基于基元前景交叉判断的前景价值模型

针对现有概率权重非参数确定方法存在的两方面缺陷,即因假设概率权重仅与概率有关而没有考虑概率权重受概率与结果共同影响的问题和没有针对决策者主观判断不准确性予以判断偏差有效控制的问题,通过引入两两比较思维构建了反映概率和结果对概率权重复杂影响的基元前景两两比较交叉判断新模式,并在此基础上运用误差控制优化技术提出了基元前景价值确定模型和前景优劣排序模型.数值模拟分析结果表明,应用前景优劣排序模型得到的前景排序与假定能够事先知道、能够真实反映决策者在有限理性下实际选择行为的真实排序具有高度一致性,证实了其克服现有非参数法固有缺陷的有效性.     

基于改进模糊层次分析的管理咨询评价方法研究

文章讨论了一种处理管理咨询公司选择评价中不确定与不精确性的方法.视评价过程为不确定性环境下、基于多尺度定性定量判断的决策问题,决策者的判断用模糊数表示.基于三角模糊数对传统层次分析法做了改进.在评价过程中,两两比较矩阵用三角模糊数表示并将模糊优先问题转化为非线性规划.示例表明该方法可应用于服务评价.     

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.     

模糊C-OWG算子及其在三角模糊数互反判断矩阵排序中的应用

本文研究了决策信息以三角模糊数互反判断矩阵形式给出的有限方案决策问题。首先定义了模糊C-OWG(FC-OWG)算子和期望模糊C-OWG(EFC-OWG)算子,并研究了它们的一些性质。基于FC-OWG算子和EFC-OWG算子,提出了方案偏好信息为三角模糊数互反判断矩阵的方案排序方法,根据决策者的偏好程度进行调节,并利用决策者的偏好程度对排序结果进行敏感性分析。实例表明,新方法计算简单、可行且有效。     

基于风险偏好差异性假设的动态决策过程研究

针对风险偏好差异性决策者共存时的决策过程进行研究,提出边求解边对决策者分类决策再进行信息融合的动态决策策略.从客观数据角度基于属性值相似关系提取有效属性并对有效属性进行赋权;根据决策者对决策活动的选择判断逐步嵌入风险偏好(风险偏好型、风险中立型、风险规避型);基于属性值之间的可能度与相似度,构建相应类型的风险偏好预期理论模型;在决策信息集结与决策对象排序过程中,根据决策者的风险偏好特征选择相适应的算法模型;针对风险偏好差异性决策者共存的情形,基于决策结果公平效用最大化的角度提出新的信息融合模型构建算法;通过实际案例进行分析并验证这一新方法的科学合理性.     

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。     

多属性隐式变权决策分析方法

为克服多因素变权决策方法的内在缺陷,基于Belton 和Gear提出的B/G-AHP层次分析原理给出了一种隐含式的多属性变权决策建模思想,并运用该思想给出了一种多属性变权决策新方法。它相对于多因素变权决策方法具有三方面的比较优势。其一,依赖的变权偏好信息直接由决策者给出,因而能够克服决策分析者对决策结果的主观武断性影响,更好地反映决策者的真实偏好。其二,不会受到由因素的属性值转化为偏好值所额外引入的主观测度偏差的干扰。其三,对决策者主观判断可能存在的误差予以了旨在弱化其影响的优化控制。数值分析表明新方法拥有较好的变权能力,并且相对于已有方法能够给出更易为决策者所接受的评价结论,因而具有较好的应用有效性。     

多属性相对变权决策模型及方法

为克服多因素变权决策方法以及多属性决策Choquet积分模型没有科学反映多属性决策过程中决策者点依赖偏好关联行为的技术缺陷,在借鉴摆幅置权方法和网络分析法技术要点的基础上,运用数据包络分析的相对评价思维,提出一种全新的评价与决策方法即多属性相对变权决策方法。相对于多因素变权决策方法,新方法可以直接反映决策者的点依赖偏好结构,从而可以克服前者在反映点依赖偏好关联行为上所存在的源于决策分析者的武断随意性;相对于多属性决策Choquet积分模型,新方法可以反映决策者的点依赖偏好关联行为,并且在多数实际决策场合可以较有效地规避Choquet积分模型在决策参数判断上的指数复杂性难题。案例应用验证表明：新方法可以给出与决策者关于偏好依赖关联定性看法及客观事实非常相符的选择结论,可以更好地反映决策者的具体偏好。     

一种新型不确定AHP的研究与应用

针对现有AHP方法在某些决策环境下不能准确反映决策者的偏好,以及群决策背景下专家偏好集结的信息丢失等问题,研究元素服从离散分布的一种新型不确定AHP,将未确知数概念引入到AHP之中,用局部一致性和整体一致性思想检验未确知数判断矩阵,并根据未确知数判断矩阵的特点,提出基于未确知数运算法则和蒙特卡罗模拟的两种权重求解方法,最后通过两个例子说明新方法的应用可行性.     

基于模糊判断矩阵的对数最小二乘排序方法

基于决策者提供方案偏好信息的排序方法研究是决策分析的一个重要问题.不同类型的偏好信息有不同的排序方法和理论依据.根据模糊判断矩阵完全一致性的概念,从最优化角度提出了模糊判断矩阵的对数最小二乘排序方法,并研究了其性质,给出了相应的一致性检验指标.最后进行了算例分析.