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求解约束多目标区间优化的交互多属性决策NSGA-II算法被引量：25: 2015年; 针对约束多目标区间优化问题,提出一种交互多属性决策NSGA-II算法.该算法将非线性问题线性化,定义p占优支配关系求出个体的序值,定义区间拥挤距离来区分具有相同序值个体的优劣,采用约束精英策略删除种群中不满足约束的个体.将选出的个体作为方案集,目标函数作为属性集,决策者对于各目标函数的偏好作为属性权重,构建一个多属性决策模型,在进化过程中融入该模型来选取符合决策者偏好的满意解.仿真实验验证了所提出方法的可行性和正确性.; 陈志旺陈林白锌杨七赵方亮; 关键词：多目标优化多属性决策区间数进化算法

用区间直觉模糊集方法对属性权重未知的群求解其多属性决策被引量：26: 2014年; 本文首先提出群区间直觉模糊有序加权几何(groupinterval-valuedintuitionistic fuzzy orderedweighted geometric,GIVIFOWG)算子和群区间直觉模糊有序加权平均(group interval-valued intuitionistic fuzzy ordered weighted averaging,GIVIFOWA)算子.利用GIVIFOWG算子或GIVIFOWA算子聚集群的决策矩阵以获得方案在属性上的综合区间直觉模糊决策矩阵(collectiveinterval-valuedintuitionistic fuzzy decision-matrix,CIVIFDM).然后定义了一个考虑犹豫度的区间直觉模糊熵(interval-valuedintuitionistic fuzzyentropy,IVIFE);通过熵衡量每个属性所含的信息来求解属性权重.最后,提出基于可能度的接近理想解的区间排序法(interval technique for order preference by similarity to an ideal solution,ITOPSIS)和区间得分函数法.在ITOPSIS法中,依据区间距离公式计算候选方案和理想方案的属性加权区间距离,进而采用ITOPSIS准则对各方案进行排序;在区间得分函数法中,算出CIVIFDM中各方案的得分值以及精确值,然后利用区间得分准则对各方案进行排序.实验结果验证了决策方法的有效性和可行性.; 陈志旺陈林杨七白锌赵方亮; 关键词：区间直觉模糊集 TOPSIS 多属性群决策

基于灰色关联求解权重未知的区间直觉模糊集多属性群决策被引量：3: 2015年; 针对群决策权重和属性权重都完全未知的区间直觉模糊集多属性群决策问题,首先用可能度公式对属性值的区间得分函数和区间精确函数分别进行比较,建立区间得分函数互补判断矩阵和区间精确函数互补判断矩阵,由此对属性值进行排序。然后通过区间直觉模糊熵计算得到群决策权重和属性权重,并用区间直觉模糊混合平均(IVIFHA)算子集结群决策矩阵,得到综合区间直觉模糊决策矩阵。最后基于灰色关联分析(GRA),先计算备选方案与理想方案的区间数距离,再建立备选方案对理想方案的灰色关联系数和属性加权的区间灰色关联度,确定最终的方案排序。; 陈志旺杨七白锌王小飞李国强陈林; 关键词：多属性群决策区间直觉模糊集灰色关联分析

求解约束多目标区间优化问题的改进NSGA-Ⅱ被引量：7: 2014年; 针对约束多目标区间非线性优化问题,利用泰勒一阶展开将非线性函数转化成线性形式,降低了计算量,提出一种改进的NSGA-II(INSGA-II)解决上述线性形式的优化问题.该算法基于可能度定义了P占优支配关系,依据此关系求出解的序值,进而根据序值对解进行排序.利用区间数距离公式,求出各序值中解的区间拥挤距离(ICD),并对各序值中的解进行进一步排序.此外引入约束锦标赛准则,通过计算约束违背度并与约束允许违背度比较选择出种群中相对满足约束条件的解.本文将传统的NSGA-II改进成可以解决约束多目标区间优化问题的INSGA-II.仿真结果表明该算法的有效性.; 陈志旺陈林; 关键词：多目标优化 NSGA-II 区间数可能度

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陈林