对不确定型决策方法的改进

不确定型决策是指对自然状态发生的概率未知的情况下所做的决策。在这类决策中只估测到可能出现的各种自然状态,但由于缺乏必要的信息和经验,其发生的概率是未知的,无法应用期望值标准,而只能寻找其它决策准则作出决策。传统的方法是采用最大最大准则、最大最小准则、乐观悲观准则、等可能性准则、“后悔值”决策准则等五个准则     

熵在风险型决策中的应用

由于决策问题的环境存在许多不确定因素,因此就有风险型决策。在经典决策论中,对风险型决策采用的是概率统计方法,所依据的是期望值准则。然而,复杂的现实生活不断向我们提出这样的问题:依据期望值准则所作出的决策,其不确定性的程度到底有多大?能否寻找到不确定性程度较低的决     

三种风险型决策评价准则及其关系

本文简介了三种得到广泛应用的风险型决策评价准则期望后果值决策评价准则、期望效用值决策评价准则与贝叶斯决策评价准则,建立了应用相应决策评价准则进行决策分析的表上操作过程.同时从层次性、决策的本质和利用新信息的方向三个方面分析了这三种决策评价准则之间的关系.     

风险型决策的一种改进方法──马尔可夫分析法

风险型决策指在环境信息不完备，但各种状态出现的概率已知的条件下作出的决策，其准确性通常高于用先验概率作出的决策．这种决策要冒一定的风险。而不确定型决策是指环境信息不完备，且各种状态出现的概率未知，决策者根据自己的主观判断作出的决策。这种决策的风险更大。贵刊1996年第11期施平同志的《浅谈不确定型决策的改进方法》一文对不确定型决策方法进行了一定的改进，即在各种状态发生的概率未知的情况下．通过一些凭经验和直觉得到的模糊信息，利用期望值最大准则进行决策．实际上，该文的思路是将不确定型决策转化为风段型决策来…     

浅谈不确定型决策的改进方法

不确定型决策是指在对自然状态的信息几乎一无所知的情况下所做的决策。在这类决策问题中只估测到可能出现的各种自然状态，但由于缺乏必要的信息和经验，其发生的概率是未知的，无法应用期望值标准，而只能寻找其它决策准则作出决策。传统的方法是采用最大最小准则、最大最大准则、最小最大后悔值准则、乐观系数准则、等概率准则等五个准则进行决策。例如，某粮油食品店向某粮油加工厂订购某种新品种，该种粮油食品在市场上可能遇到四种自然状态；6j（j—1，2，3，4）即畅销、一般、较差和很差。该粮油食品店任选三种订货方案a中一1，2，3…     

基于累积前景理论和随机加权法的随机多准则决策方法

针对准则权重完全未知、准则值部分缺失的随机多准则决策问题,文章提出了一种基于累积前景理论和随机加权法的决策方法。该方法引入决策者的风险偏好态度,首先通过随机加权法模拟准则值的经验分布函数,根据分布函数计算前景值。然后由信息熵确定准则权重,并根据集结算子计算备选方案的综合前景值并排序。最后通过一个可靠性评估实例验证了该方法的有效性。     

证据推理的随机多属性决策方法

在实际决策中,决策者经常面临不确定的环境,事先无法取得精确的属性值。随机多属性决策,即属性值为随机变量的多属性决策,是不确定型多属性决策中非常重要的类型。根据随机变量的类别,随机多属性决策同样可以分为:离散型和连续型两种情形。目前关于离散型随机多属性决策的研究并不多见。本文考虑了有信息缺失的离散型随机多属     

基于直觉正态区间数的信息不完全的多准则群决策方法

对于准则值是直觉正态区间数,但是权重信息作为不完全的多准则群这方面的状况,文章定义了运算法则、折衷期望值以及直觉正态区间的有关问题,并对于直觉正态区间的混合加权平均算予以及有序加权平均算子展开了计算,提出一种将直觉正态区间数的不完全信息作为基础的决策方法.折衷方法是通过IN-INHA以及ININWAA算子集成的一种准则值,并通过折衷均方差原则,利用优化模型的建立,求解最优准则权重,通过期望方差准则对于有关方案进行确定.在实际过程中发现,这种方法的可行性是非常高的.     

