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.     

基于模糊判断矩阵的群决策方法研究

对多个决策者给出的偏好信息的有效集结是群决策过程的重要问题之一.不同类型的偏好信息有不同的集结方法.基于模糊判断矩阵一致性的定义,提出一种加权集结方法的最优化模型,从而得到群决策中一类模糊判断矩阵的集结方法,并进一步分析和研究群组判断矩阵与各决策者给出的判断矩阵之间关系的一些重要性质.     

语言多属性决策的目标规划模型

研究了只有部分属性权重信息、属性值以语言变量或不确定语言变量形式给出且决策者对方案有偏好信息的语言多属性决策问题.给出了语言变量和不确定语言变量的运算法则,以及不确定语言变量之间比较的可能度公式,定义了语言变量的偏离度概念.在属性值以1)语言变量和2)不确定语言变量,这两种形式给出的情形下,分别建立了一个基于偏离度的目标规划模型,并通过求解这两种模型分别获得相应的属性权重.然后对于情形1),利用语言加权平均(LWA)算子,对语言决策信息进行加权集成,继而对方案进行排序和择优;对于情形2),利用不确定语言加权平均(ULWA)算子,对不确定语言决策信息进行加权集成,并利用可能度公式构造可能度矩阵(互补判断矩阵),继而利用互补判断矩阵排序公式对决策方案进行排序和择优.最后进行了实例分析.     

基于OWG算子的不同形式偏好信息 的群决策方法

具有不同形式偏好信息的群决策是决策分析及群决策支持系统研究的一个新课题,它对 于进一步提高群决策支持系统的实用性和灵活性方面具有重要意义. 针对这类群决策分析,提 出了一种具有效用值、序关系值、模糊互补判断矩阵、互反判断矩阵等4 种形式偏好信息的群 决策方法. 在该方法中,首先给出了将不同形式的偏好信息均转化为互反判断矩阵形式的计算 公式;然后基于OWG算子将各决策者的偏好信息集结为群的偏好并进行方案的优选;最后给 出了一个算例.     

对方案有偏好的不确定语言多属性决策方法

研究了属性权重完全未知、属性值和对方案的偏好值以不确定语言变量形式给出的不确定语言多属性决策问题。首先,引入不确定语言变量的运算法则,以及不确定语言变量之间比较的可能度公式,给出了不确定语言变量间的距离的概念。针对属性权重完全未知的情形,给出了求解权重的公式。然后,利用不确定语言加权平均算子,对不确定语言决策信息进行加权集成,并利用可能度公式构造可能度矩阵(互补判断矩阵),继而利用互补判断矩阵排序公式对决策方案进行排序和择优。最后进行了实例分析。     

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.     

群决策中基于二元语义的主客观权重集成方法

针对一类属性值和属性权重信息均以语言评价信息形式给出的多属性群决策问题,提出了一种基于二元语义信息处理的主客观属性权重集成方法.首先运用二元语义集成算子计算属性的主观权重,然后给出一种基于最小偏差的属性客观权重计算方法,该方法根据决策者给出的语言决策矩阵计算决策群体对属性判断的偏差,偏差越大,表明决策者对该属性评价意见的分歧越大,则应赋给该属性越小的权重值,以提高群体意见的一致性.在此基础上,对属性的主、客观权重信息进行集成,得到属性综合权重.最后通过算例说明了该方法的有效性和实用性.     

基于共识模型和ORESTE的扩展概率语言多属性群决策方法

扩展概率语言词集作为一种更具通用性的语言信息表示模型,能够更加充分地描述原始评价信息,提高语言多属性决策的科学性。鉴于此,本文针对扩展概率语言环境下的多属性群决策问题,提出一种基于共识模型和ORESTE方法的多属性群决策方法。首先,给出了扩展概率语言词集的概念以及相关理论。其次,考虑到群决策过程中专家群体因知识背景以及素质能力的不同从而给出不同的评价信息导致群体意见不一致的情况,提出了扩展概率语言环境下的共识模型。再次,鉴于多数情况下备选方案间不存在单一排序顺序,本文对经典的ORESTE方法进行改进,提出扩展概率语言ORESTE方法。基于本文提出的扩展概率语言共识模型和扩展概率语言ORESTE方法,提出了扩展概率语言多属性群决策方法。最后,为了验证本文提出方法的有效性和合理性,采用共享单车设计方案评价算例进行分析,并通过与其他方法的对比分析说明本文提出方法的优越性。     

基于离差的区间二元语义多属性群决策方法

针对具有多粒度区间语言评价信息的多属性群决策问题,提出一种基于区间二元语义信息处理和离差最大化的群决策方法。该方法首先针对由基本语言评价集表示的区间二元语义信息,采用了多粒度区间语言评价信息一致化的方法;然后对属性权重信息完全未知的情形建立基于离差最大化的目标规划模型,得到一个求解属性权重的公式,从而获得相应的属性权重;再利用区间二元语义的集结算子对评价信息进行加权集成,通过区间二元语义信息的可能度公式对集成结果进行排序和择优;最后由实例分析说明该方法的有效性和可行性。     

