多属性决策中权重确定的一种集成方法

针对多属性决策中属性权重的确定问题,提出了一种主客观信． 的集成方法．该方法是通过一个数学规划模型,将决策者给出的主观权重偏好信息与客观的决策矩阵信息进行有机 地集成,使确定的权重同时反映主观程度和客观程度．     

对方案有偏好的区间数多属性灰色关联决策模型

针对属性值以区间数形式给出并且已知方案偏好信息的多属性决策问题,提出了一种灰色关联分析的决策方法。该方法依据一般的灰色关联分析方法的基本思路,给出了该问题的计算步骤,其核心是通过构建并求解一个单目标最优化模型,得到属性权重信息,从而计算出每个方案客观偏好值与主观偏好值的灰色关联系数,进而得到每个方案客观偏好与主观偏好的关联度,根据关联度对所有方案进行排序。最后给出了一个数值例子,结果表明方法简单,有效和易于计算。     

基于赋权结果偏差系数的组合赋权法

本文在综合各种赋权方法给出的主观和客观指标权重信息的基础上,建立了求解企业绩效评价指标权重的优化模型,根据各种主客观赋权法给出的赋权结果的偏差系数确定其在权重组合中的加权系数。通过计算权重向量各分向量的偏差度来得到一致性系数,最后通过应用实例对此方法予以说明。     

群决策中基于二元语义的主客观权重集成方法

针对一类属性值和属性权重信息均以语言评价信息形式给出的多属性群决策问题,提出了一种基于二元语义信息处理的主客观属性权重集成方法.首先运用二元语义集成算子计算属性的主观权重,然后给出一种基于最小偏差的属性客观权重计算方法,该方法根据决策者给出的语言决策矩阵计算决策群体对属性判断的偏差,偏差越大,表明决策者对该属性评价意见的分歧越大,则应赋给该属性越小的权重值,以提高群体意见的一致性.在此基础上,对属性的主、客观权重信息进行集成,得到属性综合权重.最后通过算例说明了该方法的有效性和实用性.     

考虑后悔规避的灰色群体偏离靶心度决策方法

针对指标值、指标权重以及状态概率均为区间灰数的风险型多指标群决策问题，考虑决策者的后悔规避的心理行为，提出基于后悔理论和区间灰数信息的群体偏离靶心度决策方法。该方法将后悔理论融入到群决策过程中，建立了各决策者的综合灰色感知效用矩阵，由此定义了群体灰色正负靶心以及灰色群体偏离靶心度；以灰色群体偏离靶心度综合值最大化为目标、同时结合极大熵原理构建优化模型并解出最优专家权重向量，利用灰色群体偏离靶心度大小对方案进行排序；最后，通过具体算例验证了该方法的有效性和实用性。     

一种新的混合型多属性决策方法及在供应商选择中的应用

研究了一种属性权重未知的混合型多属性决策模型.为了简化计算,把区间数和模糊数转化成精确数得到规范的决策矩阵.基于属性的熵,建立了具有柔性的客观权重模型,把客观权重和主观权重线性合成为综合权重.给出了客观权重和综合权重合理性的判定定理.最后的案例说明该法是可行、有效的.     

基于改进模糊综合评价法的信用评估体系研究—以我国中小上市公司为样本的实证研究

分析我国中小企业目前的融资困境及其根源,提出改进模糊综合评价模型—AFF模型(Analytic hierarchy process- Factor Analysis- Fuzzy Comprehensive Evaluation)对中小企业进行信用评估。该模型在进行指标权重决策问题时,不仅考虑了复杂大群体决策的不确定性,更是将主观赋权法和客观赋权法思想相结合,提出以基于群决策的AHP方法确定主观权重,基于因子分析法(FA)确定客观权重,最后将主客观权重集结得到指标的综合权重。模型既克服了传统主观因素赋权的不足,又充分考虑客观因素,而且引入了群体决策的思想,拓展了模糊综合评价法的应用,更具理论实际意义。选取信息技术服务业53家公司为样本,利用该模型进行了实证分析,验证了该模型的适用性、稳定性和客观性。分析结果表明,采用AFF模型能准确地得到公司的信用等级,并能发现导致公司信用状况不佳的相关因素,通过对相关因素的剖析,帮助领导者和决策者改善公司信用状况,具有较强的实践意义。AFF模型在各类理论与实践的综合评价中均具有应用和推广价值。     

