部分权重信息下考虑风险偏好的不确定多属性决策方法

通过引入风险偏好因子,文章借鉴DEA交叉评价思想,构建部分权重信息下考虑决策者风险偏好的不确定多属性决策方法.通过风险偏好因子的引入,将区间数决策信息映射为实数决策信息;假设各决策方案均具有“使自身评价值最大化”的特点,求得各自的最优评价值和权重向量;各决策方案按照系统内所有方案的最有利权重进行评价后,将平均交叉评价值作为决策基准.最后通过算例说明了方法的可行性和有效性.     

具有残缺值且偏好信息形式不同的复杂大群体决策方法

文章研究了在大群体决策中,专家们在对方案进行比较时,给出的信息具有不同的表达形式,且含有残缺值的问题.首先把专家给出的不同表达形式的偏好信息统一转化为效用值,用专家给出的效用偏好值的平均值表示残缺值偏好信息.在此基础上,有相同偏好的专家聚为一类,确定专家权重,对所有专家给出的偏好信息进行信息集结,进而得到最优的方案,最后,用算例进行了验证分析.     

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。     

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.     

vague集的多指标决策问题的线性排序法

文章就vague集的多指标决策问题,在文献[1][2]的基础上,提出了一个新的决策方法。该方法通过计算各方案的各指标对理想点vague值[1,1]的投影和距离,从而建立评价矩阵,根据评价矩阵按各指标对应值的大小对方案进行排序,形成多个线性序,应用J.M.Blin方法构造模糊优先矩阵,然后通过对模糊优先矩阵进行截割,得到方案的最终排序,从而得出最优方案。最后通过一个实例进行计算,实例说明:该方法简单、可行、有效,从而为解决用vague表示的多指标决策问题提供了一条新途径。     

一种区间型多属性决策的新方法

针对决策者的偏好信息和决策矩阵元素均为区间数的不确定多属性决策问题,提出了一种新的决策方法。该方法引入决策者的心态指标把区间型决策矩阵转化为带心态指标的决策矩阵,再通过求解主观偏好与客观偏好的总绝对偏差最小的单目标规划问题,得到属性的权重向量,利用方案的综合属性值给出各方案的排序结果。当决策者处于不同的心态时,可以通过调整其心态指标来进行决策,更加符合实际,计算简单,易于计算机上实现,应用实例表明了方法的有效性和实用性。     

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.     

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。     

基于多维偏好分析的三角模糊数型多属性决策方法

文章针对决策者的偏好信息是以偏好序对的形式给出、决策矩阵元素为三角模糊数的不确定多属性决策问题,提出了一种新的决策方法.利用三角模糊数期望值公式,定义各方案到理想点的距离矩阵,通过求解基于多维偏好分析的线性规划模型,得到属性的权重向量.根据各方案到理想点的加权距离给出方案的排序结果.该方法非常适用于方案数目和属性数量较大、决策者无法给出每一方案的具体偏好值的情形.     

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。     

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.     

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.     

对方案有偏好的语言多属性决策方法

研究了属性权重完全未知、属性值和对方案的主观偏好值以语言变量形式给出的语言多属性决策问题。首先引入了语言变量的运算法则,以及语言变量之间比较的可能度公式,给出了语言变量间的距离的概念。针对属性权重完全未知的情形,给出了求解权重的公式。然后利用语言加权算术平均(LWAA)算子,对语言决策信息进行加权集成。     

基于拉开差距的模糊多属性决策方法

文章针对决策者的偏好信息和决策矩阵元素均为三角模糊数的模糊多属性决策问题,提出了一种新的决策方法。该方法通过求解主观偏好与客观偏好的总绝对偏差最小,同时各方案综合属性期望值的差距最大的双目标规划问题,得到属性的权重向量,根据方案的综合属性期望值给出各方案的排序结果。     

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.     

基于证据理论的综合评价定性指标测度优化研究

综合评价定性指标测度以评价者偏好为重要依据。围绕群体综合评价定性指标测度中,个体评价者偏好测度不充分与实践指导性不足以及群体偏好集成的个体权重难以确定等问题,提出一种基于证据理论的定性指标测度优化方法。首先,构建基于证据理论的偏好信息分布测度思路,利用以有效子集为基础的半可加离散分布,统一测度评价者各类型偏好选择及其信度。其次,利用迭代方法从重要性和可靠性两个方面,求解基于主客观信息的个体权重,并提出一种相适应的群体分布偏好集成方法。上述方法通过提高个体偏好信息测度与集成的充分性及实践指导性,实现优化综合评价定性指标测度的目标。最后,通过实例验证方法的有效性。     

基于记分函数的直觉模糊多属性群决策方法

针对属性权重未知且属性值为直觉模糊值,决策者给出方案直觉模糊值形式偏好信息的不确定多属性群决策问题,提出了一种基于模糊优选的群决策方法。首先在计算直觉模糊相似度的基础上通过非线性规划模型求解出属性权重。在明确直觉模糊多属性决策问题中直觉模糊集的定义基础上,提出了一种新的记分函数方法,进而得到各决策者决策矩阵的正、负理想方案。然后通过各决策者的模糊优选模型得到各方案的决策值,通过决策群体的模糊优选模型得到各方案的群体综合决策值。最后通过一个算例说明了方法的有效性。     

基于中点及半径的区间数组合预测模型性质研究

文章将区间数的中点及半径分别看作实数序列,考虑组合预测区间数的中点及半径序列与实际值中点及半径序列之间的误差平方和,建立多目标最优化模型,通过引入偏好系数将多目标转化为单目标规划问题求解得到组合预测的权重.接着对所建立模型的有效性进行研究,并给出模型的相关性质.通过实例计算验证模型有效性.