直觉决策:科学决策的重要方式

决策是领导者的重要职能.科学决策不仅需要程序化决策,也需要直觉决策.但在实践中,不少领导者偏爱程序化决策,认为只有依靠逻辑思维、按照一定的决策程序进行决策,才是科学可靠的;而对直觉决策缺乏应有的认识和重视,把直觉决策简单地理解为跟着感觉走,认为直觉决策缺乏科学性,自觉不自觉地排斥直觉决策,更不注重提高直觉决策能力,面对程序化决策解决不了的问题束手无策,影响了科学决策的质量,降低了领导效率.直觉决策是科学决策的重要方式,深化对直觉决策重要性的认识,把握直觉决策的本质特点,不断提高直觉决策的能力.是保证直觉决策效果、进行科学决策的必然要求.     

基于案例推理的直觉模糊决策方法

目前大多数决策方法的定权问题仅依靠决策矩阵而忽略了决策背景。针对上述问题,将案例推理方法融入到直觉模糊决策问题。首先根据直觉模糊数的内涵构建一种相似度公式,将案例推理模型跟相似度测度结合求得最优权重以及分类半径,进而进行择优排序。最后通过案例分析详细说明了本文方法的优势之处:根据决策数据又考虑专家意见,使得决策结果与现实情况更加一致,并提出一种解决面向直觉模糊决策问题的新思路。     

直觉模糊多属性决策在医院评估中的应用

本文通过直觉模糊多属性决策的模糊结构元分析技术,建立了一套完善的医院评估体系。从医院管理工作的实际情况出发,通过专家调查分析对医院进行评估,对医院管理工作提供指导,促进医院管理水平的提高。最后,作为应用实例给出了某医学院附属医院的基于结构元理论的直觉模糊多属性决策的评价与排序,为各医院的排名提供了理论依据。     

基于投影的直觉模糊数多属性决策方法

针对指标取值以直觉模糊数形式给出的多属性决策问题,提出了一种基于投影的直觉模糊决策方法.该方法依据一般投影分析方法的基本思路,给出了解决属性取值为直觉模糊数的多属性决策问题的计算步骤,其核心是通过构建并求解每个方案在虚拟正、负理想方案上的投影,进而计算出每个方案对虚拟正、负理想方案的相对隶属度,即可得到所有方案的排序结果.最后给出的数值算例表明,该方法简单、有效和易于计算.     

一类序贯决策方法的提出:透镜与直觉模糊信息的视角

与大多数关注经典秘书问题的序贯决策研究不同,本文针对决策对象不变而其状态更新的一类序贯决策问题,提供决策方法。相较已有研究而言,本文从透镜与直觉模糊信息的视角提出这类序贯决策的一般方法,更加具有普适性,可应用于应急管理、风险投资等多个方向。该决策方法具有如下特点：1）借鉴透镜模型,通过当期可观测的线索,预测这类序贯决策问题的下一期状态;2）考虑到决策环境具有不确定性,采用直觉模糊数对决策者获取的信息线索进行刻画;3）为最大化模拟现实决策者,在前景理论框架下提出状态更新的序贯决策方法。本文提出的决策方法依据在于决策者对决策对象的预测"前景"值和预测绩效,基于此提出了具体的决策步骤,并辅以案例进行分析。通过对不同决策情形下决策结果的比较分析和对案例的稳健性检验,验证了该决策方法的适用性和有效性。     

基于改进直觉模糊熵的混合多属性决策方法研究

针对属性值以区间数、语言值、直觉模糊数呈现时,提出了基于改进的直觉模糊熵和熵权法结合的方法确定属性的客观权重,通过建立主观偏好值与客观权重的总偏差最小的规划模型得到主观权重,组合赋权后建立可能度矩阵对方案排序,最后给出算例,验证方案的可行性和有效性。     

基于三角直觉模糊数Choquet积分算子的多属性决策方法

定义了三角直觉模糊数的Hamming距离,给出了属性独立情形下的三角直觉模糊数算术集成算子,并运用模糊测度和Choquet积分,定义了三角直觉模糊Choquet积分算子,并分析其有关性质。针对方案评价信息为三角直觉模糊数的关联多属性决策问题,利用三角直觉模糊Choquet积分算子集成得到方案的综合属性值,建立多目标优化模型并转化为线性目标规划求解,客观地确定了属性集的模糊测度,进而提出了相应的决策方法。实例分析表明了方法的有效性和合理性。     

区间直觉不确定语言集成算子及在群决策中的应用研究

基于文献[7]将语言变量和直觉模糊集相结合定义直觉语言集的思路,提出了区间直觉不确定语言变量的概念,研究了区间直觉不确定语言变量相关的基本理论与方法,并针对属性值为区间直觉不确定语言信息的多属性群决策问题,提出了相应的决策方法。首先,定义了区间直觉不确定语言变量的概念、运算规则、期望值、精确函数以及区间直觉不确定语言变量大小比较方法,提出区间直觉不确定语言变量加权算术平均算子、区间直觉不确定语言变量有序加权平均算子并证明这些算子的一些性质,如单调性、幂等性、界值性和交换性等,在此基础上提出区间直觉不确定语言变量混合加权平均算子,并证明它是区间直觉不确定语言变量加权算术平均算子和有序加权平均算子的一般化表示。其次,基于这些算子提出一种属性权重已知且属性值以区间直觉不确定语言形式给出的多属性群决策方法。最后通过实例证明了该方法的有效性。     

