考虑决策者偏好的均衡接近度灰关联改进 TOPSIS动态评价方法及其应用研究

为了比较多个待评价对象在某一时间段内各个时刻和总体优劣水平，需要进行动态评价。针对TOPSIS和灰色关联度法优缺点，加入时间维度，提出考虑决策者偏好的均衡接近度灰关联改进TOPSIS动态评价方法，该方法同时反映了待评价对象与理想方案的位置关系以及数据曲线的相似程度，可以避免局部点关联倾向。可以同时兼顾存量和增量，得到各时刻及该时间段各待评价对象总体评价结果。根据决策者对位置和形状的偏好程度以及存量和增量偏好程度不同，对相应参数取不同值。将该方法应用于2013-2017年期间我国东部地区各省市高质量发展评价以验证本文所提方法的有效性。     

基于理想解法的动态评价方法研究

为了比较多个系统在不同时刻的总体发展水平,需要进行动态评价。将二维数据加入时序数据扩展为三维数据,提出基于理想解法的动态评价方法,该方法既考虑评价指标值差异程度又考虑指标值增长程度,既可以得到各评价对象各时刻的综合评价值及排序,也可以得到各评价对象在某个时间段内总体的评价值和排序结果。最后用一个实例说明本研究实际应用上的有效性。基于理想解的动态评价方法给比较多个系统在不同时刻的总体发展水平(动态评价)提供了思路,是综合评价方法研究的有益补充,可以利用该方法进行应用研究。     

物元法分类动态综合评价方法及速度特征分析

针对动态多指标决策问题,提出一种物元法分类动态综合评价方法,并对数据进行速度特征分析提出改进措施。在该方法中,首先将定性和定量因素联系起来进行研究,通过关联度分析,使评价中的问题定量化;然后将数据进行"奖优罚劣"规范化后,从均值和理想点两个角度作为参考,并采用"先进平均数"和"落后平均数"进行分类和动态综合评价;并在此基础上,利用速度特征分析原因并提出改进措施。最后,通过一个算例说明了该方法的有效性和可行性。     

基于灰色关联度和理想解法的决策方法研究

引入灰色系统理论对传统理想解法(TOPSIS)进行了拓展,提出了一种基于灰色关联度和理想解法(TOP-SIS)的决策方法。该方法将欧氏距离和灰色关联度有机结合,构造了一种新的相对贴近度以实现对方案的评价。新贴近度同时反映了方案与理想方案和负理想方案之间的位置关系和数据曲线的相似性差异,物理含义更加明确。最后通过一个供应商选择的示例进一步说明了方法的应用步骤。     

油田开发污染源危险度评价模型及实证研究

针对油田开发污染源存在危险度,提出一种将灰关联度分析与故障树分析相结合的危险度评价模型.该模型运用灰关联度分析方法进行事故模式的识别,并根据某一具体的故障树,分析和导出顶事件发生的各种故障模式的可能性大小.然后,选取大庆油田工程有限公司典型案例进行实证研究,结果表明该方法对油田开发污染源危险度评价具备可行性和操作性.     

基于多维时间序列的灰色模糊信用评价研究

传统信用评价技术多在孤立时间点上对受评目标数据进行评价分析,但受评目标由于某些原因可能产生数据"突变",导致评价结果失真,产生信用风险.针对这一问题,本文提出应用多维时间序列数据对受评样本进行信用评价.该方法首先对多维时间序列数据使用灰色关联分析方法进行分割处理,解决"维数灾难"带来的严重影响,并将得到的灰色关联度值作...     

