基于投影的直觉模糊群决策专家权重确定方法

文章针对方案属性值为直觉模糊数的群决策问题,提出了一种基于投影的专家权重确定方法.该方法按照投影分析的基本思想,给出了确定直觉模糊环境下群决策专家权重的计算步骤.其核心是计算每个专家的隶属度矩阵在群体隶属度矩阵上的投影和非隶属度矩阵在群体非隶属度矩阵上的投影,进而利用领导者的偏好度求出专家个体决策矩阵与群体决策矩阵的相似度,最终确定每个专家的权重.最后给出的算例表明了该方法的可行性和有效性.     

基于非线性GRA的群体模糊多属性决策模型

针对决策属性权重未知且属性值为三角模糊数的群体多属性决策问题,提出了一种非线性规划灰色关联度(简称GRA)决策模型。文章首先将群体决策者语言信息转化为三角模糊数,并依据三角模糊数向量距离和专家偏好集合判断群体决策的一致度和不一致度,构建模糊多属性群体偏好非线性决策目标函数,求解函数得到理想方案属性值和各属性权重值。然后依据备选方案与理想方案的综合灰色关联度,对方案进行优劣排序与决策。最后通过算例检验,为决策提供新思路。     

一种权重信息未知的语言多属性群决策方法

文章针对解决具有语言评价信息的多属性群决策问题,提出了一种基于熵权系数法和二元语义的新的决策方法.该方法采用近年来最新发展的二元语义概念时语言评价信息进行处理和计算.对于属性权重未知的情形,应用熵权系数法进行确定,然后采用二元语义加权平均算子进行集结计算,继而对决策方案进行排序和择优.文章最后给出了一个实例分析,结果表明该方法简单,有效和易于计算.     

具有不完全信息的多准则格序决策方法

针对决策者的偏好信息具有偏序偏好的多属性决策问题,文章提出了一种基于偏序之间距离测度的多属性决策方法.将偏好关系推广到,运用偏序结构之间的距离测度计算控制指标和被控指标,得到方案对之间的控制程度和被控制程度;讨论了决策者站在不同角度对决策方案的偏好.最后,举例说明了该方法的可行性.     

多属性群决策中综合权重调整算法研究

多属性群决策的研究有重大的意义.文章将主观赋权法得到的数据与客观赋权法得到的数据,用简单的线性加权法联系起来,达到综合权重的效果.根据群体决策结果与个体决策结果的差异,来调整个体决策的权重值.根据算法编制程序,来不断调整权重的数值,直到最后得到稳定的综合权重.     

基于改进记分函数的直觉模糊多维度决策方法

针对属性值为直觉模糊值的多决策者、多时间点、多属性及多方案的多维度决策问题,文章基于新的记分函数等决策方法,并讨论了其在企业社会责任评价中的应用.首先,应用TIFHA、MIFHA等算子分别对各时间点和各专家决策进行了集成;其次,应用改进的记分函数对集成后得出的矩阵进行计算,得出记分函数矩阵;再次,运用熵权法算权重;最后引用距离公式及改进的TOPSIS方法将得出的结果进行多属性决策.并针对两家煤炭企业的社会责任履行情况进行了多时点、多专家、多属性决策,通过算例表明了此方法可行且有效.     

一种群组决策中专家权重确定的方法与应用

本文针对群组决策中多名专家赋权且赋权结果不一致的情况,借助变异系数法和均值的思想,给出了一种确定专家决策权重的方法。该方法的特点在于依据专家与群组其他专家赋权结果以及与群组专家赋权结果平均值之间的一致性程度来确定专家的权重。该方法能够充分利用原始决策信息,从而使评价结果更加客观,因而具有较大的实用价值。最后,通过一个例子说明了该方法的实用性。     

基于演化网络的动态群决策模型

一、引言 传统的群体决策是把不同成员的关于方案集中方案的偏好序按某种规则集结为决策群体的一致或妥协的群体偏好序,即需要寻找一种对决策群体公平的规则对个体决策者的偏好进行集结.常用的方法有加和法、方差最小法、优序法、期望效用法和层次分析法等.对群体决策一致性的集结往往忽视了决策者的不完全理性和对方案的学习、改进和谈判协调能力.群决策过程看起来是一个静态过程,而实际上,在群体中形成最终一致或妥协的群决策的过程是一个非常复杂的过程,这些决策个体意见的一致或妥协过程甚至不得不反复进行直到决策者群体的一致性偏好最终得以形成.人们提出了许多改善群体决策效果的方法程序,如头脑风暴法、名义群体法、德尔菲法等.德尔菲法是改善和达成群体决策一致性收敛的一种行之有效的群决策设计.总之,群决策是一个信息反复交流最终达成一致的动态过程.     

投资者决策中的"框架依赖效应"

投资者并不总是理性的,同一问题的不同表达方式会影响投资者的决策结果,即投资者决策存在"框架依赖效应"。文章利用我国股市个体投资者二级市场交易数据,通过区分股价变动信息的两种不同表达方式,对投资者买入-卖出股票的决策进行了实证分析。研究发现,在不同的信息表达方式下,投资者买进与卖出股票的行为存在显著的差异,即投资者决策结果不同,从而证明了投资者决策存在"框架依赖效应"。     

基于0-8标度的有向加权图法在群决策中的应用

文章主要针对群决策中专家客观权重的确定等问题,提出一种基于0-8标度的有向加权图法加以解决的模型.首先采用0-8标度法衡量两方案之间的优先程度,并由此构造有向加权图,通过定义有向加权图的秩向量计算专家个体时方案的量化评价结果;在此基础上给出根据有向加权图自身逻辑性的强弱和专家与群组之间的协调性大小确定专家客观权重的两种方法:最后综合两种客现权重作为专家最终的客观权重并进而得出群决策结果.算例表明该方法合理有效、实用可行.     

