模糊指派问题解决模型：复合量化策略与遗传算法

"这篇论文主要探讨了基于复合量化策略解决模糊指派问题的模型和方法，引入了水平效应函数的概念，并结合遗传算法优化了解决方案。" 这篇论文关注的是模糊指派问题的解决策略，该问题在处理具有不确定性的任务分配或资源匹配时常见。模糊指派问题通常涉及到在不确定或模糊的条件下，将一组任务或对象最优地分配到另一组对象，其中任务和对象的属性可能有模糊的评估或权重。 作者李法朝、靳晨霞和刘立民首先针对模糊信息的处理提出了一个创新概念——水平效应函数。这个函数是用来描述处理模糊信息时的意识水平，它能够从整体角度集中体现模糊信息的特性。通过这种方式，他们建立了一个通用的模型来量化和度量模糊信息的不确定性，这一模型被称为集中量化值的不确定性度量方法。其中，IL2度量和LU2不确定度是用于衡量模糊信息不确定性的关键工具。 进一步，论文构建了一种反映决策者意识的模糊指派问题求解模型。此模型考虑了决策过程中的不确定性和主观性，使得决策者可以根据自身对模糊信息的理解来优化分配。为了实现这个模型的求解，研究者结合了经典的指派问题（Assignment Problem）和遗传算法（Genetic Algorithm），提出了一种称为GAFAP（Genetic Algorithm for Fuzzy Assignment Problem）的具体求解策略。遗传算法以其全局搜索能力和适应性，能有效应对模糊指派问题的复杂性。 论文通过Markov链理论分析了GAFAP算法的收敛性，并通过实例验证了其性能。结果显示，这种求解模型能简便地将决策者的不确定处理意识纳入决策过程，而GAFAP算法则表现出良好的收敛性和较高的计算效率，证明了该方法的有效性和实用性。 这篇研究工作为处理模糊环境下的指派问题提供了一个新的理论框架和实用方法，对于理解和解决实际生活中的多目标、多因素决策问题具有重要的参考价值。