权重信息完全未知的灰色多属性群决策方法研究

基于灰色系统理论的思想和方法,探讨了决策方案的属性值为区间灰数、属性权重及各决策人的权威权重完全未知的灰色多属性群决策问题。通过分析,引入了个体理想最优方案向量、理想专家、方案间优势度和方案集中方案间优势比较矩阵等概念。根据区间灰数的本质特征,定义了两区间灰数的新的相离度,构建了基于两区间灰数相离度的灰色区间关联系数公式及灰色关联度。建立了基于投影的特征向量法和模糊互补判断矩阵排序方法的两种决策算法,给出的算法避免了权重的计算。文中实例分析说明了所提出的灰色多属性群决策方法的合理性及其算法的有效性。     

基于正交投影法的动态评价方法

为了更全面评价不同对象在不同时刻的总体发展水平，本文提出了基于正交投影法的动态评价方法。首先为克服传统理想解法欧式距离计算贴近度的不足，采用"垂直距离"代替"欧式距离"计算方案的贴近度，然后考虑时间因素构建动态评价模型，分别计算待评价对象在指标值差异程度和增长程度情况下的综合评价值，最后通过二次加权法将各时间段的评价值进行综合计算得出待评价方案的综合评价结果。该方法既能计算待评价对象在任意时间的评价值，又能计算其在某特定时间段内的总体评价值。最后用实例讨论了动态评价模型中偏好参数对排序结果的灵敏度证明了其稳定性，更进一步地通过与其他动态评价方法的比较，证明了其有效性。     

一种新的投资倾斜排序方法：兼与陈国宏同志商榷

文献「１」用行业关联度修正投资倾斜排序，提出了一种评价方法，但该方法仍有两个缺陷：一是没有考虑行业发展对自身的影响；二是，关联度是通过特尔菲法或一般的专家调查法获得的，具有一定的人为因素和随意性。本文利用经济效益传递系数矩阵建立关联度矩阵，并同时考虑行业发展对自身的影响，建立一种评价方法。由于经济效益传递系数矩阵可以从投入产出表中直接获得，因此该评价方法克服了文献「１」所提方法的缺陷，保留了它的优     

一种新的基于双前沿面的交叉效率方法及其应用

本文将双前沿面效率评价的思想引入到传统交叉效率模型中，同时，针对双前沿面交叉效率方法中仁慈型和激进型交叉效率策略无法抉择，以及这两种交叉效率策略的应用范围有限的不足，提出了一种新的基于双前沿面的交叉效率方法。该方法的基本思想是选取一个理想决策单元和负理想决策单元，使用被评价决策单元的权重来计算理想决策单元和负理想决策单元的效率，并使被评价决策单元的效率尽可能接近理想解的效率，同时，尽可能远离负理想解的效率。根据该思想，分别在乐观前沿面和悲观前沿面下求解交叉效率值并进行集结，避免了由于前沿面的选择不同导致的差异以及决策者对仁慈型和激进型交叉效率策略进行抉择的困难。最后，将本文方法与现有方法进行对比分析，并将本文方法应用于我国东部地区10个省(直辖市)的创新效率评价中，以验证方法的有效性。     

面向动态评价的长效机制及其构建研究

事物的动态发展变化催生了对动态评价方法的需求。为解决动态评价中跨阶段动态可比性和对新增阶段的适应性等动态评价长效性需求问题，提出动态评价长效机制的构建原理。通过对数据标准化方式和多种评价方法的特征分析，在分析动态评价过程各环节技术的动态有效性基础上，从数据采集、数据标准化、评价方法的选择与使用等方面，基于线性加权模式下的竞优评析方法，构建了一种面向动态评价的“客观民主式”动态评价长效机制。最后，通过一个实例说明本研究在实际应用上的有效性。面向动态评价的长效评价机制为解决动态评价有效性问题提供了思路，可作为综合评价理论方法的一种有益补充。     

基于一致性的动态组合评价方法研究

为了解决多种动态评价方法和动态组合评价方法评价结论非一致性问题,提出基于一致性的动态组合评价方法。确定相容动态评价方法集,应用几种动态组合评价方法对相容动态评价方法集中的单一动态评价结论进行组合评价,如果评价结论非一致,再利用这几种动态组合评价方法对动态组合评价结论进行组合或再组合,直到得到一致性的动态组合排序值为止。应用基于一致性的动态组合评价方法对东部地区区域自主创新能力进行动态组合评价,得到一致性的评价结论,通过实例说明本研究实际应用上的有效性。基于一致性的动态组合评价方法对解决多种动态评价方法评价结论非一致性问题提供了思路,是综合评价方法研究的有益补充,可以利用该方法进行应用研究。     

