基于优势关系粗糙集的模糊综合评价的权重确定

文章应用优势关系粗糙集,根据属性的综合优势度计算属性重要度。将属性重要度归一化处理来确定权重的方法克服了传统确定权重的主观性,弥补了经典粗糙集方法确定权重不能很好表达偏好信息的缺点。最后以企业发展能力模糊综合评价的权重确定为例,说明应用优势关系粗糙集确定权重方法是可行的。     

一种基于粗糙集理论的多指标综合评价方法

文章对于不含决策属性的综合评价问题,提出了一种基于粗糙集的评价方法。该方法采用基于信息量的属性约简启发式算法,实现了评价指标的约简,从而优化了指标体系;并基于约简指标的重要度信息确定权重,消除了传统方法权值设置的主观性,提高了综合评价结果的可靠性。通过例子分析,验证了该算法的可行性和实用性。     

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。     

一种基于方案集缩减策略的交互式多属性决策方法

在现实中处理多属性决策问题时,很多决策方法因为只有部分权重信息而不能实现.这类多属性决策问题的方法局限性多,可选择方法少,有效性差.为了解决多属性决策问题中的信息不完善的决策问题,文章定义了综合属性的分配性,在优化的过程中删掉综合属性值被支配的方案,从而得到缩减的X的方案集.在方案缩略集的基础上,将在多目标决策领域问题处理中使用的交互式决策思想引入,用来处理多属性决策问题.该方法的引入可以解决只有部分权重信息的不确定多属性决策问题,并用实例验证了该方法的有效性.     

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.     

基于发展态势灰色预测的广告媒体代理商选择问题研究

文章基于广告媒体代理商现有信息,对其发展态势进行灰色预测;在充分考虑广告媒体代理商过去状况和未来发展的情况下,利用OWA算子对代理商评价指标进行集结;基于广告代理商评价中决策者不确定性判断,建立了不确定性偏好的二阶段权重求解模型;最后根据指标属性综合值和指标权重,确定广告媒体代理商的综合判断,进而作出选择。     

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。     

基于发展态势灰色预测的广告媒休代理商选择问题研究

文章基于广告媒体代理商现有信息,对其发展态势进行灰色预测;在充分考虑广告媒体代理商过去状况和未来发展的情况下,利用OWA算子时代理商评价指标进行集结;基于广告代理商评价中决策者不确定性判断,建立了不确定性偏好的二阶段权重求解模型;最后根据指标属性综合值和指标权重,确定广告媒体代理商的综合判断,进而作出选择.     

模糊多属性决策的最小偏差法

针对只有部分属性权重信息,决策者对方案有一定的主观偏好,并且属性指标表示形式多样的多属性决策问题,文章给出了把属性指标表示为梯形模糊数的方法,建立了一个基于主客观偏好值的总偏差最小化的线性规划模型,用以求解最优权重向量,进而以方案的客观综合模糊期望值大小排列方案优劣次序的决策方法.最后,通过实例表明了该方法的实用性和有效性.     

基于白化权函数分类区分度的变权灰色聚类

针对灰色聚类指标权重确定的问题,通过定义白化权函数的分类区分度来度量各指标对聚类对象的分类所作的贡献,并据此确定分类指标的权重。在此基础上,提出了变权灰色聚类方法。结果表明,该方法能够融合聚类对象的样本信息和专家的经验,有效确定不同聚类对象的各指标权重,且适用于聚类指标的量纲不同、数量级悬殊较大的情形。最后通过一个实例说明了变权灰色聚类的实用性和有效性。     

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。     

基于粗糙集和灰色理论的供应商信用评价

信用评价是企业对供应商管理的重要因素。针对供应商信用评价问题,文章提出了一种基于粗糙集和灰色理论相合的评价方法。利用粗糙集对评价对象的属性进行简约,根据属性重要性原理确定指标的权重,再通过灰色理论对供应商信用进行综合评价。在评价过程中对评价指标体系进行了简约。避免了评价过程中权重确定的主观性。     

基于范数灰关联度的指标权重确定方法

综合评价是人类社会中一项经常性、极重要的认识活动,是决策中的基础性工作.进行评价主要是确定评价指标体系及指标权重,指标的权重直接影响评价结果.评价指标权重的确定方法目前有主观确定、客观确定以及主客观结合确定,主要方法有AHP法、主成分分析、熵值法、神经网络法和灰色理论中的群灰关联度法.本文将传统的灰关联理论与范数概念相结合来确定指标权重并进行综合评价.     

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.     

考虑跨期变动趋势的改进熵权法研究

权重确定是多指标综合评价过程中的关键环节。文章针对主观赋权法中专家对指标重要性判断的随意性及常规客观赋权法的片面性,提出考虑跨期变动趋势的改进熵值赋权方法。该方法考虑了时间因素,从指标数据跨时期的变动趋势中挖掘指标的相对重要性信息,并基于熵理论确定指标的重要程度之比,分层次规划求解各指标权重。最后结合我国新型城镇化水平评价案例,验证了该方法的合理性和有效性。     

一种基于主客观权重信息集成的多属性群决策

针对一种在属性权重和决策者权重完全未知且属性值为定值的多属性群决策问题.文章基于离差最大化思想提出了一种可对多种主观和多种客观权重信息进行集成的最优化组合赋权方法求解属性的集成权重,计算各方案的综合属性值,以求属性的集成权重的方法去求解决策者的集成权重.给出了一个数值例子说明该方法的实用性和有效性.     

缺损属性权重信息下群决策的模糊迭代法

文章研究了基于直觉模糊集的多属性群决策问题;探讨了在缺损属性权重信息下如何补全属性权重,并同时确定方案相对优属度的模糊交叉迭代方法,严格证明了该迭代方法的局部收敛性;最后给出相应群决策的具体解法和步骤。     

属性权重信息不完全的区间多属性TOPSIS法

本文提出的方法是针对属性权重信息不完全的区间多属性问题的,文章提出了一种修正了的TOPSIS法。方法充分利用了决策者给出的权重信息,通过单目标线性规划确定各方案的正理想点和负理想点,给出了一种确定权重的方法,进而计算每个方案到理想点的接近度,最后得出方案的排序,文章最后把该法应用于解决风险投资领域的项目评估中。     

基于粗糙集的TOPSIS供应链合作伙伴选择

供应链合作伙伴的选择是一个多指标,多层次综合评价问题,本文结合煤炭港口物流供应链的实际,构建了合作伙伴选择综合评价指标体系,接着运用基于粗糙集的逼近理想解的排序方法（technique for order preference by similarity to ideasolution,TOPSIS）,根据属性间差异程度计算各个属性的权值,避免了低层次多因素权重确定的主观性。通过对该模型在煤炭港口供应链合作伙伴选择中的应用,为港口企业选择理想的供应链合作伙伴。     

对方案有偏好的vague集互反判断矩阵决策法

文章针对指标权重信息未知且对方案有偏好的vague集多属性决策问题,通过将决策信息和偏好信息的vague值转化为模糊值,进而将偏好信息转化为互反判断矩阵,建立了最优化决策模型,求解该模型获得了指标的权重;通过计算各方案综合属性值对方案进行了排序和择优;最后并用实例进行了验证。