基于交互密度算子的交互式群体评价信息集结方法及其应用

交互式群体评价的一个难点问题是评价信息的集结问题,而国内较少有文献从信息集结算子的角度进行探讨,针对这种不足,同时考虑到信息分布密度是交互式群体评价信息集结的一个重要特征,本文提出了一种基于交互密度算子的交互式群体评价信息集结方法。提出了交互密度算术加权算子(IDWA)与交互密度几何加权算子(IDWGA)两种新的算子,并对新算子的相关性质进行了分析,同时介绍了IDWA和IDWGA算子加权向量(即密度权向量)的确定方法。最后将该方法进行了运用。文章对交互式评价信息集结问题提供了一种新的研究思路。     

不完备判断信息情境下群组DEMATEL决策方法

为克服群组决策试行与评价实验室（DEMATEL）方法难以处理不完备专家判断信息问题,以及预先指定评价标度和群组信息集成规则不适应复杂决策环境的内在缺陷,本文基于群共识排序理论,提出一种能够有效处理不完备判断信息的群组DEMATEL决策方法。该方法的创新之处在于：第一,它能够以灵活的标度方式有效地反映群组专家的偏好判断表达。第二,它也能通过序列转换和共识度的引入较好地处理群组DEMATEL不完备判断信息。第三,它能够合理地反映决策结果因群共识水平不同而变化的复杂机理。实例验证结果表明,所提方法是切实可行的,能够有效解决实践中的决策问题。     

基于熵权的电网性能评价指标权重的确定

在电网性能评价过程中,对指标权重的确定是必不可少的环节,常用的方法中,主观性过强,为了避免由于主观性过强而引起的偏差,引用了客观性占较大权重的熵权系数法,与传统的层次分析法相比,该方法更符合项目的实际情况,决策更合理,风险也更小。     

企业信息化人才绩效评价指标权重的确定方法

信息化人才的绩效评价是企业培养与管理人才的核心工作.针对信息化人才绩效过程中指标权重的确定问题,在分析现有求解方法不足的基础上,提出了一种新的权重确定方法.算例分析表明该新方法是简单、有效的.     

中小学办学条件评价体系的指标权重确定

本文首先提出了权重的概念和对指标赋予权重的意义、接着论述了权重设计的原则，进一步列出了权重的几种计算方法。最后，详细地描述了统计加权法的计算过程和步骤，并试着去分析北京市中小学办学条件评价体系的指标权重。     

一种基于粗糙集的权重确定方法

对粗糙集表征的属性重要度进行了深入研究,针对原有基于粗糙集理论的属性权重确立方法的不足,综合考察属性集中条件属性的整体重要度和系统中条件属性的个体重要度,提出了新的基于粗糙集理论的属性权重确定方法,提高了方法的普适性和可解释性.     

基于粗糙集条件信息熵的权重确定方法

权重确定是管理决策和评价的重要环节,现有的权重确定方法基本依赖于专家的先验知识。粗糙集权重确定方法由于其不需要所处理数据集合的先验信息、充分体现数据客观性的特点在管理决策中得到日益广泛应用。但是,原有的粗糙集权重确定方法无法确定冗余属性的权重。本文针对粗糙集的信息表示比代数表示更全面的特点,通过粗糙集条件信息熵属性重要度的分析,提出了新的基于粗糙集条件信息熵的权重确定方法,并分析了其合理性。通过算例证明,新的条件信息熵权重确定方法可以解决原有粗糙集权重确定方法无法解决的问题,从而提高了方法的普适性和可解释性。     

基于复杂网络和语言信息的交互式大规模群体评价方法

针对现有基于语言信息的交互式群体评价方法大多仅适用于中小规模群体的情况,提出一种新的基于复杂网络和语言信息的交互式大规模群体评价方法。首先,将评价者视为网络节点,并依据节点之间的距离构建复杂网络;其次,设计节点紧密度和子群紧密度,并确定节点权重和子群权重;再次,定义群体稳定性指标和群体满意度指标,并以此来判断交互终止和确定阶段权重;最后,在节点密度算子和节点加权算子的基础上,分别对单轮群体意见和多轮评价结果进行集结。文末通过一个实际例子验证了所提方法的有效性与合理性。实例分析表明,该方法能够较为全面、准确地集结交互式大规模群体评价意见,且其结果的满意度亦较为理想。     

基于灰色关联度求解指标权重的改进方法

针对决策过程中指标权重的确定问题,在分析现有权重确定方法不足的基础上,提出了一种基于灰色关联度求解指标权重的改进方法,并对其性质进行了研究。该方法是对决策者给出的主观权重经验判断矩阵进行充分挖掘,提取出一个公共比较权重数列,并建立一个简易的数学模型,使确定的权重同时反映主观程度和客观程度。算例分析说明了该改进方法的简单性与实用性。     

