一种基于证据距离的客观权重确定方法

证据理论能较好地处理具有模糊和不确定信息的合成问题,广泛应用于群决策中。但在高度冲突的证据下,合成结果会失真,为解决该问题,提出一种基于证据距离的客观权重确定方法。该方法根据各专家提供的证据间的距离来确定其客观权重,从而重新调整各专家证据的基本概率分配,可以降低与群体意见分歧较大的专家的权重。最后用一项目投资选择案例来验证该方法有效性。     

基于顾客满意度的项目评价模糊技术研究

基于顾客满意度的研究成果,将项目"顾客"引致为项目"利益相关者",引入利益相关者于顾客满意度模型,基于效用理论构建了项目利益相关者满意度模型。针对利益相关者的心理模糊因素,以基于效用理论的项目利益相关者模型为内核,提出了一种新的项目评价模糊技术方法。     

日本制造企业新产品开发过程中模糊前端创新的效果分析

本文对日本制造企业新产品开发(NPD)过程中模糊前端(FFE)创新成功的关键因素进行了大样本分析,开发并构建了FFE创新要素与NPD项目绩效之间的因果关系模型.根据513家日本制造企业NPD项目的调查数据,运用AMOS验证因果关系模型,我们得出两个重要结论:在FFE阶段,技术和市场的不确定性减少越多,NPD项目的效率越高;开发前项目初始规划强度越大,开发过程中市场和技术的不确定性就越少.而且相对服务企业而言,制造企业的管理层更容易做出对降低市场不确定性有重大影响的初始规划.     

权重信息未知情况下的多属性群决策方法及其拓展

本文针对群决策中专家权重及指标权重难以确定的问题,提出一种在权重信息完全未知情况下的基于证据距离和模糊熵权变换的多属性群决策方法,其核心在于如何仅通过决策矩阵客观地确定决策者权重及指标权重。通过信息熵和证据距离确定专家权重,并利用模糊变换原理,将专家权重向量与指标熵权矩阵合成,得到统一的群体决策指标权重;最后使用线性加权法集成所有专家对备选方案的评价信息,得到整个方案集的排序。实验结果及相关讨论表明,该方法概念清晰,计算量适中,具有较强的客观性,而且易于机器实现,是一种可行、有效的多属性群决策方法。最后将该方法推广到属性值由精确数、语言值、区间数、直觉模糊数等多种形式构成的混合型多属性群决策中。     

基于专家意见遴选的政府投资项目代建人能力评测模型研究

通过对国内外相关研究的述评,构建了评测代建人综合能力的指标体系,为了使指标权重能反映多数专家的集中意见,设计了一种基于专家意见遴选的模糊综合评判模型,并结合某校舍代建项目的实例分析说明了该方法的有效性和实用性.在对评价结果进行选择和决策时,综合运用最大隶属度原则、大大优先度原则和单值最大化原则等方法,提高了在多个代建人之间进行比较选择的准确度.     

科学基金项目立项评估:综合评价信息可靠性的多指标证据推理规则研究

公正合理的科研项目立项评估与选择是国家自然科学基金管理活动的关键环节。综合考虑科研项目的评估指标体系和选择流程,提出了利用历史评估准确性度量专家提供信息可靠性的方法,进而提出了一种系统性的基于证据推理规则的科学基金项目评估决策模型。该模型使用证据推理合成规则对多专家多指标评估信息进行集结。在集结过程中：充分考虑评估指标的权重以及评估等级的多样性;鉴于参与项目评估的专家具有不同的知识背景和经验,提出利用历史评估结果的准确性衡量专家提供的评价信息可靠性的方法;应用信度分布表征项目的整体评价结果,包含了更丰富的信息。国家自然科学基金项目评估的实例分析证明了该评估决策模型的有效性。     

具有模糊收益的项目投资组合优化方法

基于可能性理论,研究了投资项目具有模糊收益的多项目投资组合的决策问题。在假设投资项目各年净现金流为三角模糊数的条件下,运用可能性均值和方差,建立了基于现值指数法的单投资项目模糊收益指标和模糊风险评价指标,同时,在此基础上建立了基于模糊可能性均值与方差的多项目投资组合优化模型,提出了最优项目投资组合的算法。最后,给出实际算例说明了方法的可行性和有效性。     

一种基于证据理论的动态综合效绩评价实用方法

本文针对一体化管理体系综合绩效的多指标、多层次、评价标准模糊,且属性复杂等评价特点,建立了综合绩效评价体系;提出了基于证据理论的动态综合模糊评价方法;给出了具体的评价步骤;按指标属性将评价指标区分为定性和定量两类:对各指标进行量化、一致性和无量纲化处理;从评价体系准则层开始进行动态立体综合评价;逐层合成综合绩效值.最后通过实例说明该方法的实用性和科学性.     

工程项目管理客户满意度评价模型研究

在界定了工程项目管理客户满意度内涵的基础上,提出了评价工程项目管理客户满意度的指标体系,运用AHP法和模糊综合评价相结合的方法建立了工程项目管理客户满意度模糊综合评价模型.并结合实例说明了具体应用.结果表明该模型是可行的,对工程项目管理客户满意度评价和服务改进具有很好的参考价值.     

一种评价信息不完全的混合型多属性群决策方法

针对一类评价信息不完全且属性值由精确数、语言评价值等定量、定性形式构成的混合型不完全信息多属性群决策问题,提出了一种基于直觉模糊集和证据理论的决策方法。首先定义了转换函数将不同类型属性值一致转换为更符合决策实际的直觉模糊数,接着根据信息熵原理利用直觉模糊数中的犹豫度确定专家客观权重,随后应用证据理论集结含有信息缺失的评价值,并构造了一可能度比较公式用于集结后方案排序。该法解决了决策问题中易出现的信息残缺和混合型信息等情况,具有更强的实用性。最后的实例分析证明了该方法的科学性、有效性。