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基于云相似度的语言偏好信息多属性大群体决策方法

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控制与决策 2017年第3期32卷 459-466页

作者：徐选华王佩蔡晨光中南大学商学院长沙410083

针对属性值为语言变量的多属性大群体决策问题,提出一种基于云相似度的大群体决策方法.首先,将语言变量转换为云模型,提出一种基于α截集的云距离和云相似度模型;然后,在此基础上提出云聚类算法,从而对决策大群体进行聚类,根据聚类结果... 详细信息

针对属性值为语言变量的多属性大群体决策问题,提出一种基于云相似度的大群体决策方法.首先,将语言变量转换为云模型,提出一种基于α截集的云距离和云相似度模型;然后,在此基础上提出云聚类算法,从而对决策大群体进行聚类,根据聚类结果求解聚集权重,再利用云加权算术平均(CWAA)算子求出方案的群体偏好值,进而计算方案群体偏好值的总计分来确定方案的排序;最后,通过算例分析验证所提出方法的可行性和有效性.

关键词：大群体决策云模型相似度语言偏好聚类算法

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基于语言偏好信息的稳定双边匹配决策方法

运筹与管理 2019年第2期28卷 60-66页

作者：张笛孙涛陈晔万良琪南京航空航天大学经济与管理学院江苏南京211106

针对语言偏好信息下的双边匹配问题,提出一种双边匹配决策方法。首先,将双边主体给出的语言偏好信息转化为三角模糊数;然后,基于去模糊化处理方法将三角模糊数转化为匹配满意度,在此基础上,考虑稳定匹配约束条件,以最大化每方主体的匹... 详细信息

针对语言偏好信息下的双边匹配问题,提出一种双边匹配决策方法。首先,将双边主体给出的语言偏好信息转化为三角模糊数;然后,基于去模糊化处理方法将三角模糊数转化为匹配满意度,在此基础上,考虑稳定匹配约束条件,以最大化每方主体的匹配满意度为目标,建立双边匹配多目标优化模型,求解模型,获得双边匹配结果;最后,通过一个算例验证了提出方法的可行性和有效性。

关键词：双边匹配语言偏好匹配满意度稳定匹配

基于改进云模型的语言偏好信息多属性大群体决策方法

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管理工程学报 2018年第1期32卷 117-125页

作者：徐选华吴慧迪中南大学商学院湖南长沙410083

针对具有语言评价标度、属性权重未知、专家权重未知的多属性大群体决策问题,提出了基于改进云模型的语言偏好多属性大群体决策方法。该方法首先提出了一种改进的云生成方法,将语言值转化成正态云模型;然后在偏好信息已知的情况下,用熵... 详细信息

针对具有语言评价标度、属性权重未知、专家权重未知的多属性大群体决策问题,提出了基于改进云模型的语言偏好多属性大群体决策方法。该方法首先提出了一种改进的云生成方法,将语言值转化成正态云模型;然后在偏好信息已知的情况下,用熵权法确定属性权重;在此基础上,提出了一种基于泛概念树的云模型聚类的方法以确定成员权重;最后通过一个算例验证了方法的合理性和可行性。

关键词：云模型语言偏好多属性大群体决策

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基于语言偏好的群体决策的软解法

系统工程学报 1996年第4期11卷 53-60页

作者：胡应平南昌陆军学院

群体决策模型用于支持系统或专家系统，面临的两个问题是：自然语言与机器语言的匹配以及模型解与决策者意向交融．本文在许多学者大量工作的基础上，试图提出群决策的软化求解模型．主要提出两方面的结果：一是多准则语言偏好的综合；... 详细信息

群体决策模型用于支持系统或专家系统，面临的两个问题是：自然语言与机器语言的匹配以及模型解与决策者意向交融．本文在许多学者大量工作的基础上，试图提出群决策的软化求解模型．主要提出两方面的结果：一是多准则语言偏好的综合；二是采用模糊匹配方法和语言变量的软算法将个人语言偏好聚集为群体可接受决策解．最后给出实例计算以说明操作步骤．

关键词：群决策语言偏好语言变量决策

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基于字典序偏好和语言偏好的群体决策

基于字典序偏好和语言偏好的群体决策

作者：朱彦绮华南理工大学

学位级别：硕士

群体决策的研究近年来受到越来越广泛的关注,其中多属性群决策的研究成为决策科学的一个重要研究领域。所谓的多属性群决策,就是集结群体中所有决策成员的决策信息以形成群体的偏好信息,采用一定的决策方法,最终对方案进行优选排序。它... 详细信息

