多属性决策中权重确定的一种集成方法

针对多属性决策中属性权重的确定问题,提出了一种主客观信． 的集成方法．该方法是通过一个数学规划模型,将决策者给出的主观权重偏好信息与客观的决策矩阵信息进行有机 地集成,使确定的权重同时反映主观程度和客观程度．     

一种新的混合型多属性决策方法及在供应商选择中的应用

研究了一种属性权重未知的混合型多属性决策模型.为了简化计算,把区间数和模糊数转化成精确数得到规范的决策矩阵.基于属性的熵,建立了具有柔性的客观权重模型,把客观权重和主观权重线性合成为综合权重.给出了客观权重和综合权重合理性的判定定理.最后的案例说明该法是可行、有效的.     

交互式多属性群决策评价方法研究

针对多属性群决策中属性指标权重的确定,将群体看作由多个被评价且参与权重决策的独立成员组成,提出一种交互式迭代算法,以均等属性权重为起点进入迭代过程,每一次迭代在当前给定的权重参数下求解含参规划模型并计算得到新的权重参数。迭代过程终止于任一群成员在相邻两次迭代的参数权重下加权综合属性值的绝对差异控制在非阿基米德无穷小量以内,此时使用的参数权重即为各属性的最优权重。实际迭代计算过程以及属性指标权重由所有群体成员共同参与和决定,故可以认为最终优化和选择结果为绝大部分成员所接受并满意。通过一个算例以及一个关于研发项目选择的实例,说明该交互式群决策评价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。     

区间数多属性决策的一种目标规划方法

带有区间数的多属性决策问题是有关多属性决策研究中的一个重要课题.针对如何计算每个决策方案的综合评价值,本文提出了一个新的分析方法,它是基于简单加权法则,通过建立线性目标规划模型来得到的方案的评价值.本文的方法改进了已有分析方法的不足之处.最后,给出了一个算例.     

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。     

具有一般信息结构的模糊多属性决策方法

砷具有一般信息结枸(即决策者偏好信息完全确知、完全不确知和部分不确知)的模糊多属性决策问题作j研究,建立了最大隶属度加权平均规划方法和最小隶属度加权平均偏差法．实例说明这两种方法可行、有效且易实现,可为解决具有一般信息结构的模糊多属性决策问题提供新途径     

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.     

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Mo-RVIKOR的混合多属性决策方法

针对复杂性和不确定性多属性决策问题,考虑定量和定性融合的属性形式,提出了模块化随机多准则妥协解排序法（Modular Random VlseKriterijumska Opti-mizacija I Kompromisno Resenje,Mo-RVIKOR）,该方法无需将信息统一,就能处理多种信息形式存在的多属性决策问题。采用精确数、随机变量处理定量评价信息,用概率语义术语集处理定性评价信息;通过改进离差最大化法确定属性权重;根据Mo-RVIKOR对决策对象进行排序;最后以某公司C2B定制化服务质量评测项目为例,验证了所提方法的有效性。     

考虑决策者损失规避的异质信息多属性变权决策方法

现实中存在大量异质信息（或数据）和需要考虑权重随属性值变化的多属性决策问题。针对这类异质信息多属性决策问题,本文提出了一种基于前景理论的变权综合求解方法。首先,构建了异质信息的统一距离计算公式,进而计算各个决策方案的相对贴近度;然后,提出基于不同类型效用函数的变权向量构造方法;其次,以初始权重为参考点,计算变权向量相对于参考点的益损决策矩阵,进而计算考虑决策者权重损失和收益的风险态度的各个决策方案的前景综合值,据此确定方案优劣排序和最优方案。通过数值例子的计算分析说明,文中所提决策模型与方法具有较好的有效性和合理性,可为解决复杂情景的决策问题提供理论依据与方法支持。     

