风险型多属性自修正群决策方法

文章针对语言变量评价的风险型群决策问题,提出一种基于云模型、前景理论的风险型多属性群决策方法.该方法通过云模型、前景理论将语言变量评价转换成云前景决策矩阵,并以此计算前景值贴近度确定决策者权重,通过指数映射保证个体云前景决策矩阵在MWA算子下有效集结成群体云前景决策矩阵,结合自修正过程达到一致性要求,最后采用离差最大化规划求解各属性权重并计算各方案的综合排序情况.算例分析验证了上述方法的可行性和有效性.     

基于相关性分析的高级职业经理人绩效考核指标的筛选方法

本文采用相关性理论,对绩效考核备选指标进行筛选,用备选指标与EVA的偏相关系数大小来确定各指标的有效性,并计算同一维度内部各指标的偏相关系数,保证各指标的独立性,最终得出一个以EVA为核心指标,其它指标为补充指标的综合考核指标体系.     

一种区间型多属性决策的新方法

针对决策者的偏好信息和决策矩阵元素均为区间数的不确定多属性决策问题,提出了一种新的决策方法。该方法引入决策者的心态指标把区间型决策矩阵转化为带心态指标的决策矩阵,再通过求解主观偏好与客观偏好的总绝对偏差最小的单目标规划问题,得到属性的权重向量,利用方案的综合属性值给出各方案的排序结果。当决策者处于不同的心态时,可以通过调整其心态指标来进行决策,更加符合实际,计算简单,易于计算机上实现,应用实例表明了方法的有效性和实用性。     

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。     

本期导读

长期以来,学者们对综合评价方法、指标选择和权重设置的研究十分广泛且深入,但对指标无量纲化方面的研究较为薄弱。《大样本评价的定量指标无量纲化方法》一文作者,针对大样本评价的特点,提出了一种结合指标原始数据的客观特性与专家主观经验的定量指标无量纲化方法,分别就大样本评价中的正指标、负指标、中间型指标及复合型指标等定量指标给出了相应情形下的指标归一化计算模型。该方法对大样本评价的定量指标处理具有指标评分分布合理、评价结果区分度高、可操作性强的优点。     

选聘优秀管理人员的直觉模糊决策模型

文章给出了一个选聘优秀管理人员的直觉模糊决策模型。该方法依据传统的TOPSIS方法的基本思路,给出了选聘优秀管理人员的直觉模糊决策模型的计算步骤,通过计算每个方案与正、负理想管理人员间的加权海明距离,进而计算出每个方案与正理想管理人员间的相对接近度,即可得到所有备选管理人员的排序结果。最后,进行了实例分析,说明了该方法的实用性和有效性。     

大样本评价的定量指标无量纲化方法

文章针对大样本评价的特点,提出一种结合指标原始数据的客观特性与专家主观经验的定量指标无量纲化方法,分别就大样本评价中存在的正指标、负指标、中间型指标及复合型指标等定量指标给出了相应情形下的指标归一化计算模型。实例分析表明,该方法对大样本评价的定量指标处理具有指标评分分布合理、评价结果区分度高、可操作性强等优点。     

考虑区间数概率分布的信息管理系统综合评价

随着计算机和通讯技术的飞速发展,信息系统在企业生产和管理中日显重要,可以说信息系统的好坏直接关系到企业的命运,因而,对信息系统的评价成了人们日益关注的热点.但目前所采用的评价方法多要求将各项指标具体到确定数值,然后再应用层次、模糊等方法进行评估.即使考虑区间,也是默认在区间上为平均分布.这和实际情况有差别.     

基于云重心理论的信息价值测评研究

随着科学技术的迅猛发展和信息化进程的加速推进,信息作为一种促进经济和社会发展的资源已经越来越受到人们的重视。首先提出了信息价值的内涵,确立了信息价值测评的主要思想;其次,引入云重心理论的云发生器,用于计算信息价值评估模型的量化值,通过云重心评估模型,可以定量化的计算出信息价值的得分值,从而得到所求的信息价值;最后,以实际企业的调查数据为例,对企业信息价值进行了实际计算,得到了企业信息价值的具体量化值,以便为企业对信息进行决策时提供一种定量方法。     

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.