群体决策的研究近年来受到越来越广泛的关注,其中多属性群决策的研究成为决策科学的一个重要研究领域。所谓的多属性群决策,就是集结群体中所有决策成员的决策信息以形成群体的偏好信息,采用一定的决策方法,最终对方案进行优选排序。它广泛应用于管理、经济、社会等多种领域中,如供应商选择、项目评估、绩效考核、投资决策、资源配置的排序等。群体决策的基础是群体偏好,通常由个体偏好集结得出。个体偏好的表达方式有所不同,常见的偏好表达有效用函数表达式,模糊偏好关系、部分选择、偏好排序、语言偏好关系等。本文从以下三个方面来对个体偏好的表达和集结的多属性群体决策问题进行研究:1、提出多专家的字典序属性偏好集结算法。字典序的偏好表达指的是一种专家对一种属性的偏好不能被另一种属性偏好来代替。字典序偏好的群体决策方法通过两个阶段来进行:(1)个体专家的字典序属性偏好集结算法。从个体专家的字典序属性和对待选对象的排序,计算群体的字典序属性偏好。(2)多专家群体对待选对象的字典序偏好集结算法。从多专家对备选对象的评分值计算群体对它们的评分值,结合群体的字典序属性偏好,得出群体最终对的民主选择结果。2、提出多专家的模糊语言偏好集结算法。模糊语言偏好即采用语言短语的形式给出偏好信息以便对事物进行判断。通过两个阶段来进行群体意见的集结:(1)通过LOWA算子来得到各个属性偏好的权重,并得到每个专家对各个方案的综合评价。(2)将多位专家的偏好进行集结,算出不同备选对象的评分值,得出群体通过模糊语言偏好表达的决策结果。3、提出字典序偏好输入和模糊语言偏好输入的混合集结算法。将不同类型的偏好输入的表达,通过上述1、2两个步骤,以及组内组间方案中专家属性偏好的循环算法得到专家群体对各个属性的偏好排序。与此同时,将模糊语言偏好转换为数值偏好得到各个偏好的群体累加评价值。根据属性的权重排列,得到群体对各个方案的总体评价值后即能从可行方案中选出最优的方案,分数越高表明专家群体越为偏好,从而获得二元偏好表达的混合专家群体的民主选择结果。

关键词：字典序偏好语言偏好混合群体决策 LOWA算子

生态语言学视域下舟山儿童语言偏好差异性研究

同方学位论文库评论

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浙江海洋学院学报（人文科学版） 2017年第2期34卷 89-94页

作者：陈筱姁浙江海洋大学外国语学院浙江舟山316000

国内学者对于生态语言学的研究取得了阶段性成果,但从生态语言学角度对语言微观生态差异性的实证研究匮乏。本文通过调查问卷和访谈的形式,经SPSS数据分析,从语言参与和语言环境两个维度探究舟山儿童语言偏好的差异,深入剖析其影响因素... 详细信息

国内学者对于生态语言学的研究取得了阶段性成果,但从生态语言学角度对语言微观生态差异性的实证研究匮乏。本文通过调查问卷和访谈的形式,经SPSS数据分析,从语言参与和语言环境两个维度探究舟山儿童语言偏好的差异,深入剖析其影响因素及变化趋势,揭示语言生态环境的开放性和动态性,以求进一步丰富国内的生态语言学实证研究。

关键词：生态语言学语言偏好语言参与语言环境

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基于共识标准的语言标度颗粒优化模型

控制与决策 2015年第5期30卷 789-797页

作者：张世涛朱建军刘小弟南京航空航天大学经济与管理学院南京211106 安徽工业大学数理学院安徽马鞍山243002

研究语言偏好信息下的群决策问题.定义了反映群体共识的两个测度指标,分别反映群体内所有专家的一致性水平及专家的个人观点与群体观点的分歧程度;基于共识测度指标构建一种语言标度的颗粒优化模型,提出了求解语言标度颗粒最佳分界点的... 详细信息

研究语言偏好信息下的群决策问题.定义了反映群体共识的两个测度指标,分别反映群体内所有专家的一致性水平及专家的个人观点与群体观点的分歧程度;基于共识测度指标构建一种语言标度的颗粒优化模型,提出了求解语言标度颗粒最佳分界点的改进PSO算法,并给出一种对方案排序进行择优的群决策方法.最后,通过一个算例说明了所提出方法的可行性和有效性.