基于粗糙集理论的城市购房决策

购房的决策问题是一个需要综合考虑多因素的决策问题。购房者在对不同楼盘进行筛选、比较的时候,除了可以直接对影响因素进行主观赋权之外,还可以充分利用历史数据,从客观上对影响决策的各因素进行合理、科学地分析。而粗糙集理论能有效地对历史数据进行处理,在客观上确定属性重要性。然后结合具体环境,构造各因素间的两两比较判断矩阵,得到主观权重,综合主客观权重最后得到综合权重,为购房决策提供依据。     

基于熵权的电力公司绩效模糊综合评价研究

本文以电力公司发展战略目标为依据,借鉴KPI方法构建了电力公司绩效评价指标体系.运用熵权和模糊综合评价相结舍的方法,采用科学的主观权重与客观权重相结合的赋权方法,构建了电力公司绩效评价体系,并验证了此缋效评价体系的有效性和科学性,以期为我国电力公司绩效评价提供一种适合的思路和方法,从而更好地提升电力公司的管理水平.     

基于离差最大化组合赋权的生态评价模型及10个副省级城市的实证研究

根据科学发展观的内涵,首先,利用"驱动力-压力-状态-影响-响应(DPSIR)"五因素模型的框架构建了生态系统综合评价指标体系;然后,运用G1法和变异系数法分别确定指标的主观和客观权重;最后,运用离差最大化的思想通过一个最优规划模型来确定出主客观的最优权重,建立综合评价模型.同时,对我国10个副省级城市的生态系统进行了实证分析,并有针对性地提出了政策建议.     

基于最小偏差组合权重的突发事件应急能力评价模型

在突发事件应急能力评价问题中存在着不同评价方法的冲突性,即群决策评价结果的方法依赖性问题。本文以高速公路突发事件应急能力评价为研究对象,提出了基于最小偏差组合权重的评价模型。首先,系统地分析了高速公路突发事件应急能力的评价问题,建立了基于过程管理的高速公路突发事件应急能力评价的指标体系。根据语言评价指标分别运用二元语义层次分析法、G1主观赋权法和基于熵值法的二元语义赋权法等三种方法确定各评价指标的权重,然后综合各种评价方法构建了基于最小偏差的组合权重线性规划模型,确定准则层的最优复合权重,得出高速公路应急能力的评价值。最后,以上海"9·14"重大道路交通事故作为应急能力评价的分析案例,比较了不同评价模型的结果,并对评价指标进行敏感性分析。研究结果表明,基于最小偏差组合权重的评价模型能够在多个评价模型中达到最大的一致性,从而有效地减少了群决策中不同主客观评价方法的"极化"效应。     

方案有不确定偏好的区间数相对熵群决策方法

研究了属性值是区间数并且已知方案偏好信息的多属性群决策问题。建立了每个方案客观偏好值与主观偏好值偏差的相对熵测度矩阵;基于客观信息和方案偏好信息的相对熵建立了属性权重模型;建立了一个新的区间数比较的可能度公式,基于可能度公式给出了方案排序方法,算例说明方法可行性。     

基于VaR收益率约束的贷款组合优化决策模型

本文以贷款的收益率为金融资产的收益,以贷款收益率的波动为标准反映贷款风险,在VaR约束下,以拉格朗日乘子法为工具求二次规划,建立了在既定组合收益范围内,组合风险最小的贷款组合优化决策模型。该模型的特点一是以收益率最大损失的形式、而不是收益额的形式来反应VaR,使组合决策分析更为方便。二是考虑了风险之间的相关性,用组合VaR的收益率最大损失来控制贷款收益率的风险限额;使贷款的分配直接反映了商业银行的风险承受能力。三是在合理的目标收益范围内,给定任意一个决策者期望的收益率,总能找到对应的风险最小的贷款组合,由此模型求出的有效边界,为组合贷款的优化决策提供了科学的方法。     