个体决策简论

决策是个体行为和组织运作的首要前提。决策制定是复杂的过程,其质量取决于决策制定方式、决策情境、决策者等诸多因素的综合作用。在组织管理中,决策者应适应变化的决策情境,将理性分析与直觉判断相结合,培育决策技能,尽量避免偏见和失误,从而制定优良决策。     

基于区间直觉模糊数相关系数的多准则决策模型

针对权重信息完全未知,评价信息为区间直觉模糊数的多准则决策问题,提出新的基于区间直觉模糊数相关系数的决策方法,弥补了基于距离测度决策方法造成信息混淆的不足,同时考虑了犹豫度的影响,进而降低了评价信息损失.通过构建并求解基于参照方案相关系数总偏差最小的非线性规划模型获得准则权重,从新的视角给出准则权重的确定方法.利用各备选方案与理想方案、临界方案的加权相关系数得到与理想方案的相对贴近度,以此对方案进行排序.最后通过实例对比分析说明了该方法的有效性.     

基于VIKOR和诱导广义直觉梯形模糊Choquet积分算子的多属性群决策方法

针对属性值为直觉梯形模糊数,决策者间和属性间存在相互关联的多属性群决策问题,引入模糊测度和Choquet积分的概念,在直觉梯形模糊数的运算法则基础上构建了诱导型广义直觉梯形模糊choquet积分平均(IG-ITFCA)算子和诱导型广义直觉梯形模糊choquet积分几何(IG-ITFCG)算子,探讨上述算子的若干性质及一些特例,进而提出了基于诱导型广义直觉梯形模糊Choquet积分算子和多准则妥协优化解(VIKOR)的直觉梯形模糊多属性群决策方法。实例分析验证该方法的有效性和合理性。     

改进排序的梯形直觉模糊Choquet Bonferroni算子的多属性群决策方法

针对评价信息为梯形直觉模糊数(TrIFN)且属性间不严格相互独立的多属性群决策(MAGDM)问题,提出一种基于改进排序的Choquet Bonferroni算子的多属性群决策方法。首先介绍TrIFN的概念和运算法则;其次由Choquet积分将决策信息间的交互关系转换为待聚合TrIFN的权重信息;然后融合Choquet积分和Bonferroni平均算子,提出梯形直觉模糊Choquet Bonferroni规范赋权调和均值算子(TrIFCBNWHM),并讨论算子的性质;接着构建基于各备选方案TrIFN的质心、均值和模糊度的排序指标模型,得到备选集的一个排序,建立TrIFN环境下的MAGDM方法,并给出具体算子与算法步骤。实例分析验证了TrIFCBNWHM算子和TrIFN排序方法的有效性和可行性。     

权重信息不完全的区间直觉模糊数多属性决策方法

针对权重信息不完全的区间直觉模糊数多属性决策问题,首先,引入了区间直觉模糊数的一些运算法则、区间直觉模糊数的得分函数和精确函数。然后,对权重信息不完全的区间直觉模糊数的多属性决策方法进行了研究,给出了一个基于最大偏差的目标规划模型,从而获得相应的属性权重,并基于IIWAA算子对区间直觉模糊数信息进行集结,进而根据得分函数和精确函数对方案进行排序。最后,进行了实例分析,说明了该方法的实用性和有效性。     

科学与决策的协同:新型政府循证决策模式构建与逻辑延伸

循证决策指的是遵循证据的决策,但循证决策已出现困境,为此,需构建科学与决策相协同的新型循证决策模式,促进科学证据与决策情境的有机结合。大数据既属于科学的一部分,又是一种重要的决策情境,以大数据为支撑的政府循证决策即为一种新型模式。新型政府循证决策模式遵循着“数据—证据—政策”的基本逻辑。从数据到证据环节,政府要主动关注特定数据,以数据收集、收据分析、数据检验等过程生成有效证据;从证据到政策环节,政府要将科学证据与价值偏好、社会知识相融合,建立有效证据传导至公共决策的情境化过程,构建公共政策循证决策制度,促进有效证据嵌入公共政策监督,保障公共政策科学性。     

领导班子决策的议事逻辑与程序优化探析

领导班子决策议事是民主集中制的重要体现,由议事主体、议事客体和议事规则三部分组成,但现阶段每一部分都面临着不同的困境,在议事主体方面表现为缺乏重视与议事舞弊,在议事客体方面表现为议题渠道受阻与安抚态势,在议事规则方面表现为规定模糊与运行混乱,同时议事程序本身还受到官场潜规则的冲击。为进一步彰显议事程序价值,应积极优化议事逻辑与制度,加强领导班子政治建设,提升对议事程序的重视程度;拓宽民意反映渠道,树立问题与服务导向政绩观念;完善议事规则,增强领导班子决策议事的可操作性;强化监督与监察,以压力体制促进议事程序落实。     

共识条件下最小最大妥协的直觉模糊数集结方法研究

直觉模糊集（IFS）理论是描述广泛模糊事物的重要工具。为减小决策过程中个体偏好值与群体偏好值的差异,协调个体与群体间矛盾,提升决策结果的执行效率,本文提出最小化最大妥协度（Minimize maximum compromise）的决策准则。给出直觉模糊环境下的,个体偏好值的集结算法及决策方法,并分别考虑了有无共识条件、有无决策主体权重的三类决策情景。最后给出算例,验证本文方法的有效性,结果表明,相较于I-IFOWG算子,本文方法能够有效降低群体决策中个体的妥协程度。