关键词：语言偏好共识颗粒化粒子群优化

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从语言的当代性看翻译的文体选择

安徽大学学报（哲学社会科学版） 2001年第6期25卷 107-111页

作者：刘镇清华侨大学外语学院福建泉州362011

鉴于任何作品都是为其既定的目标读者而创作的，而且作品的语言适合其当初目标读者的文字阅读能力和接受水平，本文认为，翻译中为了避免出现译作与其目标读者之间的语言时代隔离现象，译者应一如原作者那样，服从多数目标读者的语言使... 详细信息

鉴于任何作品都是为其既定的目标读者而创作的，而且作品的语言适合其当初目标读者的文字阅读能力和接受水平，本文认为，翻译中为了避免出现译作与其目标读者之间的语言时代隔离现象，译者应一如原作者那样，服从多数目标读者的语言使用偏好，来用现代语言来翻译，才能使译作既可以体现原作当初的语言时代特征，又可以在文体上取得与原作文体大致相同的目的。

关键词：目标读者语言偏好现代语言翻译当代性文体交际行为

面向目标追踪的无人机群智能任务分配方法研究

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面向目标追踪的无人机群智能任务分配方法研究

作者：张钰婷天津大学

学位级别：硕士

随着科技的发展,犯罪分子的危害、隐匿和逃逸手段也逐渐高科技化,以无人机代替警员和城市固定摄像头来实现城市安全监控是今后的一大发展趋势。由于任务场景逐渐复杂及任务难度逐渐增大,多无人机协同技术成为一个极具热点的研究领域。... 详细信息

随着科技的发展,犯罪分子的危害、隐匿和逃逸手段也逐渐高科技化,以无人机代替警员和城市固定摄像头来实现城市安全监控是今后的一大发展趋势。由于任务场景逐渐复杂及任务难度逐渐增大,多无人机协同技术成为一个极具热点的研究领域。无人机群的任务分配问题是协同技术中的一个关键性问题。因此,本文以城市环境为背景,提出了面向目标追踪的智能任务分配方法。针对带有语言偏好的多指标任务分配问题展开研究,提出了离线模糊多指标智能任务分配方法。首先,以无人机群追踪距离、任务分配结果均衡性和完成时间为指标函数,将无人机群任务分配问题转化为多指标优化问题;其次,考虑决策者对于不同指标的语言偏好,将指标间的相对重要性转化为指标的松弛期望满意度序,将原模型转化为模糊多指标任务分配模型,为了平衡优化和偏好,进一步分解为两阶段模糊任务分配模型;基于以上问题,提出了基于自适应鸽群算法的任务分配方法,并设计了拍卖机制实现鸽群位置的解码转化,获得考虑语言偏好的任务分配方案。最后,对该方法进行了仿真,并与粒子群算法进行性能对比。考虑大规模无人机群的在线任务分配问题,研究了基于动态分簇的在线分布式智能任务分配方法。首先,使用K-medoids等聚类算法划分无人机和目标子群体,并通过块信息共享策略实现子群体的动态分簇,防止分配结果陷入局部最优。其次,针对子群体内任务分配问题,提出了基于拍卖算法的智能任务分配方法,无人机通过信息共享交换竞拍信息,并使用多指标鸽群算法智能更新竞拍价格,实现任务分配。然后,考虑了包括新增无人机等四种突发事件,为避免冗余重分配,减少计算次数,基于事件触发思想,提出了无人机群在线任务重分配方法。最后,仿真验证了该方法的可行性和优势。本文对无人机自组网和任务分配展开研究,研究了无人机自组网的拓扑控制问题,并提出了基于拓扑控制的任务分配方法。首先,以节约功耗、降低干扰为目的,通过离散鸽群算法对无人机群自组网网络进行了拓扑控制;然后,以优化后的拓扑结构为基础,为在不影响分配结果的基础上进一步缩短分配时间、节约能耗,将分布式智能任务分配方法的通信流程进行了简化;最后,通过仿真对比证明了所提方法的有效性和正确性。

关键词：无人机任务分配多指标优化鸽群算法语言偏好动态分簇拍卖算法拓扑控制