缺损属性权重信息下群决策的模糊迭代法

文章研究了基于直觉模糊集的多属性群决策问题;探讨了在缺损属性权重信息下如何补全属性权重,并同时确定方案相对优属度的模糊交叉迭代方法,严格证明了该迭代方法的局部收敛性;最后给出相应群决策的具体解法和步骤。     

基于半结构性决策理论的投资方案模糊优选方法

文章提出了一种对工程项目投资方案进行决策的新方法.将基于相对隶属度的半结构性模糊优选模型应用于投资项目决策中,采用不同的方法处理定量和定性两类评价指标,在相同的计算标准下得到各投资方案指标特征值的相对优属度.根据多级模糊优选模型求出各个方案对不同优属度级别的相对隶属度,最后根据级别特征值向量求出最优项目方案.分析实例表明该方法用于投资方案决策是可行的.     

犹豫模糊语言多属性群决策方法及其应用

针对评价值为犹豫模糊语言术语集的多属性群决策问题,文章提出了决策者权重和属性权重计算方法,并给出了新的决策方法。首先基于群体共识性最大建立优化模型,计算决策者客观权重,与预先给定的决策者主观权重平均得到综合权重。利用熵权法计算属性客观权重,与预先给定的属性主观权重平均得到属性综合权重,进一步给出了多属性群决策方法。最后通过《复变函数》网络学习平台评价验证了文中方法的可行性。     

证据推理的随机多属性决策方法

在实际决策中,决策者经常面临不确定的环境,事先无法取得精确的属性值。随机多属性决策,即属性值为随机变量的多属性决策,是不确定型多属性决策中非常重要的类型。根据随机变量的类别,随机多属性决策同样可以分为:离散型和连续型两种情形。目前关于离散型随机多属性决策的研究并不多见。本文考虑了有信息缺失的离散型随机多属     

农民旅游目的地选择的因素分析

随着农村居民生活水平和生活质量的提高,拥有的价值观和原先的生活方式都发生了很大的变化,外出旅游的农村居民人数逐年增多,农村居民旅游市场已经具备一定的规模,然而却没有形成一定的经济规模,受到诸多方面的因素限制.文章基于区间型多属性决策方法研究农村居民旅游目的地选择因素,针对目的地选择方案偏好,确定群体专家的权重,提出关于农村居民旅游目的地的群决策方法,通过对区间数向量内积的定义,对于专家评判的差异度和相似度进行计算,确定专家的权重,对最小化偏差的目标规划模型进行求解,对综合属性值进行排序得出结果.     

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.     

基于熵权法的群决策模糊综合评价

群决策模糊综合评价是多人对受多种因素影响的事物做出全面评价的一种多因素决策方法。文章根据事物的多因素属性,基于模糊数学理论,对问题属性的各因素的权重用熵权法确定,结合实例对图书选题进行群决策综合评价。实例结果表明,本文采用的方法能够自动确定各因素的权重系数,易于对多因素属性的事物进行群决策综合评价,避免权重确定的主观随意性,使评价结果具有实用性。     

考虑偏斜度的序数均值组合群决策方法

文章针对现有均值法未考虑偏斜度的不足,结合多属性群决策问题,提出一种新的序数均值组合决策方法.基于偏斜度的性质,分析决策者偏斜度偏好对排序的影响;根据不同决策方式和群体意见集结步骤,采用6种方法确定方案的初次排序,再利用改进均值法组合初次排序结果,确定方案最终排序.最后,以供应商选择算例进行说明和应用.     

基于五种直觉模糊数TOPSIS的多属性群决策方案设计

文章以直觉模糊数或得分函数为基础研制决策模型.引入直觉模糊数距离、相似度或得分函数距离、夹角余弦投影、灰色关联度,构造理想方案并比较排序,在群决策环境下探讨多种集结算法.结果发现:直觉模糊数的距离或相似度,以及得分函数值的距离、投影或关联度可用于属性值分析、理想方案构造、优劣排序比较;群决策环境下集结算法有相关理论依据.直觉模糊数或得分函数与TOPSIS法结合,基于群决策的集结算法及流程明确,多属性决策应用有方法指导意义.     

