一种基于粗糙集的企业供应商评价与选择新方法

给出了粗糙集中组合属性重要度确定单属性重要度的新定义,并应用于企业供应商评价与选择,新方法计算的指标权重结果避免了文献[10]中计算的指标权重为0的情况出现,同时新算法计算的各指标重要度之和避免了文献[11]算法各指标重要度之和过大现象,计算精度更高,评价结果更符合实际。     

一类不确定型多属性决策问题的排序方法

研究了属性权重信息完全未知且属性值以区间数形式给出的不确定型多属性决策问题, 给出了区间数决策矩阵的规范化公式. 基于区间数相离度, 给出了求解属性权重的一个简洁 公式, 并提出了一种基于可能度的决策方案排序方法. 最后通过实例说明了该法的实用性和 有效性.     

基于粗糙集属性重要度的岗位评价方法及其应用

提出一种基于粗糙集差别矩阵属性重要度的岗位评价方法,该方法充分考虑各个属性的重要程度,降低了打分的主观影响.从岗位的评价出发,根据评价体系赋值的属性重要度来确定岗位包含各种属性的权重,最后得出岗位的评价值,与传统方法采用的指标得分简单加权求和的方法相比,所提方法更具合理性.     

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.     

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.     

对方案有偏好的不确定语言多属性决策方法

研究了属性权重完全未知、属性值和对方案的偏好值以不确定语言变量形式给出的不确定语言多属性决策问题。首先,引入不确定语言变量的运算法则,以及不确定语言变量之间比较的可能度公式,给出了不确定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,利用不确定语言加权平均算子,对不确定语言决策信息进行加权集成,并利用可能度公式构造可能度矩阵(互补判断矩阵),继而利用互补判断矩阵排序公式对决策方案进行排序和择优。最后进行了实例分析。     

基于不确定纯语言混合调和平均算子的多属性群决策方法

在现实生活中,由于决策者对一些特定领域问题的熟悉度和时间限制等因素制约,决策信息一般以不确定纯语言的形式给出,即专家权重、属性权重及属性值均为语言标度的形式. 本文研究了不确定纯语言环境下的多属性群决策问题,给出了不确定环境下的纯语言有序加权调和平均(UPLOWHA)算子,纯语言混合调和平均(UPLHHA)算子等,研究了基于这些算子的纯语言多属性群决策问题,提出了相应的多属性群决策方法. 该方法计算方便且能充分利用已有语言决策信息. 同时,将该方法应用于解决虚拟企业中的合作伙伴选择问题,并通过与其他方法的比较分析,说明此方法的有效性.     

层次交互式多属性电子拍卖中标人选择方法

供应商选择问题是学术界和工业界十分关注的优化决策问题,随着知识和信息的快速增长,电子商务环境日趋复杂,采供双方均要求增加交互以实现信息共享.多属性电子拍卖是一种有效的采购机制,为解决多属性电子拍卖中标人选择问题,提出层次交互式协同群决策方法,该方法基于属性重要度设置权重,依据属性权重分层,采购方与众投标供应商分层递推交互,协同进化群体决策;建立决策模型,设计了算法,并通过实例说明该方法的合理性和有效性.     

基于粗集理论的属性权重确定方法

通常属性权重的确定方法是根据决策者的先验知识来确定。本文根据粗集理论中属性重要度的判断方法,提出将决策者先验知识给定的权重同粗集理论确定的属性重要度结合起来最终确定属性权重,即基于粗集理论的属性权重确定,实现主观先验知识同客观情况的统一,从而得出更加理想的权重确定结果。     

一种基于VPRS的IT项目投标风险要素评价方法

变精度粗糙集模型允许有一定程度的错误分类率存在,利用这种特性可以有效消除投标风险信息系统中的数据噪声,提高风险要素评价的精度.结合层次分析法中判断矩阵方法提出一种基于变精度粗糙集的评价IT项目投标风险要素重要度的算法.首先,由专家对各要素风险程度打分,建立决策表;其次,利用变精度粗糙集属性依赖度求得属性间的相对重要性来构造判断矩阵;最后,确定各要素的综合重要度,并排序.