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        基于直覺模糊理論的簽派放行決策研究

        2023-09-18 01:23:01羅鳳娥白越鷹陳陽怡
        現(xiàn)代計算機 2023年5期
        關(guān)鍵詞:論域模糊集直覺

        羅鳳娥,白越鷹,陳陽怡

        (中國民用航空飛行學院空中交通管理學院,廣漢 618307)

        0 引言

        1 簽派放行決策過程中的直覺模糊理論定義

        1.1 直覺模糊集定義

        定義1:在航班簽派放行過程中以天氣狀況、機場信息、飛機狀態(tài)等為決策依據(jù)的有限域X={x1,x2,…,xi,…,xn};Z稱作X有限論域上的直覺模糊集,A={(xi,u(xi),r(xi)|xi∈X,i=1,2,…,n},其中,u(xi)表示在放行過程中,xi對放行決策結(jié)果的隸屬度,r(xi)表示xi對放行決策結(jié)果的非隸屬度,取值區(qū)間:(u(xi)+r(xi) )∈[0,1],其中u(xi)∈[0,1]、r(xi)∈[0,1];令(λ(xi)= 1 -u(xi)-r(xi) )∈[0,1],表示對某次放行決策選擇的不確定程度,稱為猶豫度。

        定義2:設(shè)f1(x)是有限論域X上主觀因素的隸屬度函數(shù),f2(x)是有限論域X上客觀因素的隸屬度函數(shù),xi對應(yīng)的放行決策結(jié)果的隸屬度是u(xi)= min{f1(xi),f2(xi)} ,非隸屬度是r(xi)=1-λ(xi)-u(xi),猶豫度是λ(xi)= |f1(xi)-f2(xi)|。

        1.2 放行決策信息賦權(quán)

        通過問卷調(diào)查并咨詢業(yè)內(nèi)專家,從而確定各影響放行因素的權(quán)重[6]。

        定義3:用ki表示決策信息xi的權(quán)重,由于放行決策信息有限論域X={x1,x2,…,xi,…,xn},則k={k1,k2,…,ki,…,kn}。

        1.3 基于投影法的改進證據(jù)直覺模糊模型

        在簽派放行決策過程中,根據(jù)證據(jù)理論[7],所有可能結(jié)論的集合內(nèi)各種元素之間相互排斥,因此利用歐氏空間的矢量化方法有利于解決證據(jù)之間的去正交化和集成問題。而猶豫度需要再度分配,因此本文選用投影法來分配猶豫度,以解決簽派放行決策過程中的不確定問題[8]。

        定義4:在簽派放行決策過程中存在三種結(jié)果,令Z1表示放行、Z2表示不放行、Z3表示猶豫,根據(jù)證據(jù)論中的TOPSIS 理論,將Z3進行分配,需滿足:

        2 構(gòu)建簽派放行決策模型

        步驟一:識別放行決策的有限論域。影響簽派放行的因素較多,設(shè)定決策集合X={x1,x2,x3,x4},經(jīng)咨詢專家和前人文獻研究的影響放行因子權(quán)重,該4個決策因子分別表示影響簽派放行的重要因素:天氣狀況、機場條件、航行通告、飛機狀態(tài)。

        步驟二:建立隸屬度函數(shù)和非隸屬度函數(shù)。按照人們在實際情況中的認知以及在認知過程中的主客觀判定,建立直覺模糊集形式的決策函數(shù)。根據(jù)定義2,記其主、客觀的模糊隸屬度函數(shù)分別為f1(x)和f2(x),可表征為:隸屬度u(xi)= min{f1(xi),f2(xi) },非隸屬度r(xi)= 1 -λ(xi)-u(xi),猶豫度λ(xi)= |f1(xi)-f2(xi) |。

        借鑒某種理論體系從事學術(shù)研究,有“省力”的辦法,也有“費力”的辦法,而且不可否認,在某種意義上,這兩種辦法均能實現(xiàn)特定的研究目標,獲得一些預期的成果。所謂“省力”的辦法,就是借助某種理論搭建研究框架,運用該理論體系提供的術(shù)語和方法剖析研究對象,最后在其劃定的疆域內(nèi)得出結(jié)論。所謂“費力”的辦法,就是借鑒、吸收某一理論體系的觀點、術(shù)語和方法,但不滿足于此,而是帶著反思的眼光加以運用,力求有所拓展和創(chuàng)新。《〈聊齋志異〉敘事藝術(shù)研究》的相關(guān)內(nèi)容顯示,著者選擇了“費力”的辦法,基本實現(xiàn)了研究創(chuàng)新的目的。

