区间数异形偏好信息的群决策方法

为了满足群决策的实际需求,如何统一具有不同形式的区间数偏好信息是一个重要的研究课题.文章研究了基于不同类型区间数偏好信息之闻的转换关系,将几种常见的偏好信息一致化处理,构建一般形式化区间数判断矩阵的排序方法,并对其决策结果进行排序.最后给出了一个算例分析.     

一种区间直觉模糊数多属性决策的TOPSIS方法

针对属性权重信息确定且属性值为区间直觉模糊数的多属性决策问题,提出了一种逼近理想解的决策分析方法。该方法依据传统的TOPSIS方法的基本思路,得到每个方案与正、负理想方案间的加权海明距离,进而计算出每个方案与正理想方案间的相对接近度,即可得到所有方案的排序结果。最后,进行了实例分析,说明了该方法的实用性和有效性。     

一种新的基于TOPSIS的区间数排序法

针对有限个区间数的排序问题,提出了一种基于TOPSIS的区间数排序法。首先定义了有限个区间数的正理想区间数和负理想区间数;然后引入传统的TOPSIS思想,定义了区间数相对贴近度的概念,根据区间数的相对贴近度大小可以对任意有限个区间数进行排序。最后通过一个属性权重和属性值均为区间数的多属性决策问题说明了该方法的有效性和可行性。与传统方法比较,此方法具有原理简单,运算方便,实用性强等优点。     

基于偏好的FMS生产计划群决策方法

生产计划决策是柔性制造系统决策的基本问题。本文在分析供应链环境下柔性制造系统生产计划决策问题是一类带有偏好特性的群决策的基础上,利用不确定性理论建立数学模型并求解,得出决策方案的排序,最后对一实例进行了验证。     

基于残缺偏好的供应商绩效群决策评估

针对供应链中供应商评价体系存在的信息残缺问题,本文提出了一种新的供应商绩效评价方法,建立了相应的模糊群决策模型,以形成较为科学的供应商绩效评价体系.     

考虑决策者风险偏好的区间粗糙数多属性决策方法

文章针对属性值为区间粗糙数的多属性决策中如何考虑决策者风险偏好问题进行了研究,提出了一种新的区间粗糙数多属性决策方法.首先基于属性值与正负理想点距离远近来反映决策者偏好的思想定义了偏好距离,在此基础上利用熵权法计算属性权重,然后计算各方期望效用并按此排序.最后通过算例证明了此方法有效.     

具有不同形式偏好信息下的模糊多属性群决策方法

本文针对决策者给出属性具有定性、定量两类不同形式的偏好信息的多属性群决策问题,提出了一种新的集结方法。该方法首先利用直觉模糊集理论和模糊矩阵来处理定性属性的定量化问题,然后用凸组合的方式将主观权重和基于一致性程度的客观权重集结为决策者的最终权重,最后提出一种基于直觉模糊集理论的多属性群决策方法。     

基于相对熵的三参数区间值模糊集多属性决策方法

文章针对三参数区间值模糊集上已有决策方法的不足,引入信息论的相对熵,提出了一种新的决策方法。该方法通过定义三参数区间值模糊值间的相对熵,得到被评方案与理想方案的相对熵,据此给出一种新的贴近度进行方案排序。与已有方法相比该方法较好的保存了决策的信息,考虑了属性的权重,并提出了三参数区间值模糊值表述的语言集。最后实际算例表明了该方法的有效性和实用性。     

基于区间二元语义DEA的纯语义多属性群决策方法

文章考虑多属性决策问题中属性评估值的不确定性,采用区间二元语义表达模型处理专家给出的语义评估信息;通过分析专家评估值与群决策均值间的偏离程度,确定专家客观权重.针对传统数据包络分析模型处理不确定性信息能力差以及没有考虑指标权重范围的问题,提出区问二元语义DEA模型和求解方法,用于解决多属性决策问题.最后以某医院传感器医疗设备选择为例,验证了所提方法的有效性.     

基于五种直觉模糊数TOPSIS的多属性群决策方案设计

文章以直觉模糊数或得分函数为基础研制决策模型.引入直觉模糊数距离、相似度或得分函数距离、夹角余弦投影、灰色关联度,构造理想方案并比较排序,在群决策环境下探讨多种集结算法.结果发现:直觉模糊数的距离或相似度,以及得分函数值的距离、投影或关联度可用于属性值分析、理想方案构造、优劣排序比较;群决策环境下集结算法有相关理论依据.直觉模糊数或得分函数与TOPSIS法结合,基于群决策的集结算法及流程明确,多属性决策应用有方法指导意义.     

基于广义区间值模糊软集的群决策方法

文章给出了广义区间值模糊软集的矩阵形式,基于区间值模糊数的算术加权平均算子,研究了广义区间值模糊软矩阵序列的算术加权平均算子.然后,给出了区间值模糊数的得分函数表达式,进而定义了广义区间值模糊软矩阵的得分矩阵.利用广义区间值模糊软集的标准化得分矩阵定义了它的加权比较矩阵.最后,基于以上几种矩阵,给出了具体的广义区间值模糊软集环境下的群决策算法,并且通过实例验证了算法的可行性.     

新的区间数DEMATEL决策方法

针对现有区间数DEMATEL决策方法的一些不足,文章构建了固定的语言算子,提出了新的区间数DEMATEL规范方式,引入可能度方法解决了在求取原因度时左右区间数的不合理现象.最后利用案例进行了说明,并与现有的决策方法进行了对比.     

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.     

基于灰数据处理的多属性群决策TOPSIS扩展模型及其应用

文章对多属性决策问题的TOPSIS方法进行扩展,使之应用于多属性群决策模型中,并引入灰度数据及聚合分离度概念,解决对不确定信息问题处理.     

极性变差法的TOPSIS区间数决策方法

传统的区间数的规范方法基于向量规范法,但向量规范法会导致比例的失调.文章构建极性变差法的TOPSIS方法区间数决策方法并通过实例来比较向量规范法和极性变差法.     

区间数多属性决策问题的逼近理想点方法

文章针对权重信息部分已知且属性值以区间数形式给出的模糊多属性决策问题,提出了一种基于理想点的方案排序方法.首先由区间数之间的距离公式求得决策方案到模糊理想点的距离,根据所有决策方案的综合贴近度最大化建立一个目标规划模型,由此确定属性的权重值;然后计算各决策方案的相对贴近度,从而根据相对贴近度的大小对方案进行排序;最后,通过算例分析说明该方法的可行性和有效性.     

混合型多属性群决策的群体数字理想点算法

文章对决策者权重和属性权重已知,属性值为精确数、区间数和模糊语言表示的混合型多属性群决策问题,首先对群决策各评价矩阵中用模糊语言表示的属性值进行了区间化处理,提出了用群体极差正规化方法对各评价矩阵规范化;接着采用简单加权平均算子将群体决策各矩阵集结为单一决策矩阵。然后提出了含有精确数和区间数属性值的多属性群决策的群体数字理想点的概念。最后给出基于群体数字理想点的混合型多属性群决策TOPSIS算法的步骤。     

基于区间分析的金融生态环境评价及其实证

文章提出一种基于区间分析的金融生态环境评价体系;根据新时期金融生态环境影响因素的改变,构建了一套新的金融生态环境评价指标体系,并提出利用层次分析法确定指标权重;针对金融生态环境评价过程中存在的不确定性和单一决策者存在个人偏好的问题,提出基于群组专家共同评价的区间型评价标度,并利用灰色关联度改进传统理想解方法,给出一种新的金融生态环境评价方法.     

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.