累积前景理论

摘要： 针对铁路“走出去”公私合营(PPP)项目的风险评估决策需求,提出一种基于变权可拓物元模型与累积前景理论的风险决策方法。在构建风险评价指标体系的基础上,通过经典域、节域矩阵及待评物元等级量化值综合确定各风险指标的组合权重。考虑决策者损失规避、收益偏好等心理特征,结合变权理论与贴近度准则,从损益角度综合确定风险决策参考点,基于蒙特卡洛模拟构建风险决策价值函数与概率权重函数,通过敏感性分析对不同风险指标取值下累积前景值的相应变化进行探讨,并以实际铁路“走出去”PPP项目为例进行风险评估决策。相应分析结果表明,所提出的风险决策方法能够有效识别铁路“走出去”PPP项目建设运营过程中面临的关键风险,判别项目风险等级贴近度,并为铁路企业与政府机构进行风险决策提供参考。

摘要： 针对属性权重未知,且属性值为毕达哥拉斯犹豫模糊数(PHFN)的风险型多属性决策问题,考虑到决策者的有限理性行为,提出基于累积前景理论(CPT)和多准则妥协优化解(VIKOR)的决策方法。首先,定义PHFN的分散率,并构建优化模型确定属性权重。其次,将CPT融入PHFN环境,定义PHFN的价值函数,并结合决策权重函数计算方案在各属性下的综合前景值。进一步,构建综合前景值矩阵,在此基础上运用VIKOR法确定方案排序。最后,通过风险投资项目选择的应用案例说明所提方法是可行、有效的。

摘要： 为了解决高校图书馆图书供应商选择问题中的决策者认知复杂问题,反应决策者的心理与行为特征,本文提出一种基于认知复杂的多属性决策方法。首先,采用欧式距离(ED)和灰色关联分析法(GRA)确定专家权重和图书供应商评价指标体系的权重;然后,提出基于累积前景理论(CPT)的多属性决策方法,计算图书供应商的综合前景值。

摘要： 为探究智能交通系统中考虑风险规避时出行者路径选择行为,针对不同特征出行者多属性路径选择问题,利用累积前景理论描述出行者的风险规避态度,并建立考虑风险规避的出行路径多目标选择决策模型,设计基于指派模型的求解算法,通过实例对模型合理性进行检验.结果表明,出行者的风险规避对路径选择结果具有明显影响,路径选择结果随出行者对于复合阻抗和综合影响权重的不同而变化;考虑风险规避时目标的敏感性强于不考虑风险规避情形,考虑风险规避更贴近路径选择的实际情况.所建模型不仅可以研究智能交通系统中多类型出行者的多属性路径选择问题,还可作为交通流分配和网络设计等交通问题的研究基础.

摘要： 针对高维多目标置换流水车间调度问题,以最大的完工时间、最大的延迟时间、库存成本和拖期成本为最小化优化目标,提出基于累积前景理论的最优觅食算法(CPT-OFA)求解该问题。算法将灰色关联分析法、信息熵理论和累积前景理论融合,通过设置参照点、确定价值函数和属性权重的方式来建立Pareto解的综合前景价值模型,利用信息熵理论计算各目标的评价权重。以价值的大小来判断Pareto解的好坏,将该值作为最优觅食算法的适应度值来引导算法进化。在标准最优觅食算法的基础上,引入逆向搜索机制来避免陷入局部最优解,增强种群的搜索能力,建立改进的最优觅食算法。通过仿真实例实验及生产案例,表明CPT-OFA算法的寻优性能明显优于3种较为新颖的多目标优化算法,且在多目标置换流水车间调度问题上能够获得较高质量的Pareto解。

摘要： 针对山区铁路选线评价指标体系中定性指标的系统量化问题,以及方案决策过程中决策者呈现出的有限理性等心理行为,提出基于云模型和累积前景理论的山区铁路选线决策方法。选取技术可行性、经济合理性、施工及环境影响和社会政治经济意义4个方面12个影响因素,建立线路方案综合评价体系;采用云模型量化定性指标,通过梯形模糊层次分析法计算宏观指标主观权重,使用CRITIC法和灰靶贡献度确定微观指标客观权重,主观结合客观确定评价指标综合权值;根据累积前景理论计算备选方案的综合前景价值,确定最优方案。以成贵铁路宜宾至威信段3个可行线路走向方案为例,对决策方法进行验证,得出方案Ⅰ为最优方案,与专家建议一致。实例应用表明,该决策模型具有一定的可行性和适用性,可为山区铁路选线提供参考意见。

