‑
b2||+w
c
||c1‑
c2||+w
d
||d1‑
d2||}
[0012]其中w
a
，w
b
，w
c
，w
d
为四元联系数中同一度、异同度在综合评估结果中所占重要程度的归一化权重，且w
a
+w
b
+w
c
+w
d
＝1；
[0013]并按如下公式计算各方案与理想方案的总贴近度T
jp
：
[0014][0015]其中j＝1，2，ΛM，M为方案总数，t为评价指标总数，w
i
为各指标的权重，μ
pi
为理想方案各指标的四元联系数；
[0016]S5、对方案总贴近度T
jp
进行排序，输出最佳方案。
[0017]优选的，所述步骤S1中逆向云发生器的输入为：N个云滴在数域空间的定量位置，及每个云滴代表该概念的确定度；输出为：某定性概念的期望值E
x
、熵E
n
和超熵H
e
。
[0018]优选的，逆向云发生器的具体算法如下：
[0019]S11、根据已知云滴，通过最小二乘法用云期望曲线方程拟合，直接得到以及
[0020]S12、将y＞0.999的点剔除，剩下的云滴数记为m；
[0021]S13、根据求出
[0022]S14、根据标准差函数求出
[0023]S15、输出即为某定性概念的期望值E
x
、熵E
n
和超熵H
e
。
[0024]优选的，所述步骤S2中云模型联系数的构建步骤如下：
[0025]S21、确定云模型的三个数字特征(E
x
，E
n
，H
e
)；
[0026]S22、通过处对应的横坐标的值，给出云模型反映模糊概念的对应区间，针对云模型内、外包络线的方程，即
[0027][0028]计算出时内外包络线对应的横坐标值：
[0029][0030]D点的坐标为x
D
＝E
x
+3E
n
；
[0031]S23、确定四元联系数μ＝A1+B1i1+C1i2+D1i3，令i1，i2，i3∈[
‑
1，1]，且其中
[0032][0033]运用式如下公式进行归一化后，可得到云模型的联系数为μ＝a+bi1+ci2+di3，i1，i2，i3∈[
‑
1，1]：
[0034][0035]本专利技术提供了一种基于云模型联系数的多属性群决策方法，联系数涵盖了云模型的三个数字特征，能较完整地表达专家组进行评判的的信息，并给出一种四元联系的加权贴近度定义，使得贴近度更客观、更合理。以此为基础，提出了基于云模型联系数的一种新的多属性群决策方法。此种方法在对舰船消防能力的评估中，体现了其实用性和科学性。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于云模型联系数的多属性群决策方法，其特征在于：包括如下步骤：S1、专家组根据评判指标体系及评判标准分别对各方案打分，给出云滴，运用逆向云生成器，将云滴生成云模型，给出特征数字；S2、构建专家打分所生成云模型的四元联系数，得到联系数决策矩阵；S3、由专家给出指标体系中各指标的理想云模型，并构建理想四元联系数；S4、运用四元联系数贴近度公式，分别计算各方案与理想方案对应指标的贴近度，设μ1，μ2为四元联系数，μ1＝a1+b1i1+c1i2+d1i3，μ2＝a2+b2i1+c2i2+d2i3，其中a1+b1+c1+d1＝1，a2+b2+c2+d2＝1，i1，i2，i3∈[
‑
1，1]，定义μ1，μ2的贴近度为：T(μ1，μ2)＝1
‑
{w
a
||a1‑
a2||+w
b
||b1‑
b2||+w
c
||c1‑
c2||+w
d
||d1‑
d2||}其中w
a
，w
b
，w
c
，w
d
为四元联系数中同一度、异同度在综合评估结果中所占重要程度的归一化权重，且w
a
+w
b
+w
c
+w
d
＝1；并按如下公式计算各方案与理想方案的总贴近度T
jp
：其中j＝1，2，ΛM，M为方案总数，t为评价指标总数，w
i
为各指标的权重，μ
pi
为理想方案各指标的四元联系数；S5、对方案总贴近度T...

【专利技术属性】
技术研发人员：程华斌，陈迎春，熊萍，
申请(专利权)人：武昌首义学院，
类型：发明
国别省市：