基于离差的区间二元语义多属性群决策方法

针对具有多粒度区间语言评价信息的多属性群决策问题,提出一种基于区间二元语义信息处理和离差最大化的群决策方法。该方法首先针对由基本语言评价集表示的区间二元语义信息,采用了多粒度区间语言评价信息一致化的方法;然后对属性权重信息完全未知的情形建立基于离差最大化的目标规划模型,得到一个求解属性权重的公式,从而获得相应的属性权重;再利用区间二元语义的集结算子对评价信息进行加权集成,通过区间二元语义信息的可能度公式对集成结果进行排序和择优;最后由实例分析说明该方法的有效性和可行性。     

一种基于语言偏好关系的群体评价方法

针对专家偏好信息权重未知的基于语言偏好关系的群体评价问题提出了一种解决方法.首先,采用序关系分析法和唯一参照物比较判断法指导专家表达偏好信息;其次,在对专家偏好信息形式转换的基础上,定义了2个基于二元语义的诱导有序加权平均算子对权重未知的专家偏好信息进行集结,从而得出群体评价结论;最后,给出了一个应用算例.     

基于属性分布信息的大规模群体评价方法及应用

针对大规模群体评价中如何实现群体意见的有效集结,如何体现群体共识度对评价活动的影响等问题,本文提出了一种基于属性分布信息的群体评价方法。首先,利用群体评价信息构建各属性的分布,以体现群体对属性的共识程度,并结合属性取值区间,采用分布型区间数对群体评价信息进行描述;在定义分布型区间数运算规则的基础上,提出了属性权重也为分布型区间数的加权集结算子;然后,设计了基于分布型区间综合评价值的方案排序方法;最后,利用Matlab软件,给出了应用算例,结果表明方法具有可操作性和有效性。     

基于语言评价信息的快速集结方法研究

针对具有语言评价信息的多指标群决策问题,研究了基于二元语义的快速集结方法。把各决策者的语言评价信息转化为二元语义矩阵;依据各决策者的判断偏好,提出方案属性权重求解的规划模型;通过集结和比较各决策者偏好和总体偏好的差异,提出决策者权重确定模型;定义决策者判断一致度及决策者偏差的查找算法,快速辨别偏差较大的决策者并对其提供偏好调整建议;文后例子将其应用于某危险品的救险应急方案的选择。     

基于模糊判断矩阵信息确定专家权重的方法

本文对群组模糊判断矩阵集结过程中确定专家权重的问题进行了研究,建立了模糊判断矩阵的特征矩阵和求解群集结矩阵的最优化模型,通过矩阵之间距离度量判断信息自身逻辑一致性程度和群体相容性程度,给出一种基于专家判断信息的可信度计算其后验权重的方法,最后用算例予以说明.     

群决策中基于二元语义的主客观权重集成方法

针对一类属性值和属性权重信息均以语言评价信息形式给出的多属性群决策问题,提出了一种基于二元语义信息处理的主客观属性权重集成方法.首先运用二元语义集成算子计算属性的主观权重,然后给出一种基于最小偏差的属性客观权重计算方法,该方法根据决策者给出的语言决策矩阵计算决策群体对属性判断的偏差,偏差越大,表明决策者对该属性评价意见的分歧越大,则应赋给该属性越小的权重值,以提高群体意见的一致性.在此基础上,对属性的主、客观权重信息进行集成,得到属性综合权重.最后通过算例说明了该方法的有效性和实用性.     

一种具有不同粒度语言判断矩阵的群决策方法

针对具有不同粒度语言判断矩阵形式的偏好信息的群决策问题,提出了一种基于二元语义运算的群决策方法.在该方法中,首先给出了不同粒度语言判断矩阵的定义;然后给出了不同粒度语言判断矩阵一致化为由基本语言评价集表示的二元语义信息的方法,并且采用近年来最新发展的关于二元语义信息集结的加权平均算子和语言优势度直接对语言短语进行运算,最终确定最优方案;最后给出了一个算例.     

群决策中三端点语言和互补偏好信息的转化及集结研究

研究了群决策中三端点语言判断矩阵和三端点互补判断矩阵的集结方法。基于两类判断标度的内涵,研究了两种三端点偏好形式相互转化的数学方式;从次序一致性和完全一致性角度,分析了偏好形式转化过程中的信息变化情况;提出了基于灰色关联度的群体一致度测算方法,研究了决策者权重确定方法,进而提出了两类三端点偏好的集结方法,文后通过算例说明了方法的应用步骤。     

三端点区间数互反判断矩阵的排序方法研究

本文研究了三端点区间数互反判断矩阵的一致性和排序方法。在三端点区间数互反判断矩阵完全一致性概念的基础上,首次将矩阵特征向量思想引入三端点区间数互反判断矩阵之中——研究了三端点区间数互反判断矩阵的一致性与权重向量之间的类似特征向量关系,并运用线性规划模型给出一种处理三端点区间数决策者对方案属性权重的方法,然后通过三端点区间数权重向量的期望值,进行方案集结排序。最后通过具体的案例,验证了所提出方法的有效性和适用性。     