摘要： 为探究通勤者的换乘决策,分析高峰期通勤者出行过程中换乘不同公共交通工具的行为,构建基于累积前景理论的通勤者换乘行为决策模型。以可接受的最早到达时刻与工作开始时刻为参考点,以预留出行时间与换乘等待时间2个动态变量为核心,分别建立常规公交之间换乘与常规公交换乘地铁的出行前景价值模型。通过计算得出在不同预留出行时间及换乘等待时间下的最优决策方案。研究结果表明:最优换乘方式与2个时间参数密切相关。在到达时刻约束下,预留出行时间过多或过少,出行前景值均会减少。当换乘等待时间相同时,常规公交之间换乘与常规公交换乘地铁的出行前景值相比较,差值随预留出行时间增长呈现由负到正的变化趋势,且随换乘等待时间的增长其差值零点沿预留出行时间坐标轴正向移动。表明当预留出行时间较少时,通勤者选择常规公交换乘地铁的出行方式将获得更高的收益,更倾向于选择常规公交换乘地铁方式出行;预留出行时间越长时,通勤者更倾向于选择常规公交之间换乘的出行方式。研究建立的模型不仅适用于常规公共交通工具之间的换乘,同时还可以描述其他交通工具相结合的换乘方式。研究结论可为城市高峰期通勤者的换乘决策提供依据,以提升通勤者的出行满意度。

摘要： 文章针对客户需求变动导致居家医疗护理调度中断的干扰问题,将行为主体的主观满意度与干扰管理结合,基于累积前景理论度量扰动对客户、护理人员和企业管理者的影响.引入目标逐级优化思想,权衡各个参与主体的利益,构建多目标干扰管理模型,并采用两阶段的禁忌搜索算法求解该模型.在数值算例中,将文章方法与重调度方法进行比较.数据结果表明,文章方法在减少扰动对参与主体的影响上效果显著.

摘要： 针对属性值由直觉模糊数表示且属性权重未知的多属性决策问题,首先,提出一种改进的记分函数,通过证明其相关定理和与现有记分函数进行算例比较,验证其正确性与优越性,解决了现有记分函数需要二次比较和在某些情况下与客观事实不符的缺陷。其次,引入累积前景理论,提出基于改进记分函数和累积前景理论的直觉模糊TOPSIS法,以正负理想方案为参考点,采用综合前景值代替距离测度,有效地避免了忽略属性间相关性的问题,通过计算各方案的相对贴近度对方案进行排序择优。最后,通过实例比较分析和仿真数据对比验证所提记分函数和决策方法的可行性和有效性。

摘要： 城际客流具有时段分布不均衡特点,表现为高峰时段一票难求而低峰时段客座率低。为均衡客流、提高城际高铁收益,选取客运通道内不同时段车次进行差别定价。考虑旅客选择行为的差异性和有限理性,采用潜在类别分析对旅客进行分类,选取票价和时段价值两个影响因素,建立双参照点的旅客平行车次产品效用模型,以累积前景值刻画异质旅客对平行车次的出行效用。基于累积前景值构建以铁路企业收益最大,旅客广义出行费用最小的分时定价双层规划模型,设计基于灵敏度分析的启发式算法求解。最后以南宁-北海为例对高峰、非高峰时段平行列车进行实例分析,结果表明,本文提出的分时定价方法能提升收益约2.5%,且高峰、非高峰时段的客流更加均衡。

摘要： 近几年来,多种多样的图像匹配方法如雨后春笋般涌现,而对匹配方法的性能评估为推动其进一步发展的重要技术之一.本文提出了一种基于累积前景理论的对匹配方法智能评估的方法,该方法将累积前景理论引入用于处理评估匹配方法时评估指标多输出的问题.在该方法中,所有的评估指标值在计算其价值函数前,首先根据其可接受门限及其需求单调性进行正则化;在计算加权函数中的概率分布函数时,采用根据评估指标输出值的分布直方图统计计算的方法.实验使用本文提出的评估方法对三种不同的匹配方法进行了评估,评估结果与前期学者的研究结论一致,验证了该方法的有效性.

摘要： 针对指标权重不完全确定且方案指标值为三参数区间灰数的多指标决策问题,提出了一种基于前景理论的多指标灰靶决策方法.该方法利用灰色极差变换对原始决策信息进行规范化处理,并确定了正负靶心点;考虑决策者风险态度对多指标决策的影响,根据累积前景理论和点靶心距确定前景价值函数,并构建方案综合前景值最大化的多指标优化模型求解最优权向量,最终确定方案的排序.以城市公交线网的优化为例,说明了所提出的决策方法的合理性和有效性.

