基于k-可加模糊测度的多属性决策分析

基于k-可加模糊测度和Choquet积分理论,讨论基于关联的多属性决策分析问题的建模和求解.首先通过构建属性间的直接关联矩阵确定k值;然后依据Marichal熵理论求解属性和属性集的权重;利用Clloquet积分计算方案的综合评价值并以此对方案进行排序;最后给出算例验证上述理论和方法的合理性.     

基于关联的多属性决策分析理论研究综述

传统的多属性决策分析（Multiple Attribute Decision Making,MADM）理论通常都假设属性间是独立的,而现实决策问题中常存在关联,这给决策带来了困难,也是决策分析从理论迈向应用的瓶颈。结合近年来国内外相关文献的研究成果,本文介绍基于关联的MADM（即RMADM,MADM in the presence of relationships）理论的发展情况,分析其研究现状和热点,并在此基础上对RMADM理论未来的发展方向进行一些讨论。     

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。     

属性集容量确定的夹挤式测度模式及其推算模型

迄今,为解决多属性偏好关联决策属性集容量判断指数复杂性难题所提出的λ模糊测度模式与k-可加模糊测度模式,以及建构在它们之上的属性集容量确定的推算模型,尚存在着适用性差的技术不足。为此,以平衡容量判断的可操作性和容量推算的准确性为视角,提出了一种新容量测度模式,即关于容量判断与推算的夹挤式测度模式,并在此基础上通过引入决策者较易判断给出的容量序信息构建了相应的容量推算模型。基于数值模拟的对比分析表明：新模式不仅在应用可行性上高于k-可加模糊测度模式,而且从容量推算的准确性上看也明显优于λ模糊测度模式和k-可加模糊测度模式,因而对实际决策具有更强的适用性。     

基于改进直觉模糊熵的混合多属性决策方法研究

针对属性值以区间数、语言值、直觉模糊数呈现时,提出了基于改进的直觉模糊熵和熵权法结合的方法确定属性的客观权重,通过建立主观偏好值与客观权重的总偏差最小的规划模型得到主观权重,组合赋权后建立可能度矩阵对方案排序,最后给出算例,验证方案的可行性和有效性。     

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。     

改进排序的梯形直觉模糊Choquet Bonferroni算子的多属性群决策方法

针对评价信息为梯形直觉模糊数(TrIFN)且属性间不严格相互独立的多属性群决策(MAGDM)问题,提出一种基于改进排序的Choquet Bonferroni算子的多属性群决策方法。首先介绍TrIFN的概念和运算法则;其次由Choquet积分将决策信息间的交互关系转换为待聚合TrIFN的权重信息;然后融合Choquet积分和Bonferroni平均算子,提出梯形直觉模糊Choquet Bonferroni规范赋权调和均值算子(TrIFCBNWHM),并讨论算子的性质;接着构建基于各备选方案TrIFN的质心、均值和模糊度的排序指标模型,得到备选集的一个排序,建立TrIFN环境下的MAGDM方法,并给出具体算子与算法步骤。实例分析验证了TrIFCBNWHM算子和TrIFN排序方法的有效性和可行性。     

基于VIKOR和诱导广义直觉梯形模糊Choquet积分算子的多属性群决策方法

针对属性值为直觉梯形模糊数,决策者间和属性间存在相互关联的多属性群决策问题,引入模糊测度和Choquet积分的概念,在直觉梯形模糊数的运算法则基础上构建了诱导型广义直觉梯形模糊choquet积分平均(IG-ITFCA)算子和诱导型广义直觉梯形模糊choquet积分几何(IG-ITFCG)算子,探讨上述算子的若干性质及一些特例,进而提出了基于诱导型广义直觉梯形模糊Choquet积分算子和多准则妥协优化解(VIKOR)的直觉梯形模糊多属性群决策方法。实例分析验证该方法的有效性和合理性。     

基于模糊多属性决策的高校内部审计绩效评估模型

针对高校开展内部审计绩效评估具有信息不对称、模糊和主观因素较多等特点,本文首先分析了影响高校内部审计绩效评估的三大因素,并采用三角模糊数方法得到带有定量指标和定性指标的区间型评价矩阵,运用基于期望值的模糊多属性决策原理,求解出高校内部审计的绩效期望值。     

基于投影的直觉模糊数多属性决策方法

针对指标取值以直觉模糊数形式给出的多属性决策问题,提出了一种基于投影的直觉模糊决策方法.该方法依据一般投影分析方法的基本思路,给出了解决属性取值为直觉模糊数的多属性决策问题的计算步骤,其核心是通过构建并求解每个方案在虚拟正、负理想方案上的投影,进而计算出每个方案对虚拟正、负理想方案的相对隶属度,即可得到所有方案的排序结果.最后给出的数值算例表明,该方法简单、有效和易于计算.     

