(IGa-Ga)模型下二行动线性决策问题的抽样信息期望值

二行动线性决策问题是一类简单而又常见的决策问题。本文提出了在形状参数已知的情况下(IGa-Ga)决策模型,并讨论了此模型下二行动线性决策问题的抽样信息期望值(EVSI)的计算公式。     

关于时序多目标最优投资决策的研究

本文首先利用时序多目标问题所拥有的信息得到决策方案与最优和最劣方案的关联度。然后,在综合所有时段和指标的基础上建立了时序多目标决策优化模型,以期望值的形式给出多阶段多指标决策问题的最优解。文中所给出的实例说明该模型及其最优解在解决时序多目标决策问题中具有重要的实用价值。     

属性权重未知的混合型多属性决策方法

本文针对属性权重信息完全未知且属性值有实数、区间数和模糊数的混合型多属性决策问题,提出一种新的决策方法,根据已有数据,按照偏差函数建立模型计算出各指标权重;在此基础上,求出各方案与理想方案间的灰色关联度来求解权重未知的混合型多属性决策问题,从而推广了关联度的应用范围,同时为权重未知的混合多属性决策问题提供了新的方法。     

基于UML的决策支持系统开发方法

一、引言 决策支持系统(decision support system,简称DSS)是帮助决策者利用数据、模型、方法、知识推理等去解决半结构化和非结构化决策问题的人机交互系统.是一种以计算机为工具,应用决策科学及有关学科的理论与方法,以人机交互方式辅助决策者解决半结构化和非结构化决策问题的信息系统.     

贝叶斯决策的变精度概率粗糙集模型

文章分析讨论了最小风险贝叶斯决策的基本过程,建立了贝叶斯决策的变精度概率粗糙集模型。该模型在处理贝叶斯决策问题时能使决策失误的风险更小。     

基于区间二元语义DEA的纯语义多属性群决策方法

文章考虑多属性决策问题中属性评估值的不确定性,采用区间二元语义表达模型处理专家给出的语义评估信息;通过分析专家评估值与群决策均值间的偏离程度,确定专家客观权重.针对传统数据包络分析模型处理不确定性信息能力差以及没有考虑指标权重范围的问题,提出区问二元语义DEA模型和求解方法,用于解决多属性决策问题.最后以某医院传感器医疗设备选择为例,验证了所提方法的有效性.     

基于Borda法不确定偏好序下的双边匹配决策模型

针对不确定偏好序下的双边匹配决策问题,提出了一种决策方法。首先,对具有不确定偏好序信息的双边匹配决策问题进行了描述,依据传统Borda法的思想,针对不确定偏好序的特点构建Borda分值计算规则;然后,基于综合Borda分值给出了满意度测度方法,在此基础上,建立双边满意匹配优化模型,求解模型获得双边匹配方案;最后,通过算例验证了提出方法的可行性和有效性。     

基于相似度的动态直觉模糊多属性决策方法

针对属性值以直觉模糊数形式给出的动态多属性决策问题,文章首先根据直觉模糊集的自身特点构造记分函数,由新的记分函数确定动态决策问题的全局最优属性值序列,同时引入相似度概念,构造直觉模糊集之间的相似度模型,利用所建模型计算各时段属性值序列与最优属性值序列之间的相似度,对各方案在各时段的相似度值加权集成并排序.最后周实例验证了该方法的实用性与可行性.     

重复灰色群决策问题研究

在部分决策问题中,存在同样决策场景下对不同的方案做反复评估来得到最终决策的情况,文章重点研究了这种重复决策问题.确定了重复决策信息下区间灰数非线性"奖优罚劣"算子及使用优化模型确定指标权重模型,提出了根据从前决策者决策值与综合决策值间差异度确定决策者权重的方法,并建立了灰靶决策模型以确定最优决策.最后文章使用了一个实例算例说明了算法的有效性和可行性.     

投资组合模型的线性分式规划解法

本文对证券投资组合的最大收益、最小风险投资决策问题,提出了一个兼顾收益和风险的效用函数;并建立了基于线性分式规划的投资组合选择模型,给出了该模型的线性分式规划解法。     

供应链管理中的组合风险决策

本文针对供应链管理中的组合风险决策问题,建立了类似Markowitz均值-方差模型,实现了在不同期望收益率水平下的多供货源企业的优化组合.     