区间直觉模糊数环境下基于犹豫度和相关系数的多属性群决策模型研究

多属性群决策问题是当今复杂决策环境下的研究热点,而区间直觉模糊数可以从隶属度、非隶属度和犹豫度三方面描述不确定信息,具有很强的表现能力,因此学界基于区间直觉模糊数对多属性群决策问题进行了大量研究。但是现有研究一方面在处理共识达成问题时所广泛采用的"多数原则"策略会导致某些关键信息或知识被视为冲突意见而被修改或忽视;另一方面基于距离的区间直觉模糊数相似性测算方法忽略了犹豫度的影响,会造成评价信息损失。针对上述不足,提出区间直觉模糊数环境下基于犹豫度和相关系数的多属性群决策模型。首先,通过个体犹豫度和群体犹豫度的提出,保证了决策群体内部信息和知识的有效交流,使关键性决策信息或知识不会通过强制修改或删除的方式失效;其次,采用区间直觉模糊数相关系数测量相似度,避免基于距离测算而可能出现的错误结果;继而,将决策主体权重设置为区间直觉模糊数形式,通过计算不同决策者之间的相对优势值和劣势值进行主观赋值,保证了决策者权重的客观性和真实性;此外,结合TOPSIS和线性规划方法求解得到最优属性权重,保证了属性赋值的精确性,最后,通过具体的应用实例以及与当前学界主要研究成果的比较分析,进一步论证了所提模型的优势和创新性。     

动态综合评价中的数据预处理方法研究

数据预处理是综合评价的基础，通常包括指标类型一致化处理和无量纲化处理，指标值预处理结果会对后续的评价结论产生较大的影响。针对利用现有静态数据预处理方法对动态综合评价中的三维数据进行处理时会消除数据中隐含增量信息的问题，提出一种动态综合评价的数据预处理方法来解决该问题。通过介绍现有常用评价指标预处理方法，并分析这些预处理方法的特点，扬长避短，提出全局改进归一化方法，作为动态综合评价中指标一致化及无量纲化方法，对指标值进行预处理。最后通过算例比较分析，说明各方法特点，验证全局改进归一化方法是一种有效的动态综合评价数据预处理方法。     

基于漂移度的动态组合评价方法研究

为了解决多种动态评价方法评价结论非一致性问题,提出动态组合评价方法。以相容动态评价方法集为基础对不同动态评价方法的漂移性进行测度研究,提出了基于漂移度的动态组合评价方法。最后用一个实例说明本研究实际应用上的有效性。基于漂移度的动态组合评价方法对解决多种动态评价方法评价结论非一致性问题提供了思路,是综合评价方法研究的有益补充,可以利用该方法进行应用研究。     

区间概率条件下属性值为不确定语言变量的风险型多属性决策研究

针对区间概率条件下属性值为不确定语言信息且属性权重未知的风险型多属性决策问题,提出了一种基于概率理论和不确定语言变量的TOPSIS决策方法。首先建立了区间概率转化为点概率的数学模型,通过期望值将风险型决策矩阵转化为确定型矩阵;然后利用方案与理想解越近方案越优,与负理想解越远方案越优的原则建立属性权重确定模型,并利用TOPSIS方法的相对优属度大小确定方案的排序;最后通过应用案例说明了本方法的决策步骤。     

基于样本集的区间数灰靶分类决策模型及应用

基于灰靶思想的不确定背景分类决策问题分析,本文提出了区间数灰靶分类决策模型。该模型将灰靶决策拓展到决策信息为区间数的情况,提出了区间数的靶心距测度方法;根据靶心距提出了灰靶分类决策中的靶心分类临界值设置方法;以决策对象的靶心距与临界值之间的偏差总量最小为目标,建立了指标权重和分类临界值的确定模型;依据求解的权重与分类临界值对决策对象集进行分类评价。算例分析验证了该模型的有效性和可行性,可以很好地解决决策对象众多、分类数不确定等特性的多属性分类决策问题。