        步驟三:決策信息的權(quán)重的確定。根據(jù)定義3,可表征為k =(k1,k2,k3,k4)。

        步驟四:確定決策結(jié)果與直覺模糊函數(shù)的關(guān)系。由定義2、4 可以判定出,決策結(jié)果“放行”對應(yīng)直覺模糊集的隸屬度,即:Z1i=min{f1(xi),f2(xi) }“;不放行”對應(yīng)直覺模糊集的非隸屬度,即:Z2i=1-λ(xi)-u(xi);“猶豫”對應(yīng)直覺模糊集的猶豫度,即:Z3i= |f1(xi)-f2(xi) |。

        步驟五:根據(jù)投影法對猶豫度進行正交化。在決策結(jié)果中并不存在“猶豫”這一選項,因此需要對猶豫度Z3i進行分配,為了使結(jié)果便于理解,對分配后的猶豫度進行歸一化處理,從而得到Z1inew、Z2inew。

        步驟六:輸出放行決策結(jié)果。對Z1inew、Z2inew進行加權(quán)求和,比較兩者大小,即可得到簽派放行決策的最終決策結(jié)果。

        3 算例分析

        根據(jù)本文的判別方法,對某一次簽派放行決策評估過程進行推演。

        步驟一:識別放行決策的有限論域。決策信息排列記為X={x1,x2,x3,x4},分別表示天氣狀況、機場條件、航行通告、飛機狀態(tài)。

        步驟二:建立隸屬度函數(shù)和非隸屬度函數(shù)。直覺模糊集最大的特點就是它同時考慮支持、反對和棄權(quán),更符合人認知的方式,而柯西分布能夠更好地描繪出人在實際情況的認知和理解的過程,因而本文選用柯西分布來建立雙隸屬度函數(shù)f(x),一般形式為f(x) =其中取值區(qū)間為(0, 1),a、b表示極限分布參數(shù),即0-1 分布。a表示個人主觀經(jīng)驗信息,b表示機場、飛機信息,若a或b=0,則表示不進行簽派放行;a或b=1 表示簽派放行。而參數(shù)c、d的選擇決定決策結(jié)果,采用模糊聚類方法[9]得到隸屬度函數(shù)。天氣狀況用機場能見度s表征,單位為m,主、客觀隸屬度函數(shù)分別如下:

        機場條件用機場云底高大于最低標準高度h表征,單位為m,主、客觀隸屬度函數(shù)分別如下:

        航行通告信息用跑道側(cè)風風速v表征,單位為m/s,主、客觀隸屬度函數(shù)分別如下:

        飛機狀態(tài)用著陸剩油時間t表征,單位為min,主、客觀隸屬度函數(shù)分別如下:

        步驟三:決策信息的權(quán)重的確定。前期已開展調(diào)查問卷工作,問卷回收率95%,有效率90%,采用中位數(shù)法得各決策信息權(quán)重為k=(0.18,0.14,0.32,0.36)。

        步驟四:確定決策結(jié)果與直覺模糊函數(shù)的關(guān)系。在傳回的信息中機場能見度為1800 m,機場云底高大于最低標準高度為500 m,跑道側(cè)風風速為18 m/s,著陸剩油時間為90 min。代入步驟二中,計算信息得到以下數(shù)值:

        天氣狀況信息的直覺模糊集數(shù)值為Zs={0.667,0,0.333} ;機場條件信息的直覺模糊集數(shù)值為Zh={ 0.8,0,0.2} ;航行通告信息的直覺模糊集數(shù)值為Zv={ 0.9,0.05,0.05} ;飛機狀態(tài)信息的直覺模糊集數(shù)值為Zt={ 0.333,0,0.667} 。

        步驟五:對猶豫度進行正交化。按照投影法對猶豫度正交化,為了方便結(jié)果的計算,再進行歸一化處理。得到新的直覺模糊集數(shù)值為Zsnew={ 0.753,0.247,0} ,Zhnew={ 0.817,0.183,0 },Zvnew={ 0.947,0.053,0} ,Ztnew={ 0.662,0.338,0}

        步驟六:輸出放行決策結(jié)果。根據(jù)步驟三和步驟五的結(jié)果,對新的直覺模糊集數(shù)值進行加權(quán)處理,得到結(jié)果Z={ 0.791,0.209,0} ,可得結(jié)果為放行,符合實際過程中的決策結(jié)果。

        4 結(jié)語

        本文提出的直覺模糊決策模型,通過引用雙隸屬度函數(shù)來描述放行決策過程中的主客觀決策。非隸屬度函數(shù)的構(gòu)造方法易于理解,更符合現(xiàn)實情況,體現(xiàn)出了主、客觀思想的決策結(jié)果,為簽派員的放行決策提供定性轉(zhuǎn)為定量的數(shù)值參考。在現(xiàn)實情況中,應(yīng)總結(jié)多次簽派放行的結(jié)果,從而提升信息決策準確率。

        然而,本文的研究中,選擇簽派放行的有限論域有限,今后將進一步研究不同影響因素對放行決策的影響,改善直覺模糊決策模型。

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