摘要： 针对阶段权重信息不完全、属性值为区间数形式的不确定多属性风险型动态决策问题,提出了一种考虑三参照点累积前景理论的决策方法.提出了基于外部、内部和时间三维参照点的设置方法;根据累积前景理论分别表示三参照点的价值矩阵,考虑三参照点的作用模式,基于相似度和orness测度建立了多阶段权重求解模型,据此计算各方案综合累积前景值并进行方案排序,最后将该方法应用到选择投资公司的案例中,说明方法的适用性和科学性.

摘要： 应用累积前景理论研究了随机交通网络中出行者的路径选择行为,选择期望-超额出行时间作为参考点,反映出行者同时考虑出行时间的可靠性和不可靠性,建立了基于累积前景理论的用户均衡模型,并用连续平均法求解,最后给出算例验证该模型和算法,分析了内生参考点对路径选择行为和用户均衡的影响.

摘要： 消费者选择电信套餐的行为对于电信企业的套餐营销策略具有重要的影响,为了解决有限理性的消费者对电信套餐的选择问题,本文基于电信行业的历史实际数据提出了一种基于累积前景理论的决策分析方法.在"累积前景理论"的框架下对消费者选择套餐的行为进行了理论建模:首先重点分析了参照点的设定方法,然后构建了价值函数和决策权重函数,最后通过计算每个电信套餐的前景值,得到套餐方案的优选结果.

摘要： 针对指标权重不完全确定且方案指标值为三参数区间灰数的多指标决策问题,提出了一种基于前景理论的多指标灰靶决策方法.该方法利用灰色极差变换对原始决策信息进行规范化处理,并确定了正负靶心点;考虑决策者风险态度对多指标决策的影响,根据累积前景理论和点靶心距确定前景价值函数,并构建方案综合前景值最大化的多指标优化模型求解最优权向量,最终确定方案的排序.以城市公交线网的优化为例,说明了所提出的决策方法的合理性和有效性.

摘要： 针对传统道路交通研究中存在的问题,本文建立了一个依赖随机参考点的网络均衡配流模型.将随机参考点定义为最短路径行程时间与一个可接受系数的乘积.随后,基于累积前景理论,依赖随机参考点构造了和路径行程时间相关的价值函数、相应的概率权重函数,从而建立了路径的累积前景.假设所有出行者遵循最大化路径累积前景的路径选择原则,给出了基于累积前景的均衡条件和相应的不动点模型,运用Monte Carlo模拟和连续平均法,给出了一个启发式求解算法.最后,在一个算例网络上验证了模型和算法的可用性.

摘要： 本文首先借助以属性集合为表现形式的突发事件结构化描述方法，即:突发事件={{事件类型}，{关键属性}，{从属属性}，{环境属性}，{危害评估属性}}，通过对多个现实案例的简介、梳理和结构化描述，提炼出货车事故的规范性结构化描述，即:“货车事故={{渐变型}，{发生方式，触及范围}，{货车性能，货物性质，驾驶员能力}，{天气条件，救助成熟度，路况信息}，{货物损失数量，货车毁坏程度，人员伤亡数}}”。进而，通过总结当前有关决策支持系统设计的研究成果中一般所考虑的影响因素，提出货车事故发生后行为人决策的集合描述方法，即:“行为决策货车事故={{决策主体}，{决策目标}，{决策环境}，{决策方案}，{决策效益}}”。然后，从货车事故的属性层次和行为决策的集合组成要素层次探究了哄抢现象的发生机制，并运用数学函数对该发生机制进行了更为严谨的逻辑推理，且辅以实际案例加以例证。推理结果表明，货车事故发生之后的哄抢现象归根结底是在行为人之间的心理博弈关系中所产生的。进一步，通过分析货车事故的突发性、事故发展的不确定性和决策的紧迫性，以及行为人固有的趋利避害、法不责众和从众等心理，得知民众和政府部门在从各自的决策方案中选择最优方案时，主要涉及二者分别对相关利益(包括经济利益、社会利益等)心理认知的不断调整和完善。因此，二者都仅具有“有限理性”，且博弈过程具有动态性、多阶段性，符合演化博弈论的应用范畴。然而，演化博弈论的支付函数是由基于期望效用理论的客观收益构成，无法刻画博弈主体的心理认知。而累积前景理论作为行为决策领域中的前沿理论，能够较好克服期望效用理论的不足。基于此，考虑将累积前景理论与演化博弈论进行融合，使得民众和政府部门在演化博弈论中的支付函数均以各自客观得失在累积前景理论中的价值函数进行表示，而一方对于另一方的不同策略选择概率的认知均通过累积前景理论中的决策权重函数进行量化。当前本文研究成果能够为行为决策领域的相关理论在群体性突发事件演化过程中的应用提供基础，也能够为现实中识别哄抢现象在货车事故中的发生时机和规模，以及为政府各级部门识别民众的行为策略选择规律和制定应急处置策略提供理论参考。