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。     

模糊信息多目标决策中统计方法的应用

在社会经济管理等众多的领域中存在着大量含模糊信息的多目标决策问题,目前对于多目标决策研究的有效方法已有进展。文章针对目标决策提出了模糊选择阵法进行多目标决策,模糊综合评判在统计决策的应用,进而提出来用相对隶属度来统计决策出最优方案等三种有效的统计决策方法,并进行实例分析。     

区间数多属性决策问题的逼近理想点方法

文章针对权重信息部分已知且属性值以区间数形式给出的模糊多属性决策问题,提出了一种基于理想点的方案排序方法.首先由区间数之间的距离公式求得决策方案到模糊理想点的距离,根据所有决策方案的综合贴近度最大化建立一个目标规划模型,由此确定属性的权重值;然后计算各决策方案的相对贴近度,从而根据相对贴近度的大小对方案进行排序;最后,通过算例分析说明该方法的可行性和有效性.     

农产品批发市场升级改造的评估方法

基于模糊理论、灰色系统理论和改进逼近理想解法(RTOPSIS),提出了农产品批发市场升级改造评估决策方法.该方法以三角模糊语言评判等级为基础进一步考虑专家评价思维跨等级的情况,引入改进TOP-SIS的群决策思想,将距离与灰色关联度相结合构造相对贴近度,对已有批发市场及待投建批发市场进行评估.通过实例验证所提出的方法,信息捕捉能力强,具有比较好的的适用性.     

制造企业工艺创新决策模型的构建

在分析制造企业工艺创新决策目标的基础上,针对工艺创新决策中的多属性、群决策以及决策信息的模糊性等特点,本文构建了适用于工艺创新决策的模糊多属性群决策模型,并基于TOPSIS法给出了工艺创新决策方案的选优过程,最后通过实例验证了该模型的有效性和可操作性.研究表明,该模型的建立有助于制造企业实现工艺创新决策方案的选优.     

基于直觉模糊集算子的多属性群决策方法

文章将直觉模糊算子应用于属性值和属性权重的集结,并将传统topsis法与灰关联分析方法相结合,提出了一种新的多属性群决策方法.该方法在传统topsis法中引入直觉模糊集理论,并且不直接计算各方案与理想方案的距离,而用灰关联度的大小来确定方案的优劣.     

基于二元语义关联分析的多属性群决策方法

针对语言型多属性群决策问题,文章提出了一种基于二元语义关联分析的群决策方法.首先,定义了二元语义灰色关联系数和二元语义灰色关联度的计算方法.然后,定义了多属性群决策问题中的参考序列,计算出每个方案单个决策者的二元语义关联度.通过T-OWA算子,集结出方案的群体二元语义关联度,依据二元语义的有序性可以进行方案的优选.算例表明了方法的有效性.     

不完备信息下可拓群决策粗糙分类研究

针对可拓群决策分类产生的不完备决策信息系统,文章在可拓变换的基础上,引入决策函数进行属性约简,实现了不完备信息下可拓群决策的粗糙分类,不仅发挥了可拓群决策动态分类的优点,而且实现了冗余属性的消除,有助于提高可拓群决策的多因素分析和多方案评价的分类效果。最后,通过实例说明了该方法的有效性。     

关于多属性决策TOPSIS方法的一种综合改进

逼近理想点法(TOPSIS)是多属性决策领域中常用的方法,但一般TOPSIS法在正负理想点的确定,权重的确定和贴近度的计算上都存在不足,导致产生逆序问题。文章提出将相对正负理想点转换成绝对正负理想点,并利用投影方法改进贴近度公式来改进TOPSIS法。实例分析表明,改进后的方法具有较好的稳定性和一致性。     

部分属性权重信息下的多属性群决策问题探讨

模糊多属性群决策(FMAGDM)是多属性决策、群决策和模糊决策相交叉的研究领域.研究此类问题一般需要决策者提供各属性权重信息、各决策者的权重信息和效用信息,决策群体集结各信息形成群体偏爱,最后对供选方案进行优劣排序.但由于方案各属性概念抽象、决策者自身的认知局限性及决策背景的复杂性,常会出现决策时对多属性群决策问题的属性权重难以完全确定和量化,因此部分属性权重信息下多属性群决策问题的研究已日益得到重视.目前此类问题的研究工作尚不多见.     

混台型多属性群决策的群体数字理想点算法

文章对决策者权重和属性权重已知,属性值为精确数、区间数和模糊语言表示的混合型多属性群决策问题,首先对群决策各评价矩阵中用模糊语言表示的属性值进行了区间化处理,提出了用群体极差正规化方法对各评价矩阵规范化;接着采用简单加权平均算子将群体决策各矩阵集结为单一决策矩阵.然后提出了含有精确数和区间数属性值的多属性群决策的群体数字理想点的概念.最后给出基于群体数字理想点的混合型多属性群决策TOPSIS算法的步骤.