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。     

一种语言评价信息不完全的多属性群决策方法

针对语言评价信息不完全的多属性群决策问题,提出了一种基于D-S理论的新决策方法。该方法首先对多个决策者给出不完全的语言评价信息进行分析,得到不同属性下各焦元的基本概率分配函数值,然后通过Dempster-Shafer合成法则对其值进行合成,计算决策方案的信度函数和似真函数值,并据此对所有决策方案进行排序。最后,通过一个算例验证该方法的可行性和有效性。     

模糊决策环境下基于COWA算子的绿色供应商选择方法

对于模糊决策环境下的绿色供应商选择问题。提出了一种方案的属性评价信息和属性权重均以模糊语言形式给出的多属性决策方法。首先,定义了模糊语言评估标度并给出了其相应的梯形模糊数表达形式。其次,利用连续区间数据OWA（COWA）算子,把梯形模糊数转化为精确实数,得到方案的排序向量,并且给出了方案排序的敏感性分析方法。最后通过算例说明了该方法的可行性和有效性。     

目标导向层次分析方法

对含有抽象属性的多属性层次结构而言,层次分析法即AHP（包括DIS-AHP、ABS-AHP、IDE-AHP和SUP-AHP四种具体方法）会因比率比较基准缺失、权重内涵模糊不清或方案评价不保序而缺乏科学理性。为发展AHP,基于摆幅置权（SW）判断模式和多属性决策属性价值公度方法,首先给出了能为层次结构抽象属性上的SW判断提供支持的规约性多属性决策属性价值公度方法,然后由此并结合多属性价值理论给出了能够克服现有层次分析法内在缺陷的目标导向层次分析方法即ToAHP。相对于AHP,ToAHP在判断模式与权重内涵、方法建构的理论基础和相关假设检验、方案评价保序与其内在数理依据上具有明显的相对科学合理性。应用分析表明：在输入信息可比的条件下,ToAHP明显优于AHP的四种分析方法之中最具可信性的SUP-AHP方法。     

基于投影的直觉模糊数多属性决策方法

针对指标取值以直觉模糊数形式给出的多属性决策问题,提出了一种基于投影的直觉模糊决策方法.该方法依据一般投影分析方法的基本思路,给出了解决属性取值为直觉模糊数的多属性决策问题的计算步骤,其核心是通过构建并求解每个方案在虚拟正、负理想方案上的投影,进而计算出每个方案对虚拟正、负理想方案的相对隶属度,即可得到所有方案的排序结果.最后给出的数值算例表明,该方法简单、有效和易于计算.     

基于证据推理的不确定多属性决策方法

针对基本属性权重的不确定性,以及基本属性与广义属性评价集的不一致性等问题,提出一种基于证据推理的不确定多属性决策方法,将证据推理算法推广到更一般的决策环境中.根据决策矩阵的信息熵客观地获得属性的权系数;而对于基本属性与广义属性评价集不一致的情况,则通过对基本属性分布评价的模糊化及模糊变换,合理地实现到广义分布评价的统一形式;最后应用证据推理算法得到整个方案集的排序.实例结果表明,该方法是可行的、有效的.     

基于后悔理论和DEMATEL的语言型多属性决策方法

针对目前语言型多属性决策方法大多基于期望效用理论且不考虑指标间影响关系的不足，提出了一种将后悔理论和决策试验与评价试验法相结合的语言型多属性决策方法。首先，依据后悔理论的思想，定义了语言后悔-欣喜函数，给出了方案感知效用值的计算公式；然后，利用决策试验与评价试验法分析指标间的影响关系，给出了基于语言DEMATEL的指标权重确定方法，再通过指标总容量最大优化模型给出了基于注水原理的指标权重确定方法，并在此基础上求解方案的综合感知效用值，据此对方案进行排序择优；最后，通过两个应用实例来验证所提方法的可行性和有效性。实例结果表明，由于该方法同时考虑了决策者的心理行为和指标间的影响关系，因此可使决策结果更加贴近现实且更为可靠。     

建设项目投标方案的优序评价模型研究

招标工作的核心是评标,即对投标方案进行优选.本文在时层次-灰色关联分析方法进行简要介绍的基础上,将该方法用于建设项目招标评价中,建立了建设项目的层次-灰色决策数学模型,并以实例说明其应用结果.     

基于属性影响度的多属性决策方法

本文对多属性决策中属性之间相互依赖和相互影响的情况进行了研究.多属性决策的大多数成果都默认属性之间是独立的.然而在实际决策中并非如此.我们就需要度量属性之间相互影响的程度,进而把这些相互影响的部分去掉.定义了属性之间的影响度,使属性之间相互影响的程度得到了度量.在原来的决策矩阵中消除这些相互影响的程度,得到了改进的决策矩阵,使之更加贴近实际决策结果.最后,本文给出一个算例,证明了这种方法的有效性和合理性.     