政府网站绩效评估体系指标权重的确定

在国家倡导发展政府信息化,发展电子政务的背景下,政府网站的绩效评估为电子政务的发展起到了指导与监督的作用。而评估的核心是指标体系的构建以及各指标权重的确定,因此,本文将运用层次分析法确定评估指标的权重。     

具有不同偏好网络结构的群体评价信息集结方法

以评价者为节点,评价者之间偏好相似性测度为连接的网络为群体偏好网络,讨论了评价群体在偏好网络均衡状态时3种不同网络结构(星形网络、闭链结构和完整网络)的群体评价信息集结方法,将具有网络结构信息的节点数据转化为平面数据,提出了平面密度加权平均算子和平面密度加权几何平均中间算子。给出了平面数据的划分方法及平面密度算子的趋同性测度,并将算子应用于各网络结构的评价群体评价问题。     

一种决策者判断一致性的聚类方法

对于产量为模糊区间数的生产计划群决策问题,考虑不同产品生产的优先度和决策者权重对决策者判断一致性度量的影响,给出了相对加权一致度的一种计算方法。当群决策的结果不一致时,提出了依据相对加权一致度对决策者进行聚类的方法,并给出了每一类决策者决策结果的综合方法。最后通过算例说明了方法的应用过程。     

区间信息下的主客方协作式群体评价方法及其应用

目前关于主客方协作式评价问题的研究相对较少且主要是基于点值评价信息的,考虑到评价环境的复杂性与不确定性,本文将点值信息向区间信息方向拓展,探讨了一种新的区间信息下的主客方协作式群体评价方法。本文首先探讨了一种能够较好融合评价信息"质与量"的区间诱导密度加权合成算子-IIDWA;然后以主方信息完备度及客方信息诚信度为诱导分量分别对主客方评价信息进行聚类分组,并从规模和属性两个角度出发分别确定相应的密度加权向量;最后在主客方协作规则下,利用IIDWA算子对主客方区间信息分别进行二维集结,以得出最终综合评价结果。文章最后给出了一个应用算例,算例表明了方法的可行性与有效性。     

基于后悔理论和DEMATEL的语言型多属性决策方法

针对目前语言型多属性决策方法大多基于期望效用理论且不考虑指标间影响关系的不足,提出了一种将后悔理论和决策试验与评价试验法相结合的语言型多属性决策方法。首先,依据后悔理论的思想,定义了语言后悔-欣喜函数,给出了方案感知效用值的计算公式;然后,利用决策试验与评价试验法分析指标间的影响关系,给出了基于语言DEMATEL的指标权重确定方法,再通过指标总容量最大优化模型给出了基于注水原理的指标权重确定方法,并在此基础上求解方案的综合感知效用值,据此对方案进行排序择优;最后,通过两个应用实例来验证所提方法的可行性和有效性。实例结果表明,由于该方法同时考虑了决策者的心理行为和指标间的影响关系,因此可使决策结果更加贴近现实且更为可靠。     

一种主客方交互式群体评价方法及其应用

传统的群体评价方法均不考虑被评价对象的参与,针对此缺陷提出了一种新的群体评价方法——主客方交互式群体评价方法。首先对主客方交互式评价的过程进行描述;然后给出交互过程中基于优先排序概率的单轮评价结果呈现方式;其次,给出群体评价的稳定性、满意性指标,以此探讨交互终止的条件;最后,定义了2个主客方交互加权算子,以此对各轮交互结果进行集结,得出最终的群体评价结论。     

群决策中基于二元语义的主客观权重集成方法

针对一类属性值和属性权重信息均以语言评价信息形式给出的多属性群决策问题,提出了一种基于二元语义信息处理的主客观属性权重集成方法.首先运用二元语义集成算子计算属性的主观权重,然后给出一种基于最小偏差的属性客观权重计算方法,该方法根据决策者给出的语言决策矩阵计算决策群体对属性判断的偏差,偏差越大,表明决策者对该属性评价意见的分歧越大,则应赋给该属性越小的权重值,以提高群体意见的一致性.在此基础上,对属性的主、客观权重信息进行集成,得到属性综合权重.最后通过算例说明了该方法的有效性和实用性.     

一种主客方协作式群体评价方法及其应用

传统的群体评价方法均不考虑被评价对象的参与,针对这种不足,本文提出了一种新的群体评价方法--主客方协作式群体评价方法。文章首先对主客方协作式群体评价的过程进行了描述;其次,给出了基于密度算子的主方信息集结方法,以得出主方评价结论;然后,以主方评价结论为依据,在规则指导下对客方信息进行调整,并得出客方评价结论;最后,对主方评价结论与客方评价结论进行集结,得出最终的评价结果。