基于前景理论的区间数多准则决策方法

针对准则偏好值为区间数的不确定性决策问题,提出了一种基于前景理论的多准则决策方法。该方法将准则值看作给定区间内N个等差随机数,利用正态分布的分布函数来表示区间内准则值的分布规律,在给定各准则参考点的基础上,通过价值函数和决策权重函数计算方案在各准则下的前景值,并通过加权平均得到各方案的总前景值;根据前景值的大小对所有方案排序并得到最优方案。该方案的可行性通过一个简单实例得到了论证。     

不确定决策的鲁棒优化方法

决策按照已知信息的多少可以分为确定型决策,随机型决策以及不确定型决策。许多可以归结为线性规划、非线性规划,动态规划以及组合最优化的决策问题都是确定型决策;随机型决策又称为风险型决策,一般采用随机优化的方法进行决策;不确定型决策是更常见的一种决策类型,     

基于“奖优罚劣”线性变换算子的区间数多目标灰色局势决策方法

针对多目标决策值为区间数的规范化问题,提出一种具有奖优罚劣特性的[-1,1]线性变换算子,规范化处理原始决策信息,将其运用到目标权重确定,且属性值为区间数的多目标灰色局势决策中,给出了基于"奖优罚劣"算子的区间数多目标灰色局势决策方法,并以空舰导弹设计方案的选择作为应用案例,结果表明该方法操作方便、计算简单、易于实现,可以为一些具有区间值的不确定决策问题提供一种有效、科学、实用的方法。     

基于模糊向量的专家权重确定方法

在群组多准则决策过程中,各专家的综合权重不仅与其可信度有关,还应该与该专家在实际评价中和其他专家评价值的一致性有关.文章首先定义了模糊向量的相似度和加权相似度,并基于此相似度提出了一种综合考虑专家意见一致性和可信度的专家权重确定方法,最后给出一种基于相似度的理想法群决策方法.     

基于不确定正态云组合权重的综合评价方法研究

如何确定指标体系的权重是多属性决策中的一个重要问题。针对多属性决策中主客观权重的不确定问题,通过逆向云生成算法将多个主客观权重进行信息融合,生成不确定正态云组合权重,构建基于云模型的主客观组合赋权方法。在此基础上,提出基于正态云组合权重的多属性综合评价方法,该方法通过计算各方案组合赋权与理想方案组合赋权之间的正态云相似度值大小进行排序并确定最佳方案。最后,通过算例说明云组合权重综合评价方法的可行性和有效性。     

基于记分函数的直觉模糊多属性群决策方法

针对属性权重未知且属性值为直觉模糊值,决策者给出方案直觉模糊值形式偏好信息的不确定多属性群决策问题,提出了一种基于模糊优选的群决策方法。首先在计算直觉模糊相似度的基础上通过非线性规划模型求解出属性权重。在明确直觉模糊多属性决策问题中直觉模糊集的定义基础上,提出了一种新的记分函数方法,进而得到各决策者决策矩阵的正、负理想方案。然后通过各决策者的模糊优选模型得到各方案的决策值,通过决策群体的模糊优选模型得到各方案的群体综合决策值。最后通过一个算例说明了方法的有效性。     

基于满意度最大的多准则群决策模型

在多准则群决策的过程中,由于决策者的知识水平、背景和主观偏好不同,他们对方案所给的信息判断矩阵也就不同.文章主要研究决策者所给的自然语言信息判断矩阵,提出一种基于群体满意度最大的不完全语言信息多准则群决策规划模型,该方法在处理存在语言信息缺失矩阵时尤为凑效.     

一种基于三元区间数的多指标决策法

利用三元区间数,对权重未知的多指标决策问题进行了研究。在定义三元区间数排序公式的基础上,利用拉哥郎日函数确定决策方案平衡系数大小的情况下,建立了多指标决策问题的数学模型。并利用离差法确定各指标权重值的情况下,把离差法拓展为三元区间数型形式。在确定关联度的基础上,对模型进行了求解,并对决策模型进行了实际应用,结果表明该法科学合理、计算简单、所需信息量少。     

区间多属性决策的一种新方法

多属性决策,也称为有限方案多目标决策,它在经济管理及工程设计等领域有着广泛的实际背景。在对多属性决策问题进行分析时,如果属性权重和属性值是确定值时,已经有了许多成熟的     

部分权重信息下考虑风险偏好的不确定多属性决策方法

通过引入风险偏好因子,文章借鉴DEA交叉评价思想,构建部分权重信息下考虑决策者风险偏好的不确定多属性决策方法.通过风险偏好因子的引入,将区间数决策信息映射为实数决策信息;假设各决策方案均具有“使自身评价值最大化”的特点,求得各自的最优评价值和权重向量;各决策方案按照系统内所有方案的最有利权重进行评价后,将平均交叉评价值作为决策基准.最后通过算例说明了方法的可行性和有效性.     

三角模糊数密度算子及其应用

文章针对决策信息为三角模糊数形式的不完全信息多属性决策问题,将密度中间算子由精确值形式和区间形式拓展到三角模糊数形式,提出了三角模糊数密度中间算子及其集成算子,并给出其确定方法及应用过程.     

混合型多指标灰靶决策模型研究

文章针对决策指标值难以精确化的不确定多指标决策问题,研究了指标值为实数、区间数、三角模糊数三种数据类型同时存在的混合型多指标灰靶决策模型.根据决策灰靶和不确定决策信息的基本内涵,定义了混合型椭球友靶,在此基础上建立了混合型灰靶决策模型;讨论了指标权重信息完全未知和权重信息部分已知的情形下权重确定问题.