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.     

多属性决策的两种方差最大化方法

本文针对属性权重完全未知或权重信息部分确定的多属性决策问题,提出了两种方差最大化方法.它们能充分利用规范化评价的先验信息,评价结果客观可靠,不具有主观随意性,且易于计算机上实现.     

一种动态组合评价方法及其在供应商选择中的应用

本文提出了一种动态组合评价方法，在指标权重的确定中以G1法为基础确定主观权重．运用熵值法确定客观权重。将主、客观方法得到的权重组合集成，避免了单一评价方法易产生的片面性结果；对指标评估值采用动态的分阶段线性组合，充分考虑了被评价对象在不同时期的客观状况对评价结果的影响，弥补了只考虑当前状况易产生的偶然性结果。最后用实例说明了方法的有效性。     

一种基于方差最大化的组合赋权评价方法及其应用

粗糙集权重确定方法利用属性重要度来确定属性的客观权重,这种方法克服了权重确定过分依赖专家经验知识的不足,但也忽略了各属性指标本身的重要性问题。本文将粗糙集权重确定方法与专家主观赋权的层次分析法相结合,基于方差最大化的原理提出了一种主客观组合赋权方法。粗糙集结合主观层次分析法的组合权重很好地将两者的优点有效结合,同时方差最大化原理也对传统组合权重确定方法进行了改进,使得权重的确定更加合理,更能有助于决策者做出决策。最后,用一个算例应用证明了该种组合赋权决策方法的可行性。     

一种确定权重的新方法

本文介绍利用客观信息和主观偏好信息确定权重的一种新方法。这一方法既能从客观上反映各因素的权重,又能充分体现出决策者对各因素权重的认识     

基于改进直觉模糊熵的混合多属性决策方法研究

针对属性值以区间数、语言值、直觉模糊数呈现时,提出了基于改进的直觉模糊熵和熵权法结合的方法确定属性的客观权重,通过建立主观偏好值与客观权重的总偏差最小的规划模型得到主观权重,组合赋权后建立可能度矩阵对方案排序,最后给出算例,验证方案的可行性和有效性。     

多属性决策的组合赋权方法研究

提出了多属性决策组合赋权的一种线性目标规划方法,该法把主观和客观两类权重信息相结合,既能充分利用客观信息,又尽可能地满足决策者的主观愿望,且具有思路清晰、简洁实用、易于计算机上实现等特点。最后通过算例说明了方法的可行性和有效性。     

权重信息未知情况下的多属性群决策方法及其拓展

本文针对群决策中专家权重及指标权重难以确定的问题,提出一种在权重信息完全未知情况下的基于证据距离和模糊熵权变换的多属性群决策方法,其核心在于如何仅通过决策矩阵客观地确定决策者权重及指标权重。通过信息熵和证据距离确定专家权重,并利用模糊变换原理,将专家权重向量与指标熵权矩阵合成,得到统一的群体决策指标权重;最后使用线性加权法集成所有专家对备选方案的评价信息,得到整个方案集的排序。实验结果及相关讨论表明,该方法概念清晰,计算量适中,具有较强的客观性,而且易于机器实现,是一种可行、有效的多属性群决策方法。最后将该方法推广到属性值由精确数、语言值、区间数、直觉模糊数等多种形式构成的混合型多属性群决策中。     

基于灰色关联度求解指标权重的改进方法

针对决策过程中指标权重的确定问题,在分析现有权重确定方法不足的基础上,提出了一种基于灰色关联度求解指标权重的改进方法,并对其性质进行了研究。该方法是对决策者给出的主观权重经验判断矩阵进行充分挖掘,提取出一个公共比较权重数列,并建立一个简易的数学模型,使确定的权重同时反映主观程度和客观程度。算例分析说明了该改进方法的简单性与实用性。     

基于粗集理论的属性权重确定方法

通常属性权重的确定方法是根据决策者的先验知识来确定。本文根据粗集理论中属性重要度的判断方法,提出将决策者先验知识给定的权重同粗集理论确定的属性重要度结合起来最终确定属性权重,即基于粗集理论的属性权重确定,实现主观先验知识同客观情况的统一,从而得出更加理想的权重确定结果。