区间概率信息条件下的风险型决策方法

文章针时区间概率信息条件下的风险型决策问题进行了探讨.利用C-OWA算子把区间概率转化成点概率,从而把区间概率信息条件下的风险型决策问题转化成传统的风险型决策问题,进而求出最佳方案.在效用值分别是实数和区间数的情形下,用实例说明了该方法的可行性.     

三角模糊数密度算子及其应用

文章针对决策信息为三角模糊数形式的不完全信息多属性决策问题,将密度中间算子由精确值形式和区间形式拓展到三角模糊数形式,提出了三角模糊数密度中间算子及其集成算子,并给出其确定方法及应用过程.     

权重为区间数的多属性决策的集对分析法

文章针对属性权重为区间数且属性值确定的多属性决策问题,提出了集对分析的决策方法。该方法将属性权重为区间数且属性值确定的多属性决策问题转化为属性取值为区间数的多属性决策问题,然后依据集对分析理论把论域三划分的思想,把区间评价值转化成联系数的形式,进而得到每个方案的综合联系数,计算出每个方案的集对势,即可得到所有方案的排序结果。最后给出了一个数值例子,结果表明方法简单,有效和易于计算。     

一种面向属性残缺偏好效用矩阵的大群体决策方法

决策成员评价部分决策方案的大群体决策问题可视为属性残缺效用值矩阵下的大群决策问题.文章将残缺效用值转化为区间教形式的效用值,形成了大群体关于全部决策方案的区间数效用值矩阵;对大群体成员进行聚类,根据聚类结果确定成员权重,将该权重和区间数效用值矩阵合成获得了决策方案的排序向量;提出了群体意见反映度指标度量群决策结果反映群体意见的程度,对群决策结果进行评价;提出了成员意见差异度指标修改相应成员的效用值向量.     

基于“奖优罚劣”线性变换算子的区间数多目标灰色局势决策方法

针对多目标决策值为区间数的规范化问题,提出一种具有奖优罚劣特性的[-1,1]线性变换算子,规范化处理原始决策信息,将其运用到目标权重确定,且属性值为区间数的多目标灰色局势决策中,给出了基于"奖优罚劣"算子的区间数多目标灰色局势决策方法,并以空舰导弹设计方案的选择作为应用案例,结果表明该方法操作方便、计算简单、易于实现,可以为一些具有区间值的不确定决策问题提供一种有效、科学、实用的方法。     

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.     

基于区间灰数相离度的灰色关联决策模型

为了解决决策方案属性值为区间灰数、指标权重信息部分已知的多属性决策问题,利用灰色关联分析的理论、"核与灰度"思想及最优化理论开展研究。首先构建了区间灰数相离度公式,并提出了基于区间灰数相离度的灰色关联度模型;其次构建了基于区间灰数相离度的灰色关联决策方法;最后在充分利用客观信息的基础上综合考虑了决策者的主观意愿,提出了指标权重确定的优化模型。通过算例验证了该模型的可行性和实用性。     

重复灰色群决策问题研究

在部分决策问题中,存在同样决策场景下对不同的方案做反复评估来得到最终决策的情况,文章重点研究了这种重复决策问题.确定了重复决策信息下区间灰数非线性"奖优罚劣"算子及使用优化模型确定指标权重模型,提出了根据从前决策者决策值与综合决策值间差异度确定决策者权重的方法,并建立了灰靶决策模型以确定最优决策.最后文章使用了一个实例算例说明了算法的有效性和可行性.     

基于可能度的多指标排序决策

文章根据随机变量的概率,给出了区间数比较的可能度。研究了指标的权重不能完全确定但能给出其大小顺序,而且决策矩阵中的元素又是区间数的多指标决策问题,给出了综合评价值的计算方法以及该类决策的决策程序,最后通过实例对问题进行说明。     

不确定条件下基于V.H.Vroom激励逻辑的决策理论研究

风险和不确定条件下的决策问题一直是心理学、经济学和管理学研究的重点.文章借鉴已有的研究成果,提出并建立了基于Vroom激励逻辑的相对效用决策模型.该模型运用纳入参照标准的相对效用函数来确定决策者的主观效用,利用D-S理论来处理不确定条件下的决策信息,更加精确的描述概率问题,并且借鉴前景理论的关于决策者在参照点周围的风险逆转行为,把客观概率与决策者的风险偏好结合.最后,运用本理论对决策中的两个悖论进行了解释,证明了该模型的现实决策的应用价值.     