基于冲突的群体决策技术

一、群体决策技术和分类 (一)群体决策技术产生的基础--决策失误 与个体决策相比,群体决策的优点是可以集思广益,形成的决议也比较容易执行.但是,群体决策也存在一些缺点,并且可能引发特殊的群体行为.群体决策面临的主要难题可以说有两大方面,一是如何顺利达成统一意见,避免出现议而不决的情况;二是如何提高群体决策的质量,防止出现群体行为导致的低水平决策.第一类问题往往出现在群体成员具有不同的利益动机或者偏好的情况下,主要的解决机制有投票、谈判等等.社会选择理论、谈判理论都对此类群决策问题有大量深入的研究探讨.第二类问题包括了一些群体失误现象,这类现象的共同特点是群体达成了一致,但是这种一致可能是虚假的或者是未经深思熟虑的.从群体决策的过程来看,很多参与者的意见和独有信息没有进入决策过程,导致了低水平的决策结果.目前这方面研究关注较多的有群体思维、群体极化等现象.     

基于熵值法与灰色关联决策的最佳响应方案

文章在分析灰色决策研究成果的基础上,引入熵值法用以确定属性值为区间数的灰色关联决策方法的权重,同时也修正了决策方法对权重的不确定性.提出上界指标权重、下界指标权重和综合指标权重三种方法用于决策权重的计算.通过应急响应算例对修正的灰色关联决策方法进行检验分析,结果表明,三种权重计算方法均能有效解决灰色关联决策问题中的权重问题,可以减少整个决策的随机性.     

基于相对熵的三参数区间值模糊集多属性决策方法

文章针对三参数区间值模糊集上已有决策方法的不足,引入信息论的相对熵,提出了一种新的决策方法。该方法通过定义三参数区间值模糊值间的相对熵,得到被评方案与理想方案的相对熵,据此给出一种新的贴近度进行方案排序。与已有方法相比该方法较好的保存了决策的信息,考虑了属性的权重,并提出了三参数区间值模糊值表述的语言集。最后实际算例表明了该方法的有效性和实用性。     

一种群组决策中专家权重确定的新方法

文章针对群组决策中多名专家赋权且赋权结果不一致的情况,借鉴变异系数法思想,给出了一种确定专家决策权重的方法。该方法的特点在于依据群组专家赋权结果的一致性程度来确定专家的权重。该方法赋权直接,计算简便,合乎实际,因而具有较大的实用价值。最后,文章通过一个例子说明了该方法的实用性。     

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.     

绩效信息自适应融合的熵模型

本文提出了一种用于绩效信息融合的熵模型,依据融合的几个步骤即绩效信息提取、关联与决策,描述了基于熵模型进行绩效信息自适应融合的新方法。该方法可对从各对象源(如数据库、知识库等)中提取的绩效特征属性信息进行模型化,对这些模型化的绩效属性信息进行关联后,得到准确的决策。本文为了实现多对象源的绩效信息融合,还提出了EAA算法。     

区间数多属性决策问题的逼近理想点方法

文章针对权重信息部分已知且属性值以区间数形式给出的模糊多属性决策问题,提出了一种基于理想点的方案排序方法.首先由区间数之间的距离公式求得决策方案到模糊理想点的距离,根据所有决策方案的综合贴近度最大化建立一个目标规划模型,由此确定属性的权重值;然后计算各决策方案的相对贴近度,从而根据相对贴近度的大小对方案进行排序;最后,通过算例分析说明该方法的可行性和有效性.     

带有语言变量的多属性群决策方法

本文在定义了三角模糊数距离的基础上,提出一种基于距离最短的多属性群决策规划模型,该模型简单易行,不仅能给出最终的方案排序结果,且能充分利用专家所给的矩阵信息来确定群成员的相对重要性权重。最后通过实例验证本方法的可行性及有效性。     

信息不确定条件下的风险决策研究

信息在风险决策中扮演关键角色,但决策者在现实情境中却往往无法掌握明确信息,文章试图分析实验参与者在信息明确程度不同的情境中对决策偏好的差异,以探索其与风险态度的关联性.研究发现:决策者会因信息的明确程度不同,而偏好不一样的风险决策;风险决策差异愈大,越容易在不同信息明确程度下做出相异的选择;在信息不明确情况下,决策者相对偏好较稳健的风险决策.同时,发现参与者的金钱效用和机率权重参数与信息明确程度呈现明显的相关性.     

考虑决策者风险偏好的区间粗糙数多属性决策方法

文章针对属性值为区间粗糙数的多属性决策中如何考虑决策者风险偏好问题进行了研究,提出了一种新的区间粗糙数多属性决策方法.首先基于属性值与正负理想点距离远近来反映决策者偏好的思想定义了偏好距离,在此基础上利用熵权法计算属性权重,然后计算各方期望效用并按此排序.最后通过算例证明了此方法有效.