基于混合加权距离的毕达哥拉斯模糊TOPSIS多属性决策方法研究

针对决策信息为毕达哥拉斯模糊集的多属性决策问题,提出了一种基于混合加权测度的TOPSIS决策方法。在分析了现有距离测度方法不足的基础上,首先给出了一种新的毕达哥拉斯模糊距离测度——毕达哥拉斯模糊有序加权距离（PFOWD）,并研究了该测度权重的确定方法;在PFOWD基础上,进一步提出了毕达哥拉斯模糊混合加权距离（PFHWD）,同时探讨了其特征和与现有毕达哥拉斯模糊测度的关系;最后提出了一种基于PFHWD测度的毕达哥拉斯模糊TOPSIS多属性方法,并用实例验证了方法的有效性和可行性。     

直觉模糊多属性决策在医院评估中的应用

本文通过直觉模糊多属性决策的模糊结构元分析技术,建立了一套完善的医院评估体系。从医院管理工作的实际情况出发,通过专家调查分析对医院进行评估,对医院管理工作提供指导,促进医院管理水平的提高。最后,作为应用实例给出了某医学院附属医院的基于结构元理论的直觉模糊多属性决策的评价与排序,为各医院的排名提供了理论依据。     

考虑属性关联的两阶段获胜者确定模型

研究了多属性逆向拍卖的获胜者确定问题。考虑属性之间的两两关联,以定义在2-可加模糊测度上的Choquet积分表达拍卖人的偏好,其中模糊测度的值由拍卖人提供的偏好信息推测得出。由于一般情况下与偏好信息一致的模糊测度取值并不唯一,考虑所有一致的评分函数提出了两阶段获胜者确定方法。首先采用线性规划挑选出在任意评分函数下可能获胜的报价,再通过混合整数规划确定一个与所有一致的评分函数的评价结果最为接近的报价排序,以得分最高者为稳健获胜报价。仿真实验表明,大量的报价为不可能获胜报价,说明了在第一阶段进行筛选的必要性。与现有方法的比较表明了该方法的有效性,且在拍卖轮数较大、报价数目较多时,该方法在计算效率上更有优势。     

基于诱导 Choquet 积分算子的群决策方法

研究了决策者对方案有模糊偏好且偏好间存在相互关联的群决策问题.给出了诱导 Choquet 积分算子的定义,研究了它的性质;探讨了它与诱导有序权重平均、Choquet 积分算子之间的相互关系;利用重要指数诱导Choquet 积分和偏好诱导 Choquet积分算子,给出了决策者对方案的个人偏好是模糊偏好关系的一种群决策方法.最后,通过实例说明这种方法的具体应用及计算过程.     

基于梯形模糊数的分层多目标线性规划模型在多属性不确定决策问题中的应用

文中首先建立了基于梯形模糊数的分层多目标线性规划模型,应用梯形模糊数来表示专家偏好信息.然后通过运用分层序列优化方法求解该模型,得出不同方案的模糊属性值和理想方案值,再根据模糊数的距离公式,求出每一个评价方案与理想方案之间的差值,然后得出评价方案之间的排序.最后,本文选择了深圳、广州、武汉、株洲、杭州五市的工业企业作为研究对象,分别用梯形模糊数和三角模糊数表示它们在经济效益、资源节约、环境保护和社会效益方面的综合情况,并根据本文所建立的模型和已有的基于三角模糊数的模型来进行比较分析,得出这些不同地区的企业在这四个方面的综合排名.通过这个实例的分析,也进一步证明和强调了文中所建立模型的实用性和可行性.     

基于个体问卷不确定性的企业文化累加算子研究

针对目前企业文化问卷调查过程中答卷人员评分的主观性导致企业文化集结计量的不确定性,本文提出一个新的方法,即通过Choquet模糊积分来集结中间变量值,并采用Yager模糊熵来表示测度的模糊性,以避免权重确定的主观性和复杂性,提高测度的准确性;将该方法应用于某国际酒店的文化测量,结果表明了该方法是可行和有效的。     

基于Choquet延拓n人模糊对策的Shapley值

由于n人对策任意联盟可由它的特征向量来等价地表示,利用Choquet积分,将n人对策从集合{0,1}n延拓到[0,1]n上,通过建立公理化体系,对具有Choquet延拓形式n人模糊对策的Shapley值进行深入研究,证明了这类n人模糊对策Shapley值存在性与惟一性,并给出了此模糊对策Shapley值的解释表达式.最后将此模糊对策的Shapley值作为收益分配方案应用到供应链协作企业收益分配的实例中.     

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.     

基于集对分析和模糊多属性群决策的动态联盟盟员选择模型

动态联盟盟员选择是一个十分重要的问题,它直接关系到动态联盟的成败。为了求得动态联盟的最佳伙伴,考虑到不同决策者其决策可信性的区别,结合盟员选择中不同决策者判断模糊性的特点,本文基于模糊环境下的多属性群决策的方法,应用集对分析理论和方法,构建了一种新的动态联盟盟员选择模型。实例计算表明,应用该模型进行动态联盟盟员选择具有可行性,为选择动态联盟盟员提供了一种有效的方法,具有一定的实用价值。     

基于改进的多属性群决策方法的突发事件

突发事件应急预案的编制是关系国计民生的大事.本文针对突发事件应急预案多目标的特点,改进多属性群决策的方法,集结多位专家意见对现有方案进行评估.在计算过程中,我们利用熵值法对属性客观赋权,然后两次采用理想点法整合每位专家的意见信息求解多个应急预案的群体排序.