基于熵权法的区间多目标决策方法

当多目标决策(MODM)问题的指标评价值为区间型数时,文章提出引入参数λ把区间数换算为单一值的方法,再应用熵权法对多目标决策问题进行分析,最后结合案例,说明该方法应用的合理性.     

多属性决策中一种属性权重的确定方法

对于模糊多属性决策问题,本文通过a-截集技术将梯形模糊数的属性值转化为区间数属性值,运用区间数的相离度构造度量方案属性值差异的函数。然后,依据属性值差异最大化的手段确定属性权重,并基于可能度矩阵排序给出一个对所有方案进行优劣排序的方法。     

基于不确定性的shapley值模型及其风险研究

文章将信息不完全、有限知识以及有限理性引入Shapley值模型中,基于不确定性建立了以区间数以及三端点区间数为特征函数估计参数的Shapley值模型,讨论了模型求解的方法;并研究由不确定性所产生的shapley值模型的高估风险和低估风险,提出了衡量收益估计的个体和群体风险度量方法.文章还结合企业联盟的算例,分析了模型的适用性和经济意义.     

区间数多指标决策的一种新方法

文章针对属性值和属性权重均为区间数的多属性决策问题进行了研究,给出了一种能够很好地处理该问题的实用方法.文章首先对各方案的指标属性值取平均;其次利用区间数权重信息得到一组顶点权重向量.依次将这些权重向量代入多属性决策方案,按照最优方案出现的次数和所有方案的综合得分,进而确定方案的排序.实例证明了所提方法简单、有效,易于实现.     

区间数指标权重确定的熵值法改进

文章针对权重信息未知的区间数多指标决策中指标的客观赋权问题,研究了已有指标权重客观确定方法的不足。依据客观赋权的原理和序列信息熵的含义,利用各方案区间数指标值的上、下界序列信息熵,给出了确定各区间数指标权重的一种熵值法。     

混合型多指标灰靶决策模型研究

文章针对决策指标值难以精确化的不确定多指标决策问题,研究了指标值为实数、区间数、三角模糊数三种数据类型同时存在的混合型多指标灰靶决策模型.根据决策灰靶和不确定决策信息的基本内涵,定义了混合型椭球友靶,在此基础上建立了混合型灰靶决策模型;讨论了指标权重信息完全未知和权重信息部分已知的情形下权重确定问题.     

一种基于证据推理的混合型灰色多属性决策法

文章针对决策方案的属性值为区间灰数与确定的语言等级,并且属性权重完全已知的混合型灰色多属性决策问题,提出一种新的决策方法。该方法是决策者可根据自己的偏好给出定量属性值的白化值和定性属性值的信用结构,确定了等级信用结构决策矩阵;利用证据推理解析算法求出各方案在各等级的信任度;利用期望效用和区间数排序法对方案进行排序。实例说明了该方法的合理性及其算法的有效性。     

基于前景理论的区间数多准则决策方法

针对准则偏好值为区间数的不确定性决策问题,提出了一种基于前景理论的多准则决策方法。该方法将准则值看作给定区间内N个等差随机数,利用正态分布的分布函数来表示区间内准则值的分布规律,在给定各准则参考点的基础上,通过价值函数和决策权重函数计算方案在各准则下的前景值,并通过加权平均得到各方案的总前景值;根据前景值的大小对所有方案排序并得到最优方案。该方案的可行性通过一个简单实例得到了论证。     

模糊多指标决策的一种新方法

本文证明了区间数与三角模糊数的乘积为一梯形模糊数。将指标权重为区间数、评价指标取值为三角模糊数的多指标决策问题转化成指标为梯形模糊数的多指标决策问题;进而给出了梯形模糊数多指标决策问题的逼近理想点法,并用该方法分析了一个实际问题。     

基于信息熵—区间数TOPSIS的省际竞争力评价

文章针对以往评价研究中多采用实数指标进行决策的缺陷,将具有不确定的区间数TOPSIS模型和客观信息熵赋权方法进行结合,对我国30个地区的省际竞争力水平进行评价,从结果看具有较强的合理性。在对实证结果进行分析的基础上,对未来区间数评价研究的发展方向进行了展望。