摘要： 本文将行为决策应用到突发事件的应急管理中，首先引入并进一步分析了突发事件的结构化描述方法，然后，通过整理和总结现有关于突发事件应急管理中行为决策研究所考虑的一般要素，提出了应对突发事件的行为决策集合描述方法。基于此，通过多案例研究对突发事件与行为决策的结构化描述方法进行了例证，并从结构化组成要素层次探究了突发事件情景和应急预案的生成过程，进而设计了行为决策对突发事件的干预机制。在此基础上，分析了该干预机制的干预效果在激变型和渐变型两类突发事件下的不同表现形式，并以数学符号对不同表现形式中的逻辑关系进行了定量化表达。进一步，考虑到决策者的有限理性、参照依赖、损失厌恶、灵敏度递减等行为因素，以及事件情景的演化控制目标和危害程度控制目标，通过将备选应急预案两两对比，运用累积前景理论计算突发事件情景“重要属性”的前景价值，并结合决策者的认知，计算这些“重要属性”的决策权重，从而得到不同应急预案下事件情景所有“重要属性”的综合价值，据此给出应急预案的优劣关系排序。在此基础上，若有两个或多个应急预案实施下事件情景“重要属性”的综合价值相当，则决策者可根据应急预案的实施难度、响应及时性和预计成本耗费进行排序，最终结合可供支配的财力，可供动用的人力、物力等因素，确定应急预案的最优启动策略。最后，分析了激变型突发事件的应急预案评估可视为渐变型突发事件的应急预案评估的特例，从而为体现普适性，以前文所介绍的2003年SARS为例对渐变型突发事件的应急预案启动策略进行了案例研究，验证了理论研究的有效性，以期为决策者提供理论和方法支持。

摘要： 本发明提供了一种基于前景累积图像的图像型火灾探测方法，建立了前景累积图像，并用于火焰图像的实时探测，通过计算机对由监控摄像机得到的视频图像提取前景累积图像，对图像进行分块，统计每个图像块中各个像素在前景累积图像中的亮度值，根据预先设定好的灵敏度进行判别，如果是火灾，给出报警信号，如果不是，则返回到最初的步骤继续处理下一帧图像。本发明根据对运动历史图像的定义进行修改，得到前景累积图像，该图像能够很好反应火焰的有源特征，大大降低误报率，并具有很好的抗噪声能力。此外，该算法原理较简单，计算量低，实时性非常好，能够很好满足目前图像型火灾探测技术对于实时性的要求。

摘要： 本发明公开了基于随机矩阵理论与累积和的悬浮系统早期故障检测方法，包括以下步骤：S1、基于随机矩阵理论和大数据构建初始矩阵；S2、通过预设的移动窗口将初始矩阵转换为批量随机矩阵；S3、根据随机矩阵理论单环定理将批量随机矩阵转换为非Hermite矩阵；S4、计算非Hermite矩阵的特征值，并根据所述特征值得到该特征值的MSR，并将MSR作为悬浮系统的健康状态值；S5、依据得到的悬浮系统的健康状态值，通过累积和函数实现悬浮系统早期故障检测。本发明通过随机矩阵理论获得悬浮系统的健康状态值，并通过悬浮系统健康状态的历史值，利用累积和函数实现早期故障检测，具有检测简单、可靠性高的优点。

摘要： 本发明公开了一种基于非线性疲劳损伤累积理论的构件疲劳寿命评估方法，其包括采用有限元分析模型对构件在至少一个工况下进行应力分析，并选取应力值大于设定应力的区域作为该工况的危险分析区域；采用构件在一次任务中的载荷施加于有限元分析模型中进行仿真，得到危险分析区域中应力、应变的最大值与最小值；根据危险分析区域中应力的最大值与最小值，计算每个工况的等效应力；根据危险分析区域中应变的最大值和最小值，预测构件在每个工况下的疲劳寿命预测值；根据每个工况下的等效应力和疲劳寿命预测值，计算构件在应力谱下的疲劳累积损伤；根据疲劳累积损伤，计算构件的疲劳寿命。

