基于模糊判断矩阵信息确定专家权重的方法

本文对群组模糊判断矩阵集结过程中确定专家权重的问题进行了研究,建立了模糊判断矩阵的特征矩阵和求解群集结矩阵的最优化模型,通过矩阵之间距离度量判断信息自身逻辑一致性程度和群体相容性程度,给出一种基于专家判断信息的可信度计算其后验权重的方法,最后用算例予以说明.     

一种具有不同粒度语言判断矩阵的群决策方法

针对具有不同粒度语言判断矩阵形式的偏好信息的群决策问题,提出了一种基于二元语义运算的群决策方法.在该方法中,首先给出了不同粒度语言判断矩阵的定义;然后给出了不同粒度语言判断矩阵一致化为由基本语言评价集表示的二元语义信息的方法,并且采用近年来最新发展的关于二元语义信息集结的加权平均算子和语言优势度直接对语言短语进行运算,最终确定最优方案;最后给出了一个算例.     

基于不同粒度语言判断矩阵的多属性群决策方法

针对具有不同粒度语言判断矩阵形式的偏好信息的多属性群决策问题,首先给出了不同粒度语言转换的准则,给出了将不同粒度语言短语一致化的函数及其性质,并进而提出了基于不同粒度语言判断矩阵的多属性群决策方法.该方法不仅简洁、直观,且不会发生信息丢失,所得的决策结果较为精确、合理,最后通过算例对方法的实用性和有效性进行了说明.     

基于模糊判断矩阵的对数最小二乘排序方法

基于决策者提供方案偏好信息的排序方法研究是决策分析的一个重要问题.不同类型的偏好信息有不同的排序方法和理论依据.根据模糊判断矩阵完全一致性的概念,从最优化角度提出了模糊判断矩阵的对数最小二乘排序方法,并研究了其性质,给出了相应的一致性检验指标.最后进行了算例分析.     

一种基于区间数判断矩阵的群决策新方法

针对基于区间数判断矩阵的群决策问题,提出了一种群决策新方法.借助于集值统计原理,构造了与区间数判断矩阵群信息等价的具有一定可靠度的确定数判断矩阵,建立了计算这类群信息集结值可靠度的模型,运用和积法对所得新判断矩阵进行处理,得到了一种简便的方案排序方法.最后,通过一个算例验证了该方法的有效性和实用性.     

基于一致性度量的概率模糊语言多属性群决策方法

人们通常习惯用语言术语来表达他们的偏好,因此概率型语言术语集(Probabilistic Linguistic Term Set, PLTS)在决策过程中有着十分重要的作用。目前PLTS的研究刚刚起步,有关PLTS的相关研究没有关注到一致性度量的问题,对于PLTS的多属性群决策方法有待进一步研究。首先,给出了一种新的PLTS的集结方法,并且在已有的PLTS可能度公式的基础上,构建了PLTS的相似度量方法,在此基础上,进一步提出了基于PLTS一致性度量的多属性群决策方法。该方法在各决策者权重未知的情况下,考虑到各决策者之间的一致性。首先,定义PLTS的一致性度量公式,确定决策者权重;并根据PLTS的集结方法,集结各决策者的评价信息;最后,利用可能度公式对PLTS进行排序。通过案例分析验证了该方法的可行性和优越性。     

修正模糊互补判断矩阵一致性的一种新方法

本文首先对一个常用的检验互补判断矩阵一致性标准作了简化,对任一模糊互补矩阵构造相应的模糊一致矩阵,在此基础上给出了一种一致性调整的新方法,并证明了此方法的收敛性.最后用一个算例说明这种调整方法的应用.     

基于诱导 Choquet 积分算子的群决策方法

研究了决策者对方案有模糊偏好且偏好间存在相互关联的群决策问题.给出了诱导 Choquet 积分算子的定义,研究了它的性质;探讨了它与诱导有序权重平均、Choquet 积分算子之间的相互关系;利用重要指数诱导Choquet 积分和偏好诱导 Choquet积分算子,给出了决策者对方案的个人偏好是模糊偏好关系的一种群决策方法.最后,通过实例说明这种方法的具体应用及计算过程.     

