基于双论域模糊粗糙集的应急决策模型与方法

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1、第23卷第2期运筹与管理Vol.23,No.22014年4月OPERATIONSRESEARCHANDMANAGEMENTSCIENCEApr.2014基于双论域模糊粗糙集的应急决策模型与方法1,211,3孙秉珍, 马卫民, 赵海燕(1.同济大学经济与管理学院,上海200092;2.兰州交通大学交通运输学院,甘肃兰州730070;3.上海工程技术大学高职学院,上海200092)摘要:以突发危机事件应急决策为应用背景,讨论了双论域上模糊粗糙集的基本理论,建立了基于模糊相容关系的双论域模糊粗糙集模型.在此基础上,把突发危机事件应急决策转化为一个具有模糊决策对象的双论域决策近似空间上的粗糙近似问题

2、,构建了基于双论域模糊粗糙集的应急决策模型.首先在双论域近似空间中计算模糊决策对象的上(下)近似,进而结合经典非确定型决策的思想给出了突发危机事件应急决策的规则.同时,给出了模型的算法.该模型给出了一种在不完全信息环境下应急决策的方法,给出了在充分考虑决策者个人偏好信息基础上的决策置信度以及最优决策规则.该方法能够比较充分地符合应急决策信息不充分、资源有限以及时间紧迫的基本特征,进而对突发危机事件应急决策提供科学的理论基础和现实的决策方法.最后,通过应用算例说明了模型的应用过程,结果验证了本文给出模型的有效性。关键词:应急决策;模糊粗糙集;双论域;非确定型决策中图分类号:O29   文章标识

3、码:A文章编号:1007-3221(2014)02-0041-08TheModelandApproachofEmergencyDecision-makingBasedonFuzzyRoughSetoverTwoUniverses1,211,3SUNBing-zhen,MAWei-min,ZHAOHai-yan(1.SchoolofEconomicsandManagement,TongjiUniversity,Shanghai200092,China;2.SchoolofTrafficandTransportation,LanzhouJiaotongUniversity,Gansu,Lanzh

4、ou730070,China;3.VocationalEducationDepart-ment,ShanghaiUniversityofEngineeringScience,Shanghai200092,China)Abstract:Inthispaper,wediscussthetheoryoffuzzyroughsetovertwouniverseswiththebackgroundofemer-gencydecision-making.Thenwedefineafuzzyroughsetmodelbasedonfuzzycompatiblerelationovertwouni-vers

5、es.Bythetheoryoffuzzyroughsetovertwouniverses,theemergencydecision-makingchangesintoaroughapproximationofafuzzydecisionobjectonthedecisionapproximationspaceovertwouniverses.So,weconstructthemodelofemergencydecisionmakingbasedonfuzzyroughsetovertwouniverses.Wefirstcomputethelower(upper)approximation

6、ofthefuzzydecisionobjectwithrespecttotheapproximationspaceovertwouniverses,andthenpresentthedecisionrulesbycombingtheideaofuncertaintydecision-making.Moreover,thealgorithmofthemodelisgiven.Thismodelgivesakindofdecisionapproachtoemergencydecision-makingunderthecon-ditionofincompleteinformation.Furth

7、ermore,italsogivestheoptimaldecisionruleswiththeconfidencecoeffi-cientbyconsideringthepreferenceofthedecision-makers.Theproposedmethodcouldgiveaproperlydescrip-tiveofthecharactersfortheemergencydecisionmaki

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