模糊判断信息不完全下控制不确定程度的群体决策模型研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    71671160
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    48.0万
  • 负责人：
    王周敬
  • 依托单位：
    浙江财经大学
  • 学科分类：
    G0103.决策与博弈
  • 结题年份：
    2020
  • 批准年份：
    2016
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2017-01-01 至2020-12-31

项目摘要

Employing uncertainty to deal with inconsistency and incompleteness of pairwise comparison matrices has received more and more attention in recent years. It is important to capture and control these uncertainties in group decision making with interval/triangular/trapezoidal fuzzy comparison matrices. After addressing limitations of the current research in the existing literature, the project aims to carry out an intensive and systematic investigation in this inceptive research field from input, processing and output of decision data. Based on our research achievements on geometric consistency of comparison matrices and fuzzy decision making, the applicants will introduce a new logical relation between consistency and acceptability, and establish uncertainty index based inconsistency measurement models and acceptability testing methods for different types of fuzzy comparison matrices. Uncertainty control based frameworks to evaluating missing values of incomplete fuzzy comparison matrices will be examined by constructing optimization models and using the heuristic method. As acceptability of pairwise judgments is a fundamental constraint to deriving a reliable and reasonable decision result, some acceptability-maintained aggregation operators and optimization models will be developed to fuse fuzzy comparison matrices for various group decision situations. By introducing a new notion of normalized acceptable fuzzy weights, transformation relations between priority weights and fuzzy judgments will be furnished and used to develop priority models of interval/triangular/trapezoidal fuzzy comparison matrices. It is expected that the proposed models will further develop and enrich the theory and practice of fuzzy AHP, and play an important role in improving the quality and effectiveness of group decision making.
采用不确定性捕捉与应对比较矩阵不一致性和不完全性，统筹考虑和控制不确定性程度是基于成对判断群决策的新兴和重要研究方向。本项目针对现有基于区间/三角/梯形模糊判断群决策研究中存在局限性，将从决策数据输入、加工与输出三个层面对这个课题进行系统深入研究。以申请人在几何一致性和模糊决策方面研究成果为基础，通过引入新的一致性和可接受性逻辑关系，提出控制不确定程度的模糊比较矩阵一致性理论，建立基于不确定程度的模糊比较矩阵不一致性测度和可接受性检验模型；研究具有不确定程度控制的缺失值求解理论和优化与启发式模型；考虑到可接性是判断信息基本约束，对不同群决策情景分别运用集结算子和优化方法构建保持可接性模糊比较矩阵集结模型；引入规范化可接受模糊权重概念，研究排序权重与模糊比较矩阵的转换关系，开发排序权重求解和层次总排序模型。其研究成果将发展与丰富模糊AHP的理论和实践，对提高群决策质量与有效性具有重要意义。

结项摘要

本项目开展的研究内容主要包括：(1) 控制不确定程度的区间/三角模糊层次分析方法(AHP)；(2) 控制不确定程度的区间模糊/直觉模糊AHP；(3) 判断信息不完全下基于区间/模糊AHP的群体决策模型及其应用研究。建立了区间/三角模糊互反比较矩阵一致性的公理化系统；构建了Saaty传递性等式的区间/三角模糊拓展模型；开发了区间/三角模糊互反比较矩阵排序权重解析解的计算公式；设计了区间/三角模糊互反比较矩阵的几何一致性指数模型；构建了控制不确定程度的区间/三角模糊互反比较矩阵可接受性检验模型；提出了控制不确定程度的区间/三角模糊AHP。构建了Tanino乘性传递性等式的区间模糊/直觉模糊/三角模糊的拓展模型；得到了区间模糊/直觉模糊/三角模糊互补比较矩阵排序权重解析解的计算表达式；给出了区间模糊/直觉模糊/三角模糊互补比较矩阵的一致性指数模型；建立了控制不确定程度的区间模糊/直觉模糊/三角模糊互补比较矩阵可接受性检验模型；提出了控制不确定程度的区间模糊/直觉模糊AHP。开发了判断信息不完全下基于区间/模糊AHP的群体决策模型，并开展了提出决策模型的应用研究。项目研究主要成果发表在《Information Sciences》、《IEEE Transactions on Fuzzy Systems》、《Computers & Industrial Engineering》、《Fuzzy Sets and Systems》、《International Journal of Production Research》、《Applied Soft Computing》、《Journal of Intelligent & Fuzzy Systems》等决策科学国际知名期刊上。在项目执行期，共发表SCI/SSCI期刊学术论文31篇；项目负责人入选爱思唯尔(Elsevier)2019年中国高被引学者 (决策科学) 榜单；已培养毕业研究生9名，获得1项决策支持系统的计算机软件著作权。

项目成果

期刊论文数量（31）
专著数量（0）
科研奖励数量（1）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
An axiomatic property based triangular fuzzy extension of Saaty's consistency
Saaty一致性的基于公理性质的三角模糊扩展
  • DOI：
    10.1016/j.cie.2019.106086
  • 发表时间：
    2019-11
  • 期刊：
    Computers & Industrial Engineering
  • 影响因子：
    7.9
  • 作者：
    Wang Zhou-Jing
  • 通讯作者：
    Wang Zhou-Jing
Parameter identification for fractional-order chaotic systems using a hybrid stochastic fractal search algorithm
使用混合随机分形搜索算法识别分数阶混沌系统的参数
  • DOI：
    10.1007/s11071-017-3723-7
  • 发表时间：
    2017-08
  • 期刊：
    Nonlinear Dynamics
  • 影响因子：
    5.6
  • 作者：
    Lin Jian;Wang Zhou-Jing
  • 通讯作者：
    Wang Zhou-Jing
Comments on "A note on "Applying fuzzy linguistic preference relations to the improvement of consistency of fuzzy AHP" "
《关于《应用模糊语言偏好关系提高模糊层次分析法一致性》的评论
  • DOI：
    10.1016/j.ins.2016.08.070
  • 发表时间：
    2016-12
  • 期刊：
    Information Sciences
  • 影响因子：
    8.1
  • 作者：
    Zhou-Jing Wang
  • 通讯作者：
    Zhou-Jing Wang
A discrete oppositional multi-verse optimization algorithm for multi-skill resource constrained project scheduling problem
多技能资源受限项目调度问题的离散对立多维优化算法
  • DOI：
    10.1016/j.asoc.2019.105805
  • 发表时间：
    2019-12
  • 期刊：
    Applied Soft Computing
  • 影响因子：
    8.7
  • 作者：
    Zhu Lei;Lin Jian;Wang Zhou-Jing
  • 通讯作者：
    Wang Zhou-Jing
Selecting Cooking Methods to Decrease Persistent Organic Pollutant Concentrations in Food of Animal Origin Using a Consensus Decision-Making Model.
使用共识决策模型选择烹饪方法以降低动物源性食品中持久性有机污染物的浓度
  • DOI：
    10.3390/ijerph14020187
  • 发表时间：
    2017-02-14
  • 期刊：
    International journal of environmental research and public health
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Tan X;Gong Z;Huang M;Wang ZJ
  • 通讯作者：
    Wang ZJ

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其他文献

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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