基于信任关系和信息测度的概率语义社会网络群决策模型

设计专家权重和属性指标权重的计算模型已成为近年来备受关注的两个重要研究课题。针对评价信息为概率语义信任函数的社会网络群决策问题,提出一种基于信任关系和信息测度的概率语义社会网络群决策模型。首先,构建基于信任关系的概率语义决策空间,探究专家之间的信任传递模型,通过专家之间信任关系计算专家的权重;其次,引入概率语义信任函数的熵和相似度概念,并运用三角函数设计概率语义信任函数信息熵和相似度的衡量方法;最后,构建基于信任关系和信息测度的概率语义社会网络群决策模型,进而得到合理可靠的决策结果,同时将提出的社会网络群决策模型用于电动汽车供应商的选择实例,对比分析实验验证了模型的合理性和有效性。     

基于交叉效率DEA与群体共识的区间乘性语言偏好关系群决策

针对区间乘性语言偏好关系群决策问题,提出了一种基于交叉效率DEA和群体共识的群决策方法。首先,提出乘性语言偏好关系导出函数的定义,并构建产出导向的DEA模型,证明了一致性乘性语言偏好关系的DEA效率得分与排序向量之间存在比例关系。在此基础上,建立基于理想值的交叉效率DEA模型,提出乘性语言偏好关系的通用排序方法。同时,基于群体共识建立目标规划模型来计算各语言偏好关系的权重系数。最后,利用Monte Carlo随机模拟的方法对群体语言偏好空间进行统计分析,得到群决策期望排序向量及其可信度。算例分析表明本文方法能够有效的避免信息损失,具有较强的适用性和较高的可信度。     

考虑复杂关联情境的城市典型生命线运行风险因素识别方法研究

城市典型生命线以供热、电力、燃气系统为代表,具有公共性强、风险性高、关联性显著的特点。研究城市典型生命线运行风险因素识别问题对于相关部门防范风险具有重要意义,但现实中由多系统、多风险因素以及各类关联形成的复杂关联情境增加了解决该问题的难度。为此,本文首先构建了具有层级网络结构的风险因素识别框架,然后提出了一种考虑复杂关联情境的风险因素识别方法,将各专家针对系统关联和风险因素关联给出的语言评价信息转化为二元语义,并将决策试验与评价实验室（DEMATEL）法和Two-Additive Choquet（TAC）积分算子扩展到二元语义环境,进而实现各类关联的综合集成,从而确定风险因素的排序和归类,便于决策者研判风险根源、明晰风险因素本质。最后,以北京某样区为例验证了所提方法的潜在应用价值,并根据识别结果制定了针对性的风险防范策略,能够为相关部门联调联动开展风险防范提供决策支持。     

考虑多指标模糊关联的服务制造网络协同绩效评价方法

本文针对服务制造网络伙伴协同绩效评价问题中指标之间具有关联性的特点,给出了一种考虑多指标模糊关联的评价方法。首先,构建了服务制造网络伙伴协同绩效评价的框架和指标体系;然后,通过将模糊语言信息转化为Two-tuple linguistics以及对TAC(Two-Additive Choquet)积分算子进行扩展,对Two-tuple linguistics形式的指标关联信息与评价信息进行处理和集结,从而获得交互性协同和互补性协同两个维度的评价结果。最后,通过一个算例说明了给出方法的潜在应用价值。     

ON EXTENSIONS OF PROBABILISTIC PROFIT BUDGETS

Previous work on probabilistic profit budgets has dealt with the construction of probability intervals for the items in the planning and control statements (e.g., direct costs, marginal contributions, profits, etc.). This paper expands that work by demonstrating the potential benefits for managerial accounting in constructing confidence limits for the mean, the standard deviation, and the coefficient of variation. The adequacy of the confidence interval for any account balance depends on the credibility of the sample standard deviation, s, as an estimate of the population standard deviation, σ. The confidence interval of the standard deviation assesses, in a sense, the precision of the point estimate, s. Furthermore, it takes on a meaning similar to risk measures discussed in the finance literature. Given confidence intervals for the mean and standard deviation, one can construct corresponding bands for the coefficient of variation. These bands give insight into the goodness of the accounting system and the stability of the budgetary model.     

基于信息熵的群组聚类组合赋权法

在多属性群决策方法的研究中,为了科学地确定专家的权重,提出一种基于信息熵的群组聚类组合赋权法。依据各个专家的判断矩阵归一化得到的排序向量,利用相关系数法构造相关矩阵。通过分析阀值变化率选取最优聚类阀值,对相似程度较高的排序向量给出合理的聚类。运用信息熵为类内专家赋权,综合聚类结果和排序向量的信息熵,确定专家的总权重。算例表明该方法可以对较为相近的专家评价结果进行有效分类,并准确衡量每位专家评价信息量的大小,能够有效提高专家赋权的合理性和群组决策的科学性。