经济效益综合评价中的简单方法──序时多属性决策方法

本文对序时多属性决策方法进行了研究,针对工业经济效益的综合评价,提出了二个简单的方法,它以简单加权法(SAW)的基础,能够自动确定各评价目标间的加权系数,对决策方案和评价目标没有任何数量要求和限制,决策结果不具有主观随意性,运用该方法对全国部分省市经济效益进行综合评价的结果表明；它与运用非序时多属性决策方法计算的结果基本一致,而后者的计算量大大多于前者。     

基于改进的多属性群决策方法的突发事件

突发事件应急预案的编制是关系国计民生的大事.本文针对突发事件应急预案多目标的特点,改进多属性群决策的方法,集结多位专家意见对现有方案进行评估.在计算过程中,我们利用熵值法对属性客观赋权,然后两次采用理想点法整合每位专家的意见信息求解多个应急预案的群体排序.     

基于后悔理论的混合型多属性案例决策方法

本文针对决策者的后悔规避行为对案例决策的影响,提出了一种基于后悔理论的混合型多属性案例决策方法。首先,针对案例属性的相似度测算,将案例属性的范围拓展到定性数据、清晰数、区间数、语言变量和区间直觉模糊数五种类型;然后,在案例原有效用基础上考虑决策者的后悔-欣喜值来测算各案例的感知效用;进一步,通过案例相似度对感知效用加权求和得到备选方案的综合感知效用,并依据综合感知效用大小对备选方案进行排序;最后通过一个实例,验证了上述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。     

模糊多属性决策方法在信息安全评估中的应用

随着信息安全产品的标准化趋势,安全评估在信息安全管理中正占据着越来越重要的地位,各种安全评估标准纷纷出台并不断完善.但目前仍然缺乏综合评价信息系统的多种安全属性的理论模型依据.本文利用模糊性多属性决策方法,建立了一种信息系统安全管理综合评估的定量模型,旨在综合各种定性定量评估因素的影响,得到对系统安全性的综合评价的量化值,从而提高信息系统的科学管理水平.     

基于方案贴近度的不确定型多属性决策模型

针对属性权重不能完全确知的不确定型多属性决策问题,提出了衡量决策方案的一个新指标-方案贴近度,并给出了一种基于方案贴近度的决策模型。通过实例说明了该模型的合理性和可行性。     

基于k-可加模糊测度的多属性决策分析

基于k-可加模糊测度和Choquet积分理论,讨论基于关联的多属性决策分析问题的建模和求解.首先通过构建属性间的直接关联矩阵确定k值;然后依据Marichal熵理论求解属性和属性集的权重;利用Clloquet积分计算方案的综合评价值并以此对方案进行排序;最后给出算例验证上述理论和方法的合理性.     

基于κ-可加模糊测度的多属性决策分析

基于κ-可加模糊测度和 Choquet 积分理论,讨论基于关联的多属性决策分析问题的建模和求解.首先通过构建属性间的直接关联矩阵确定κ值;然后依据 Marichal 熵理论求解属性和属性集的权重;利用 Choquet 积分计算方案的综合评价值并以此对方案进行排序;最后给出算例验证上述理论和方法的合理性.     

混合多属性群决策中的群体一致性分析方法

本文针对一类属性值为精确实数、区间数和语言值的混合型多属性群决策问题,提出了一种群体一致性分析方法。在该方法中,计算群体一致度时,首先根据专家提供的评价信息在属性层面上计算专家之间的差异度,再由此得到群体一致度,计算过程中不需进行数据类型转换,避免了数据类型转换造成的信息损失;当群体不一致时,在属性层面上给出相应的调整策略,可以使专家有针对性地修改相应属性上的评价信息,使群体尽快达成一致,同时避免了专家评价信息的过度修改。最后通过一个实例分析验证了该方法的可行性和有效性。     

基于前景理论和隶属度的混合型多属性决策方法

针对带有决策者期望的混合型多属性决策问题,提出了一种基于前景理论和隶属度的决策分析方法。首先依据决策者对各个属性的期望,将具有清晰数、区间数和语义短语三种形式的决策矩阵转化成为前景决策矩阵。然后,根据各个方案与决策期望之间的广义加权欧氏距离,建立了可变模糊模式识别模型,并通过构造拉格朗日松弛函数,进行交叉迭代计算,得到各个方案的最优隶属度以及对应的属性权重,在此基础上,通过合成各个方案的累计前景值与隶属度,得到方案的综合前景值,并依据综合前景值的大小进行方案排序。最后通过一个原油管道路线优选实例,表明了该方法的可行性与有效性。     

一种基于属性二元关系的大群体决策方法及应用

针对现有的大群体决策方法只考虑决策属性相互独立的不足,提出了一种基于决策属性之间二元关系的大群体决策方法,该方法基于二元关系形成群体成员偏好矢量属性关系矩阵,借助该关系矩阵是0-1矩阵及其范数性质,构建了两个决策成员偏好矢量相聚性度量模型,基于该模型提出了一种大群体决策偏好集结和决策方案排序方法。最后以湖南省重大冰雪灾害应急管理能力评价为案例,对方法进行了应用。