一种群组决策中专家权重确定的方法与应用

本文针对群组决策中多名专家赋权且赋权结果不一致的情况,借助变异系数法和均值的思想,给出了一种确定专家决策权重的方法。该方法的特点在于依据专家与群组其他专家赋权结果以及与群组专家赋权结果平均值之间的一致性程度来确定专家的权重。该方法能够充分利用原始决策信息,从而使评价结果更加客观,因而具有较大的实用价值。最后,通过一个例子说明了该方法的实用性。     

一种群组决策中专家权重确定的新方法

文章针对群组决策中多名专家赋权且赋权结果不一致的情况,借鉴变异系数法思想,给出了一种确定专家决策权重的方法。该方法的特点在于依据群组专家赋权结果的一致性程度来确定专家的权重。该方法赋权直接,计算简便,合乎实际,因而具有较大的实用价值。最后,文章通过一个例子说明了该方法的实用性。     

高新技术企业自主创新能力的评价

文章提出一种灰关联投影寻踪模型,并应用于高新技术企业自主创新能力评价.该模型把综合评价问题作为一个灰色多目标决策问题,基于灰色关联投影值,运用投影寻踪技术确定指标权重.由此获得的指标权重是客观权重,且对决策方法有较强的适应性,从而为在综合评价中科学、合理地确定具有决策方法适应性的指标权重提供了新的方法和思路.文章还用实例证明了该模型的合理性、可行性和有效性.     

基于0-8标度的有向加权图法在群决策中的应用

文章主要针对群决策中专家客观权重的确定等问题,提出一种基于0-8标度的有向加权图法加以解决的模型.首先采用0-8标度法衡量两方案之间的优先程度,并由此构造有向加权图,通过定义有向加权图的秩向量计算专家个体时方案的量化评价结果;在此基础上给出根据有向加权图自身逻辑性的强弱和专家与群组之间的协调性大小确定专家客观权重的两种方法:最后综合两种客现权重作为专家最终的客观权重并进而得出群决策结果.算例表明该方法合理有效、实用可行.     

基于模糊向量的专家权重确定方法

在群组多准则决策过程中,各专家的综合权重不仅与其可信度有关,还应该与该专家在实际评价中和其他专家评价值的一致性有关.文章首先定义了模糊向量的相似度和加权相似度,并基于此相似度提出了一种综合考虑专家意见一致性和可信度的专家权重确定方法,最后给出一种基于相似度的理想法群决策方法.     

基于统计信号处理的多属性群决策问题探讨

文章针对备选方案属性值和属性权重都为随机变量的不确定多属性群决策问题、结合统计信号处理的估计理论和模糊数运算,提出了一种专家主观偏好集结和随机多属性决策方案排序的方法.该方法首先基于贝叶斯框架构建一个线性估计模型;然后在有无先验知识的基础上利用高斯一马尔科夫估计定理,将多个专家基于模糊数估计的方案属性值和权重值集结成群体估计值;最后通过加权比较得到各个方案的排序.实例分析验证了方法的有效性和实用性.     

基于Vague集的群体应急决策优化模型

文章针对多因素、多主体、多方案的非常规突发事件的动态应急决策过程,建立基于Vague的群体应急决策优化模型.从应急决策机制分析入手,提炼应急决策的主要影响因素,并构建应急决策模型的评价指标体系;然后,确定在Vague决策环境下决策专家的权重,采用VIKOR方法甄选出最优方案或折中解集,并给出应急预案的优化路径;最后,用算例验证该模型的有效性和可行性.     

带有语言变量的多属性群决策方法

本文在定义了三角模糊数距离的基础上,提出一种基于距离最短的多属性群决策规划模型,该模型简单易行,不仅能给出最终的方案排序结果,且能充分利用专家所给的矩阵信息来确定群成员的相对重要性权重。最后通过实例验证本方法的可行性及有效性。     

核事故应急决策问题研究

针对核事故应急贝叶斯决策模型的不完善问题,文章通过集结各位专家给出的AHP判断矩阵,应用群决策的原理与方法,计算专家自身的权重及各目标的权重,依据扩展型贝叶斯决策模型对方案进行排序,取得了满意的结果。     

基于权重试算的MAUT混合整数规划采购决策模型

针对权重不确定情形下的供应商选择问题与订单优化问题,文章提出基于权重试算的多目标混合整数规划模型,应用多属性效用理论提出决策功效函数用于方案的选择与优化,并通过重庆某制造企业的零部件采购案例验证.结果表明,该方法能够在权重不确定情景下,提供最优方案集及其映射的权重范围,有效地支持采购决策.     

