一种基于整体差异的客观组合评价法

在多属性综合评价中,存在“多方法评价结论非一致性”问题,为探讨解决该问题的方法,本文提出了一种基于整体差异的客观组合评价方法,该方法具有多评价方法自动甄别奖惩、组合结果精确、易于编程实现等特点,最后用一个算例验证了方法的有效性.     

一种基于证据理论的动态综合效绩评价实用方法

本文针对一体化管理体系综合绩效的多指标、多层次、评价标准模糊,且属性复杂等评价特点,建立了综合绩效评价体系;提出了基于证据理论的动态综合模糊评价方法;给出了具体的评价步骤;按指标属性将评价指标区分为定性和定量两类:对各指标进行量化、一致性和无量纲化处理;从评价体系准则层开始进行动态立体综合评价;逐层合成综合绩效值.最后通过实例说明该方法的实用性和科学性.     

计算模糊综合评价逆问题的一种方法

计算模糊综合评价的逆问题,有助于总结评价经验,具有普遍的应用价值。目前常用的方法是经验性枚举选优法,其计算结果与计算者的经验和枚举的次数有关。为此,该文中把该问题等价于一个以贴近度为目标函数、权重模糊集为优化变量、含有最大最小运算的非线性优化问题,并提出用加速遗传算法(AGA)来计算该问题的新方法。实例的结果说明,AGA简便、有效且具有通用性,其计算精度高于枚举选优法的相应结果,在模糊综合评价的理论与实践中具有一定价值。     

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。     

社会保障综合评价指标体系和评价方法研究

本文建立了我国社会保障的综合评价指标体系，包括五个层次和四级子系统，内容涉及社会保险、社会救济、社会优抚和社会福利四个子目标。在分析主观评价和客观评价方法的基础上，提出了应用因子分析模糊综合评价方法，对我国部分省市社会福利建设状况作了评价，得出了经济持续发展是建立与完善社会福利制度的必要条件的结论。     

无量纲化方法对拉开档次法的影响分析

基于以往文献分别对拉开档次法及对无量纲化方法进行的各自独立的研究,从解的唯一性和有效性、被评价对象间的局部差异和整体差异等角度出发,分析了几种常用无量纲化方法对拉开档次法的评价结果及评价效果的影响,并据此给出了在拉开档次法中如何科学合理地选择无量纲化方法的依据和建议,最后通过算例分析对结论进行了检验.     

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。     

外债偿还能力的综合评价方法及应用

本文在常用外债风险指标的基础上,运用定性与定量相结合的分析方法,建立外债风险水平综合评价指标体系;并以此提出外债偿还能力的多层次综合评价方法．最后,应用该方法评价1985－95年间我国外债偿还能力的综合变化状况．     

劳动力素质综合评价方法研究

本文首先建立了劳动力素质综合评价体系,然后采用灰色系统评价方法建立了劳动力素质综合评价模型,最后给出了三个地区劳动力素质综合评价实例。     

综合评价方法的研究现状评述

（150～200字）综合评价方法又称为多变量综合评价方法、多指标综合评估技术。近年来，综合评价方法集中运用于热点问题、前沿问题的研究。本文研究了最近几年在国内学术期刊上对综合评价方面的探讨，试图从综合评价的应用领域，以及研究内容入手，深入探讨现阶段综合评价方法的研究现状及发展趋势，并提出一些有益的建议，希望对以后的研究者有所帮助，以提高我国在综合评价方法领域的整体研究水平。     

智能运筹学与动态系统实时优化控制

针对传统的运筹学理论难以处理动态优化问题这一缺陷, 将运筹学与人工智能及知识工 程等学科理论交叉融合, 提出创立智能运筹学这一新学科的构想, 阐述了智能运筹学理论处理 动态问题的原理和新思路, 给出了动态系统实时优化控制M u lt i2agen t 系统的框架结构, 并较 深入地研究了智能运筹学理论体系中的问题知识表示、模型知识表示、基于事例学习的建模方 法与建模支持系统等理论和实践问题. 本项研究是运筹学与人工智能、知识工程等学科的交叉 与渗透, 为运筹学理论解决动态优化问题开辟了途径.     

交易量和交易量驱动的股价动力学分析方法

近20 年来, 理论界开始更加注重交易量在研究中的重要作用, 特别是从信息的角度出发, 研究者相信交易量能提供独立于股票价格之外的信息. 但是如何将交易量合适地融入价格序列中仍然是一个争论的话题. 本文系统地回顾了国内外有关交易量的研究现状, 指出由于累计交易量是时间的单调增函数, 与时间相比, 交易量不仅包含有时间价值因素, 而且还包含了交易成本等信息价值因素. 随后本文提出了交易量驱动的价格变化的研究思想. 在此基础上给出了基于交易量进程的股价动力学分析方法以及两种构造交易量进程的股价序列方法, 指出在日历时间假设下的时间序列和在交易时间假设下的时间序列是交易量进程假设的特例. 通过随机选择18 个股票的实证研究初步表明, 在更低的阶数或更少的参数情况下, 本模型具有更高的拟合精度和解释能力.     

基于MA S 的群决策支持系统研究

群决策支持系统(GDSS) 与传统的决策支持系统(DSS) 在体系结构和工作方式上有着较 大的差异. 在网络环境中, 组织的决策需要一种开放的GDSS 体系结构和协作的工作方式. 本 文提出一种基于MA S 的GDSS 体系结构, 以及在这种体系结构下的协同决策的模型. 在此基 础上开发了一个GDSS 的原型系统, 并对今后的研究方向进行了展望.