基于愿景满意度函数的多属性群决策方法

针对定性和定量属性相混合的多属性群决策问题,提出基于愿景满意度函数的多属性群决策方法。该方法从损失和收益的角度考虑问题,通过计算标准化的愿景值和属性值之间的距离,建立考虑专家不同风险态度的愿景满意度函数,求得专家各自的满意度,最后应用简单加权算子集结专家的排序结果。通过案例分析和算法对比说明了该算法可适用于不同风险态度的专家进行决策,而风险态度和愿景值的分析结果表明当属性不确定性较大时,专家看重损失或者收益取决于专家的风险态度和愿景值的高低,该方法可为参与决策的双方提供有价值的参考意见。     

基于限制优势关系的粗糙决策分析模型

针对信息不完全的偏好多属性决策问题,给出一种基于拓展粗糙集的决策分析模型.首先提出限制优势关系的概念;然后在限制优势关系下得到知识的粗糙近似,给出分类决策规则.对比分析证明,限制优势关系既保留了扩展优势关系的优点,又在一定程度上克服了扩展优势关系的局限性.最后通过一个实例验证了所提出的模型对信息不完备决策系统的处理更符合实际情况。     

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。     

基于三角直觉模糊数Choquet积分算子的多属性决策方法

定义了三角直觉模糊数的Hamming距离,给出了属性独立情形下的三角直觉模糊数算术集成算子,并运用模糊测度和Choquet积分,定义了三角直觉模糊Choquet积分算子,并分析其有关性质。针对方案评价信息为三角直觉模糊数的关联多属性决策问题,利用三角直觉模糊Choquet积分算子集成得到方案的综合属性值,建立多目标优化模型并转化为线性目标规划求解,客观地确定了属性集的模糊测度,进而提出了相应的决策方法。实例分析表明了方法的有效性和合理性。     

时序多属性决策的广义等级偏好优序法

实际中很多复杂的多属性决策问题往往需要考虑多个时间序列的决策信息,针对这类时序多属性决策问题,本文在优序法的基础上,定义了广义优序数的概念。同时提出基于理想时间权向量的方法来解决时序多属性决策中时间权重的确定问题,进而在此基础上提出时序多属性决策的广义等级偏好优序法。最后,利用文献中的数据,用本文的方法对某集团的四个铜矿企业的综合效益进行了评价,其结果表明了本文方法的可行性和有效性。本文为解决时序多属性决策问题提供了一种新的方法和思路。     

多属性群决策的混合结构偏好识别与融合方法

为有效应对现有群决策偏好一致性检验方法的系列弊端,针对目前群决策情景所展现的决策导向多元、方案属性构成迥异和偏好结构复杂等特征,在解析群决策偏好一致性判定复杂性、刻画群决策偏好信息表征假设情景的基础上,对常规多属性群决策问题进行公理化描述。依据从方案层面到属性层面的整体决策信息判定策略,给出决策导向层面的整体判断偏好一致性检验方法、决策群体偏好类型识别方法、同种偏好内部及偏好间累积判断偏差求解方法、偏好整体相对一致性检验方法和多轮次非一致性决策信息调整策略。案例应用结果表明,上述所构建的方法和策略有效、可行,能够为决策导向多元、备选方案差异显著情景下的混合结构偏好一致性检验、调整与集结提供借鉴。     

Decision Analysis and Risk Management Decision Making: Issues and Methods

This paper provides an overview of decision analysis and its use in risk management decision making. The paper discusses the distinctive characteristics of decision analysis and compares these characteristics with those of its principal alternative—cost–benefit analysis. The paper also discusses each of the steps in a decision analysis and the strengths and limitations of the method.     

基于离差最大化的组合评价方法研究

本文提出了一种基于离差最大化的组合评价方法,该方法首先利用多个单一评价方法对决策对象评价值之间的总离差达到最大的思想将各单一的评价值组合起来,得到各决策方案的组合评价结果并对其进行排序;其次,设计并采用组合误差平方和对组合评价的效果进行度量。最后结合实例,将本文提出的组合评价方法与平均值组合法、模糊Borda组合法进行对比分析,结果表明该组合评价方法的组合误差更小,有效性更强。