基于投影的直觉模糊群决策专家权重确定方法

文章针对方案属性值为直觉模糊数的群决策问题,提出了一种基于投影的专家权重确定方法.该方法按照投影分析的基本思想,给出了确定直觉模糊环境下群决策专家权重的计算步骤.其核心是计算每个专家的隶属度矩阵在群体隶属度矩阵上的投影和非隶属度矩阵在群体非隶属度矩阵上的投影,进而利用领导者的偏好度求出专家个体决策矩阵与群体决策矩阵的相似度,最终确定每个专家的权重.最后给出的算例表明了该方法的可行性和有效性.     

基于不确定正态云组合权重的综合评价方法研究

如何确定指标体系的权重是多属性决策中的一个重要问题。针对多属性决策中主客观权重的不确定问题,通过逆向云生成算法将多个主客观权重进行信息融合,生成不确定正态云组合权重,构建基于云模型的主客观组合赋权方法。在此基础上,提出基于正态云组合权重的多属性综合评价方法,该方法通过计算各方案组合赋权与理想方案组合赋权之间的正态云相似度值大小进行排序并确定最佳方案。最后,通过算例说明云组合权重综合评价方法的可行性和有效性。     

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.     

基于改进信息熵的创新合作伙伴多级可拓优选决策分析

文章针对企业创新合作伙伴的选择过程阶段化、选择对象多样化、指标多层级、专家偏好性等特点,提出了基于改进信息熵与复合物元的创新合作伙伴优选决策模型.通过引入专家决策偏好属性改进信息熵权重,保证创新合作伙伴评价指标权重的客观性与等级明晰性;根据合作伙伴多样化、指标多属性等特征,通过可拓分析方法扩展原始物元,利用逐级关联函数改进可拓优度评价模型,建立了创新合作伙伴的多层级优选决策模型.最后通过应用分析证明了该方法的有效性与可行性.     

基于改进Gini-Simpson指数的指标及权重均为混合属性的广义灰靶决策方法

提出了一种新的以改进的Gini-Simpson指数为决策依据的指标及权重均为混合属性值的广义灰靶决策方法。该方法构造权重函数将不确定性混合指标权重确定化,并以改进的综合加权Gini-Simpson指数作为方案决策的依据。首先将各方案的混合属性指标值转化为二元联系数,并分解为确定项和不确定项以组成(确定,不确定)二元组数;其次,分别获得各属性下靶心指标的(确定,不确定)二元组数;然后,构造权重函数将不确定性权重确定化,继而求得各方案的综合加权Gini-Simpson指数;最后以综合加权的Gini-Simpson指数为依据对各方案进行决策,以其值越小方案越优。案例分析的结果验证了该法的可行性。     

基于模糊层次分析法的投行股票估值模型选择

文章通过模糊层次分析法对众多的股票估值模型进行选择研究,通过对模型中使用的财务指标建立指标体系,并根据专家意见对指标赋予不同的权重从而实现对股票估值模型的优劣排序,为投资银行在进行股权投资时选择股票估值模型提供决策支持。     

专家权重的贝叶斯修正法

将群决策中关于专家权重和意见集结等问题所涉及的一些要素与概率之间建立对应关系,进而利用贝叶斯方法对专家的先验权重加以修正,修正后的权重是针对不同的集结对象而做出相应调整与改变的后验权重,从而在最终的群组意见集结过程中能够对专家权重实施可变操作,同时也使主、客观权重有机的融合起来。     

基于权重优势关系的粗糙近似模型

在不完备信息系统中,为了解决不完全的偏好决策问题,相关学者提出了多种优势关系及其相应的粗糙集模型.但在实际情况中,各条件属性对决策属性的影响程度是有差异的.文章提出一种基于权重的优势关系及其粗糙集近似模型,以及基于粗糙集的权重设定方法和阈值的设定方法.通过对比分析,权重优势关系比广义扩展优势关系更符合实际情况.并用实例证明了权重优势关系及其粗糙近似模型的实用性和有效性.     

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.     

基于非线性GRA的群体模糊多属性决策模型

针对决策属性权重未知且属性值为三角模糊数的群体多属性决策问题,提出了一种非线性规划灰色关联度(简称GRA)决策模型。文章首先将群体决策者语言信息转化为三角模糊数,并依据三角模糊数向量距离和专家偏好集合判断群体决策的一致度和不一致度,构建模糊多属性群体偏好非线性决策目标函数,求解函数得到理想方案属性值和各属性权重值。然后依据备选方案与理想方案的综合灰色关联度,对方案进行优劣排序与决策。最后通过算例检验,为决策提供新思路。