基于遗传算法的微电网负荷优化分配

负荷优化分配是电力系统中的一类重要优化问题,即在满足各类系统约束条件下,实现发电总成本最低。为了促进微电网的优化运行,本文研究了包含柴油发电机、微型燃气轮机、光伏发电机和风力发电机组成的微电网的负荷优化分配问题。首先简要分析了各个微电源的发电特征和成本函数,然后分别建立了孤岛模式和并网模式下的微电网负荷优化分配模型,孤岛模式下优化模型的目标函数是包含燃料成本和运行维护成本的总成本,约束条件包括发电能力约束和系统功率平衡约束,并网模式下的优化模型则在此基础上,在目标函数中增加了其与大电网交易的收入和支出,在约束条件中增加了电力交易约束。最后,通过遗传算法分别对两种模式下的优化模型进行仿真求解。结果表明,本文提出的负荷优化分配方法可以有效降低微电网的运行成本,促进微电网的优化运行。     

地方政府债券发行额度的优化配置研究

地方政府债券"自发自还"模式虽然可以有效解决以往模式发行主体和偿债主体的不一致性，但高层级地方政府在分配债券资源时仍然面临着较大的信息不对称和道德风险。本文依据结构化模型及契约理论，从高层级地方政府的角度构建了地方政府债券发行额度的分配决策模型。在效益风险合理搭配的框架下，通过使用遗传算法对双重目标进行加权，分析了省级政府与地（市）级政府之间的债券优化配置方案。研究结果表明，基于经济社会效益最大化和政府债券违约概率最小化等多目标优化求解，可以实现政府债券资源分配的帕累托改进。这对于地方政府债务风险显性化和政府债券合理配置研究将大有裨益，从而有利于科学管控我国日益严峻的地方政府债务风险。     

基于利率非平行移动风险控制的资产负债组合优化模型

引入现金流离散度对收益率曲线非平行移动带来的利率风险进行免疫,以银行各项资产和负债的现金流离散度零缺口为约束条件,以银行各项贷款组合收益最大为目标函数,建立了基于利率非平行移动风险控制的资产负债组合优化模型.该模型通过现金流离散度的零缺口免疫匹配银行的资产与负债,控制了利率期限结构非平行移动带来的利率风险.该利率期限结构非平行移动的风险免疫更具有普遍性.通过不同时段的远期收益率来贴现资产和负债的现金流,使现金流离散度的计算更加准确.反映了不同时期收益率变化对各期现金流的影响,提高了现金流离散度的计算精度,改变了现有研究的久期免疫用恒定的名义利率贴现现金流的做法.     

基于案例学习的多层次聚类指标客观权重极大熵挖掘模型

本文针对待聚类对象的多层次聚类指标权重配置问题进行了研究。首先运用向量空间模型将聚类对象表征为包含多个层次聚类属性指标的特征空间向量并基于余弦距离测算底层属性指标的相似程度，然后根据聚类指标的层次结构以及相应各层指标的权重系数综合测算对象之间的相似程度，最后根据历史聚类案例中相同类别对象之间相似度较大，不同类别对象之间相似度较小等特点，构建了基于案例学习的多层次聚类指标客观权重极大熵挖掘模型。通过案例分析以及与其他方法的比较研究，证明了本模型的可行性与有效性，为多层次聚类指标客观赋权问题提供了一种新的研究思路。     

Entropy Principles in Decision Making Under Risk

This paper considers decision problems where: (1) The exact probability distribution over the states of nature is not precisely known, but certain prior information is available about the possibilities of these outcomes; (2) A prior distribution over the states of nature is known, but new constraint information about the probabilities becomes available. The maximum entropy principle asserts that the probability distribution with maximum entropy, satisfying the prior knowledge, should be used in the decision problem. The minimum cross-entropy principle says that the posterior distribution is the one which minimizes cross-entropy, subject to the new constraint information. The entropy principles have not gone uncriticized, and this literature, together with that justifying the principles, is surveyed. Both principles are illustrated in a number of situations where the distribution is either discrete or continuous. The discrete distribution case with prior interval estimates based on expert opinions is considered in detail.     

基于社交网络分析的区间二元语义群决策方法研究

通过基于Steiner点的区间二元语义集结方法,将评价信息通过相关转化规则量化为对应的二维坐标系中的坐标点集,运用植物模拟生长算法获取对应区间点集的Steiner点(专家群体最优结集点,即群体共识点),按照逆映射关系还原为二元语义集结信息,从而提出一种基于社交网络分析和专家自信偏好关系的区间二元语义群决策问题的新方法。结合专家自信程度系数和社交网络结构中的影响力调整专家主观权重,结合专家相对重要系数与群体相似度系数获取客观权重,最终确定专家综合权重,并对方案进行择优排序。通过算例分析说明方法的可行性和有效性。