基于流形学习的非一致性判断矩阵排序方法

针对传统层次分析法(AHP)在构造判断矩阵过程中需要满足一致性条件问题,本文研究AHP方法需要进行一致性调整的原因,提出了一种基于流形学习的非一致性判断矩阵排序方法。在非一致性判断矩阵排序过程中,首先基于近邻距离的概念,构建出判断矩阵所对应数据集的近邻距离矩阵;然后以近邻点的线性表示为基础,将每个数据点映射到一个全局低维坐标系,并据此获得判断矩阵所对应的低维嵌入;根据各层求解出的低维嵌入对各层要素进行优劣排序,进而得到最终排序结论。最后,通过数值案例验证了所提方法的有效性和实用性。     

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。     

群决策中三端点语言和互补偏好信息的转化及集结研究

研究了群决策中三端点语言判断矩阵和三端点互补判断矩阵的集结方法。基于两类判断标度的内涵,研究了两种三端点偏好形式相互转化的数学方式;从次序一致性和完全一致性角度,分析了偏好形式转化过程中的信息变化情况;提出了基于灰色关联度的群体一致度测算方法,研究了决策者权重确定方法,进而提出了两类三端点偏好的集结方法,文后通过算例说明了方法的应用步骤。     

基于两类残缺偏好信息的交互式群决策方法研究

提出不同残缺偏好信息的交互式群决策方法。利用矩阵元素之间的可达性关系,给出区间数判断矩阵残缺元素的确定方法。定义了不同偏好信息的群体满意度,基于群体判断与决策个体判断之问的偏离程度,与决策者进行交互,使得决策者的意见尽可能协调一致。根据修正意见求解得到方案排序,并通过算例说明方法的有效性。     

二分群体决策中领导的影响

本文研究了具有领导的二分群体决策中领导对决策收益的影响,得到的一个重要结论是:如果二分群体决策过程应用了独立投票过程下的最优规则,则领导对其他决策者施加影响不可能提高群体决策收益。然而当群体未能应用最优决策规则时,领导的影响有可能发挥积极作用,这主要是由于此时领导的决策能力高于其他决策成员,而决策规则分配给领导的权重相对过低而导致的。     

群决策与个体决策的一致性分析

本文针对群决策与个体决策的一致性问题,将负熵理论应用到集对分析理论中,给出了系统的联系熵与转换熵的概念,探讨了其性质,通过定义联系熵的势,可转换熵的势作为群体决策与个体决策一致性的度量,得到一个新的判断群集结的有效性定理。     

基于VIKOR和诱导广义直觉梯形模糊Choquet积分算子的多属性群决策方法

针对属性值为直觉梯形模糊数,决策者间和属性间存在相互关联的多属性群决策问题,引入模糊测度和Choquet积分的概念,在直觉梯形模糊数的运算法则基础上构建了诱导型广义直觉梯形模糊choquet积分平均(IG-ITFCA)算子和诱导型广义直觉梯形模糊choquet积分几何(IG-ITFCG)算子,探讨上述算子的若干性质及一些特例,进而提出了基于诱导型广义直觉梯形模糊Choquet积分算子和多准则妥协优化解(VIKOR)的直觉梯形模糊多属性群决策方法。实例分析验证该方法的有效性和合理性。     

基于不确定纯语言混合调和平均算子的多属性群决策方法

在现实生活中,由于决策者对一些特定领域问题的熟悉度和时间限制等因素制约,决策信息一般以不确定纯语言的形式给出,即专家权重、属性权重及属性值均为语言标度的形式. 本文研究了不确定纯语言环境下的多属性群决策问题,给出了不确定环境下的纯语言有序加权调和平均(UPLOWHA)算子,纯语言混合调和平均(UPLHHA)算子等,研究了基于这些算子的纯语言多属性群决策问题,提出了相应的多属性群决策方法. 该方法计算方便且能充分利用已有语言决策信息. 同时,将该方法应用于解决虚拟企业中的合作伙伴选择问题,并通过与其他方法的比较分析,说明此方法的有效性.