1 基于互反判断矩阵的专家群体判断一致性分析方法 1
1.1 互反判断矩阵及其一致性的有关定义 1
1.1.1 互反判断矩阵及其性质 1
1.1.2 完全一致性与满意一致性 1
1.1.3 相关的概念与定义 2
1.2 专家群体判断一致性分析方法一 3
1.2.1 一致性指标的有关定义及判别方法 3
1.2.2 专家群体判断不一致的改进方法 4
1.2.3 算例 5
1.3 专家群体判断一致性分析方法二 6
1.3.1 一致性指标的有关定义及判别方法 6
1.3.2 专家群体判断不一致的改进方法 8
1.3.3 算例 8
2 基于互补判断矩阵的专家群体判断一致性分析方法 10
2.1 互补判断矩阵及其一致性的有关定义 10
2.1.1 互补判断矩阵及其性质 10
2.1.2 完全一致性与满意一致性 10
2.1.3 相关的概念与定义 11
2.2 专家群体判断一致性的分析方法 12
2.2.1 一致性指标的有关定义及判别方法 12
2.2.2 专家群体判断不一致的改进方法 13
2.2.3 算例 14
3 基于互补判断矩阵的专家判断水平的评判方法 16
3.1 预备知识 16
3.2 原理与方法 17
3.3 算例 18
4 基于互补判断矩阵的相容性分析方法 20
4.1 相关的概念及有关性质 20
4.2 原理与方法 23
4.3 算例 27
5 基于语言判断矩阵的专家群体判断一致性分析方法 29
5.1 专家群体判断一致分析方法一 29
5.1.1 一致性指标的建立及判别方法 29
5.1.2 专家群体判断不一致的改进方法 32
5.1.3 算例 33
5.2 专家群体判断一致性分析方法二 35
5.2.1 一致性指标的建立及判别方法 35
5.2.2 专家群体判断不一致的改进方法 38
5.2.3 算例 39
6 语言判断矩阵的一致性分析方法 41
6.1 语言判断矩阵及其一致性的有关定义 41
6.1.1 语言判断矩阵及其相关定义 41
6.1.2 完全一致性 42
6.1.3 满意一致性 44
6.2 语言判断矩阵一致性的判定方法 44
6.2.1 完全一致性的判定方法 44
6.2.2 满意一致性的判定方法 45
6.2.3 算例 46
6.3 基于一致性分析的方案排序方法 46
6.3.1 原理与方法 46
6.3.2 算例 47
7 一 种基于语言判断矩阵的群决策方案排序方法 48
7.1 有关语言判断矩阵的若干定义及性质 48
7.2 语言判断矩阵的群决策方案排序方法 49
7.3 算例 52
8 语言决策矩阵的群决策一致性分析方法研究 54
8.1 有关语言决策矩阵的若干定义及其性质 54
8.2 专家群体判断共识性分析方法 55
8.3 算例 58
9 基于语言决策矩阵的专家判断水平的评判方法 63
9.1 语言决策矩阵的相关概念 63
9.1.1 语言决策矩阵的描述 63
9.1.2 相关的概念与定义 64
9.2 专家判断水平的评判方法一 65
9.2.1 原理与方法 65
9.2.2 算例 67
9.3 专家判断水平的评判方法二 69
9.3.1 原理与方法 69
9.3.2 算例 71
9.4 专家判断水平的评判方法三 74
9.4.1 原理与方法 74
9.4.2 算例 76
9.5 专家判断水平的评判方法四 77
9.5.1 原理与方法 77
9.5.2 算例 78
10 基于不确定语言的多属性群决策方法 80
10.1 基于不确定语言的多属性群决策方法一 80
10.1.1 不确定语言决策矩阵描述及其性质 80
10.1.2 不确定语言的群决策方案排序方法一 81
10.1.3 算例 83
10.2 基于不确定语言区间的多属性群决策方法二 84
10.2.1 基于不确定语言变量的群决策方案排序方法二 84
10.2.2 算例 86
11 基于区间数评价矩阵的群体判断共识性分析方法 88
11.1 区间数的概念及其运算规则 88
11.2 区间数评价矩阵的规范化方法 89
