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刘亦奎;刘保定

模糊随机决策系统中的最小风险问题。 （英语） Zbl 1068.90110号

计算。操作。物件。 32，第2期，257-283（2005）.
总结：在决策过程中，我们可能会面临一个混合环境，语言和频繁的不精确性共存。频繁出现的不精确性问题可以用概率论解决，而语言不精确性的问题可以用可能性理论解决。因此，要解决这一混合决策问题，有必要将这两种理论有效地结合起来。在本文中，我们将注意力局限于这个混合决策问题，其中输入数据是不精确的，并且由模糊随机变量描述。模糊随机变量是从概率空间到模糊变量集合的映射，是在优化框架中处理模糊性和随机性双重不确定性的合适工具。
本文的目的是给出以模糊随机变量为特征的模糊随机事件的合理机会，使其能够通过Choquet积分与模糊随机变量的期望值算子相联系，就像随机事件的概率与随机变量的数学期望之间的关系，模糊事件的可信度与模糊变量的期望值算子之间的关系。为此，我们以模糊测度和模糊积分理论为研究工具，通过Choquet积分给出了模糊随机事件的三种平均概率。在讨论了平均机会的对偶性之后，我们利用平均机会通过Choquet积分定义模糊随机变量的期望值算子。
为了证明平均机会方法的合理性，我们证明了本文定义的期望值算子与我们之前的工作中给出的期望值运算符一致。利用平均机会，我们提出了一类新的模糊随机最小风险问题，其中目标和约束都由平均机会定义。为了解决一般模糊随机最小风险优化问题，设计了一种融合模糊随机模拟、遗传算法和神经网络的混合智能算法，并通过数值算例说明了其可行性和有效性。

引用于23文件

MSC公司：

90摄氏度70 模糊及其他非随机不确定性数学规划
90立方厘米 随机规划
第28页第10页 模糊测度理论
68T20型 人工智能背景下的问题解决（启发式、搜索策略等）
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统

关键词：

模糊随机变量;平均机会;模糊随机规划;遗传算法;神经网络
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Y.-K.Liu}和\textit{B.Liu}.计算。操作。第32号决议，第2号，257--283（2005年；Zbl 1068.90110）
全文： 内政部

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