区间型贝叶斯风险决策模型及其应用

对于不确定型问题,采用区间数进行估值比单一值更符合客观实际.文章运用区间数理论对传统的贝叶斯模型进行改进,将经典贝叶斯中的后果值由实数改进为区间估值,并通过可能度理论对区间数进行排序,解决了基于区间数的不确定信息的贝叶斯风险决策问题.将此理论运用于企业项目投资风险决策问题中,得到了客观可行结果.     

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。     

基于蚁群算法与RBF神经网络模型的突发应急配送决策

文章根据大型突发事件的突发性和不确定性,以及食品在物流过程中极易腐损等特点,确立一个用于食品物流应急配送中心选址决策的评价指标体系,并在这基础上,将蚁群算法(ACA)和径向基神经网络(RBFNN)结合起来,建立一个选址决策模型.该模型既具有神经网络的广泛映射能力,又具有蚁群算法所带来的高效率、全局收敛、分布式计算等特点,能够在安全、可靠、高效的原则下,较好地解决大型突发事件中食品应急配送中心的选址决策问题,以便确保和加快灾区的食品供应.最后,通过模拟算例表明该模型的适用性.     

基于直觉模糊集的群决策问题的模型及解法

模糊多属性群决策问题是现代群决策理论研究的重要范畴,它是从单个决策者的独裁情形演变为多个决策者商议的情形,再交杂着模糊理念,将决策分析过程变得复杂,难以分出仲伯.目前求解模糊多属性群决策问题的很多算法是在独裁型模糊多属性决策程序的基础上获得,或是将经典的群决策算法移植到模糊环境下.但还很少有文章用直觉模糊集理论来研究群决策问题.本文以直觉模糊来描述群决策的数据结构,以模糊理想解和模糊负理想解为参照基准,将李登峰构造的求解属性乐观权重值的线性规划模型移植到群决策问题中,并假定必要的数据归一处理已事先完成,提出相应的决策程序,先整体综合,再加权,后决策.结合算例说明该算法具有较强的实用性和信度.     

自回归模型选择的多准则方法

模型选择是建立时间序列模型的基础.文章将AR模型选择转化为多目标决策问题,并采用熵值法定权进行求解,在此基础上建立了模型选择的多准则方法,从而有效的解决了模型选择问题.该方法还可推广到滑动平均自回归(ARMA)的选择,由此提供了一条普遍适用的建模思路.     

持续经营能力重大不确定性下审计意见的预测研究

持续经营审计意见的出具属于多阶段决策问题,本文采用多分类Logistic回归模型,以131家上市公司为样本,对影响持续经营审计意见类型的因素进行了分析。提出了一个三分类Logistic回归模型,该模型对持续经营审计意见类型的预测准确率为83.2%,显示了良好的预测能力。     

一种基于方案集缩减策略的交互式多属性决策方法

在现实中处理多属性决策问题时,很多决策方法因为只有部分权重信息而不能实现.这类多属性决策问题的方法局限性多,可选择方法少,有效性差.为了解决多属性决策问题中的信息不完善的决策问题,文章定义了综合属性的分配性,在优化的过程中删掉综合属性值被支配的方案,从而得到缩减的X的方案集.在方案缩略集的基础上,将在多目标决策领域问题处理中使用的交互式决策思想引入,用来处理多属性决策问题.该方法的引入可以解决只有部分权重信息的不确定多属性决策问题,并用实例验证了该方法的有效性.     

多指标群体决策的最终方案优劣排序

多指标决策问题不同于单指标决策问题,评价每一方案的指标有多个.因此,多指标决策问题的决策相对于单指标决策问题的决策要复杂得多.到目前为止,已有很多多指标决策问题的决策方法,但没有一种公认为最好的方法,各种方法各有优点和不足.实际决策中,对同一多指标决策问题的决策常常采用多种决策方法进行决策或由多个决策者在互不通信息情况下,依据一定决策准则独立作出决策,然后对各种决策结果进行序的集结,即对各种决策方法的排序结果进行结合和集中,获得集结序,再由集结序给出一个综合排序.     

(Be-Nb)模型下的二行动线性决策的抽样信息期望值

二行动线性决策问题是一类比较普遍的决策问题。文章讨论了两类贝塔分布共轭于负二项分布的决策模型下的二行动线性决策问题的抽样信息期望值的计算定理。