11.3 专家群体判断一致分析方法一 89
11.3.1 一致性指标的建立及判别方法 89
11.3.2 专家群体判断不一致的改进方法 92
11.3.3 算例 93
11.4 专家群体判断一致性分析方法二 97
11.4.1 一致性指标的建立及判别方法 97
11.4.2 专家群体判断不一致的改进方法 99
11.4.3 算例 100
12 基于区间数评价矩阵的专家判断水平评判方法 102
12.1 预备知识 102
12.2 专家判断水平评判方法一 103
12.2.1 原理与方法 103
12.2.2 算例 105
12.3 专家判断水平评判方法二 107
12.3.1 原理与方法 107
12.3.2 算例 110
13 基于不同形式偏好信息的专家判断水平评判方法 113
13.1 预备知识 113
13.2 原理与方法 116
13.3 算例 118
14 基于序区间偏好信息的群决策分析方法 121
14.1 相关的概念与定义 121
14.2 群决策方案排序方法一 122
14.2.1 原理与方法 122
14.2.2 算例 124
14.3 群决策方案排序方法二 125
14.3.1 原理与方法 125
14.3.2 算例 129
14.4 群决策方案排序方法三 129
14.4.1 原理与方法 129
14.4.2 算例 133
15 基于随机偏好信息的群决策方案排序的新方法 134
15.1 基于随机偏好信息群决策方案排序方法一 134
15.1.1 有关随机多属性偏好信息的若干定义及性质 134
15.1.2 群决策中针对属性的方案优劣关系分析方法 135
15.1.3 基于随机偏好信息的专家群体判断关于方案排序的分析方法 139
15.1.4 算例 140
15.2 基于随机偏好信息的群决策方案排序新方法二 145
15.2.1 有关随机多属性偏好信息的描述 145
15.2.2 关于随机偏好信息的群决策的方案排序方法 145
15.2.3 算例 148
16 决策方法的若干应用实例分析 153
16.1 基于专家群体共识性的高校教师教学质量评估方法 153
16.1.1 模糊多属性群决策介绍 153
16.1.2 高校教师教学质量评优实例分析 156
16.2 专家权威和共识在科研基金立项评估中应用 159
16.2.1 算法原理 160
16.2.2 科研基金项目立项实例分析 162
16.3 基于模糊理论的入侵检测产品评估 164
16.3.1 入侵检测相关知识 165
16.3.2 入侵检测产品评估方法 166
16.3.3 实例计算 170
16.4 基于不确定信息的无人机攻防博弈策略研究 173
16.4.1 多UCAV对地攻击博弈模型的建立 173
16.4.2 基于不确定信息的攻防博弈纳什均衡值求解 174
16.4.3 算法流程 176
16.4.4 无人机攻防博弈仿真研究 177
16.5 基于序区间排序信息的多UCAV任务分配方法 178
16.5.1 关于序区间的定义及性质 179
16.5.2 多UCAV协同动态任务分配模型 179
16.5.3 多UCAV协同动态任务分配模型求解 180
16.6 基于SMAA不确定信息条件下的UCAV目标分配方法研究 180
16.6.1 不确定信息条件下的任务分配模型 181
16.6.2 基于SMAA不确定信息条件下的UCAV任务分配方法 182
16.6.3 仿真实验 184
16.7 不确定环境下多UCAV实时任务分配方法 186
16.7.1 不确定环境下任务分配模型 186
16.7.2 仿真分析 189
16.8 基于模糊与贝叶斯方法的目标毁伤等级预测 192
16.8.1 目标毁伤等级预测模型 193
16.8.2 实例分析 196
16.9 基于群体共识性的网络安全风险评估 198
16.9.1 网络安全风险评价指标体系 198
16.9.2 网络安全风险评估 199
16.9.3 算例 201
参考文献 203