摘要： 本发明提供了一种基于累积前景价值和三支决策的态势评估方法与系统，该方法包括：确定无人机态势感知得到的目标信息并进行规范化，根据规范化目标信息矩阵计算得到目标的概率；根据目标信息矩阵计算累积前景价值理论中的参考点和每个目标的结果矩阵；根据参考点、结果矩阵和概率计算累积前景价值；比较目标的三个累积前景价值，从而对态势评估结果进行三支决策，将目标划分到采取执行(正域)、进一步研究(边界域)及不执行(负域)动作中。采用本发明方法，决策者可以根据三支决策结果对目标做出合理的决策，并且通过引入累积前景价值理论，可以反映决策者的主观偏好和风险态度，使决策过程更加符合实际环境，有利于决策者做出正确的指挥判断。

摘要： 本发明提供了一种基于前景累积图像的图像型火灾探测方法，建立了前景累积图像，并用于火焰图像的实时探测，通过计算机对由监控摄像机得到的视频图像提取前景累积图像，对图像进行分块，统计每个图像块中各个像素在前景累积图像中的亮度值，根据预先设定好的灵敏度进行判别，如果是火灾，给出报警信号，如果不是，则返回到最初的步骤继续处理下一帧图像。本发明根据对运动历史图像的定义进行修改，得到前景累积图像，该图像能够很好反应火焰的有源特征，大大降低误报率，并具有很好的抗噪声能力。此外，该算法原理较简单，计算量低，实时性非常好，能够很好满足目前图像型火灾探测技术对于实时性的要求。

摘要： 获得指示车辆的状态的状态信息。基于状态信息，获得组信息，该组信息由包括车辆停止的第一停止位置的第一停止信息形成，并且由包括车辆在第一停止位置之后停止的第二停止位置的第二停止信息形成。基于组信息，用于识别包括第二停止位置的道路区域的识别信息与第一停止位置相关联并且被累积。

摘要： 本发明公开了一种基于累积前景理论与模糊VIKOR理论的列车关键部件辨识方法，该方法包括如下步骤：首先，提取轨道列车相关部件及其潜在的故障模式，基于二型直觉模糊语义，对不同故障模式评分；其次，基于累积前景理论，构建故障模式的价值前景函数，计算不同指标下的部件的累积前景值；最后，通过VIKOR方法融合不同指标下的部件累积前景值，得到轨道列车系统部件的风险排序结果，辨识系统关键部件。本发明以列车系统故障模式、影响及危害性分析为基础，并基于累积前景理论的方法进行列车系统风险分析及关键部件的辨识，为轨道交通现场运营维护人员重点维护任务提供了理论支持。

摘要： 本发明公开了一种基于累积前景理论与模糊VIKOR理论的列车关键部件辨识方法，该方法包括如下步骤：首先，提取轨道列车相关部件及其潜在的故障模式，基于二型直觉模糊语义，对不同故障模式评分；其次，基于累积前景理论，构建故障模式的价值前景函数，计算不同指标下的部件的累积前景值；最后，通过VIKOR方法融合不同指标下的部件累积前景值，得到轨道列车系统部件的风险排序结果，辨识系统关键部件。本发明以列车系统故障模式、影响及危害性分析为基础，并基于累积前景理论的方法进行列车系统风险分析及关键部件的辨识，为轨道交通现场运营维护人员重点维护任务提供了理论支持。

摘要： 本发明属于电动车充电行为控制技术领域，公开了一种基于改进累积前景理论的异质性车主充电行为建模方法，引入累积前景理论对电动车充电行为进行建模，提出以电动车收益的累积前景值作为评价指标，以电动车充电时间和充电容量为灵敏度分析参数，建立了电动汽车实时充电决策偏好问题模型，为了准确地描述异质性车主的充电行为，本发明提出了一种具有心理感知的异质参考点模型，并将异质参考点应用于累积前景值的计算中，结果表明，在不同风险偏好且参考点异质的情况下，车主会表现出不同的充电决策行为，其模拟结果更符合实际，改进累积前景理论在描述异质性车主充电行为时更加精确。

摘要： 本发明涉及一种基于累积前景理论的出行选择方法，包括以下步骤：将累积前景理论引入到博弈论分析框架，同时构建出行博弈支付矩阵，根据博弈论分析框架和出行感知支付矩阵构建基于累积前景理论博弈策略模型；根据出行博弈支付矩阵，构建基于期望效用的博弈策略模型；通过算例分析，比较基于累积前景理论模型的纳什均衡解和期望效用的博弈策略模型的纳什均衡解，并在不同出行场景下对比两种框架下的民众出行选择差异。相对于现有技术，本发明提出了基于累积前景理论的出行选择博弈模型，并在不同出行场景下对比两种分析框架的民众出行选择差异，该模型对城市促使公交优先，合理配置交通资源和缓解交通拥堵具有重要意义。