多专家判断的模糊偏好信息集结规划方法

本文给出了一种群决策中通过专家判断矩阵集结专家判断信息的方法。在考虑各专家具有不同强度的偏好效用和容许部分专家给出不完整信息的情况下,将专家判断信息集结转化为一类模糊规划问题,通过最大化群组满意度获得最终的群决策结果。最后,本文通过一个算例说明该方法的可行性及有效性。     

一种基于TOPSIS的混合型多属性群决策方法

本文针对具有语言型和直觉模糊数两种评价信息的混合型多属性群决策问题,提出了一种基于TOPSIS的决策方法。首先,定义了新的函数,可将不同粒度的语言评价信息转换成直觉模糊数。其次,在直觉模糊数熵值的基础上,提出了一种新的专家权重确定模型。再次,利用IFWA算子在把个体决策矩阵集结为群体决策矩阵后,基于TOPSIS分别计算群体评价值到正理想解和负理想解的距离,从而得到方案集的排序。最后,在ERP选优问题中的应用,验证了方法的有效性。     

R&D联盟条件下基于FMGTS评价的R&D项目合作成员选择

针对如何从多个候选R&D联盟成员中选择最理想的R&D项目合作成员问题,提出了一种操作性较强的选择方法。首先通过静态博弈得到了候选R&D联盟成员进行某R&D项目合作时竞标价格的可行区间,在考虑专家采用模糊多粒度语言(fuzzy multi-granularity term sets,FMGTS)进行期望获利度评价的状况下,运用基本语言转换函数将评价信息进行集结,据此确定候选R&D联盟成员的期望获利度和优化的竞标价格。在给出价格满意度与工期满意度公式的基础上,利用效用值法将基于不同满意度下的排名决策信息进行一致化处理,最后采用互补判断矩阵中的排序公式来选择理想的R&D项目合作成员。     

不完全确定信息的群体语言指派问题的求解方法

针对决策者权重和准则权重为不完全确定信息且评价语言值确定或位于二个标准语言值之间甚至缺失的多准则指派问题,提出了一种求解方法。首先利用证据推理算法计算得到各候选人完成各任务的优劣程度属于各个语言评价等级的信任度,并据此利用二元语义的Δ函数及其函数Δ-1将其集成为群体在所有准则下的综合评价矩阵,然后结合决策者权重和准则权重的不完全确定信息等构建非线性混合整数规则模型,并利用粒子群算法与匈牙利算法联合进行求解。最后实例说明该方法的可行性和有效性。     

基于信任关系和信息测度的概率语义社会网络群决策模型

设计专家权重和属性指标权重的计算模型已成为近年来备受关注的两个重要研究课题。针对评价信息为概率语义信任函数的社会网络群决策问题,提出一种基于信任关系和信息测度的概率语义社会网络群决策模型。首先,构建基于信任关系的概率语义决策空间,探究专家之间的信任传递模型,通过专家之间信任关系计算专家的权重;其次,引入概率语义信任函数的熵和相似度概念,并运用三角函数设计概率语义信任函数信息熵和相似度的衡量方法;最后,构建基于信任关系和信息测度的概率语义社会网络群决策模型,进而得到合理可靠的决策结果,同时将提出的社会网络群决策模型用于电动汽车供应商的选择实例,对比分析实验验证了模型的合理性和有效性。     

Assessment of supplier performance based on product-development strategy by applying multi-granularity linguistic term sets

Measuring supplier performance possesses the properties of multi-dimension and multi-scale, it increases the complexity of the aggregation and assessment process. A focal company must develop an effective procedure for overcoming the complexity of performance measurement. Furthermore, the assessment of supplier performance must conform to the product-developed strategy of the focal company. This study is a further research deeper into the concept already introduced in Chang et al. [1] [Applying fuzzy linguistic quantifier to select supply chain partners at different phases of product life cycle. International Journal of Production Economics 2006; 100(2):348–59]; using multi-granularity linguistic variable and numerical ration scale to represent the overall supply performance. By unifying the derived information, the measurement complexity could be resolved. The fuzzy preference was constructed to adjust the consistent direction and transform information into fuzzy relationship. Finally, fuzzy linguistic quantifier guided ordered weighted aggregation (FLQG-OWA) operator with maximal entropy was computed and aggregated with all indicators to meet the current policy of the focal company.     

基于语言评价信息的快速集结方法研究

针对具有语言评价信息的多指标群决策问题,研究了基于二元语义的快速集结方法。把各决策者的语言评价信息转化为二元语义矩阵;依据各决策者的判断偏好,提出方案属性权重求解的规划模型;通过集结和比较各决策者偏好和总体偏好的差异,提出决策者权重确定模型;定义决策者判断一致度及决策者偏差的查找算法,快速辨别偏差较大的决策者并对其提供偏好调整建议;文后例子将其应用于某危险品的救险应急方案的选择。     

基于犹豫直觉模糊语言集均值-标准差偏好距离的多属性决策研究

在犹豫直觉模糊语言集和语言尺度函数的基础上定义了均值-标准差偏好的Hamming距离，并提出了基于犹豫直觉模糊语言集距离TOPSIS和TODIM的多属性决策方法，进一步利用这两种方法对实例问题建筑商的招标方案进行排序，并讨论了偏好参数对排序结果的灵敏度分析。为验证上述方法的有效性，与已有方法对同一实例的排序结果进行了比较分析。