不完备信息下可拓群决策粗糙分类研究

针对可拓群决策分类产生的不完备决策信息系统,文章在可拓变换的基础上,引入决策函数进行属性约简,实现了不完备信息下可拓群决策的粗糙分类,不仅发挥了可拓群决策动态分类的优点,而且实现了冗余属性的消除,有助于提高可拓群决策的多因素分析和多方案评价的分类效果。最后,通过实例说明了该方法的有效性。     

风险型决策的一种改进方法──马尔可夫分析法

风险型决策指在环境信息不完备，但各种状态出现的概率已知的条件下作出的决策，其准确性通常高于用先验概率作出的决策．这种决策要冒一定的风险。而不确定型决策是指环境信息不完备，且各种状态出现的概率未知，决策者根据自己的主观判断作出的决策。这种决策的风险更大。贵刊1996年第11期施平同志的《浅谈不确定型决策的改进方法》一文对不确定型决策方法进行了一定的改进，即在各种状态发生的概率未知的情况下．通过一些凭经验和直觉得到的模糊信息，利用期望值最大准则进行决策．实际上，该文的思路是将不确定型决策转化为风段型决策来…     

基于权重优势关系的粗糙近似模型

在不完备信息系统中,为了解决不完全的偏好决策问题,相关学者提出了多种优势关系及其相应的粗糙集模型.但在实际情况中,各条件属性对决策属性的影响程度是有差异的.文章提出一种基于权重的优势关系及其粗糙集近似模型,以及基于粗糙集的权重设定方法和阈值的设定方法.通过对比分析,权重优势关系比广义扩展优势关系更符合实际情况.并用实例证明了权重优势关系及其粗糙近似模型的实用性和有效性.     

企业生产管理中的不确定性决策方法

文章分析了企业管理活动中不确定性决策的主要方法,首先阐述不确定性决策的五大准则,并分析这些准则的特点与局限性.为了尽可能减少非完备状态所带来的经济效益损失,提出了一种解决不确定性决策问题的理性模型,并充分考虑到决策者主观偏好与理性的决策过程.最后结合实际案例,在企业实际管理中采用理性模型提出最优生产的方案,并对不同的方案进行了比较分析.     

网络舆情突发事件的应急群决策方法

由于短时间内网络舆情事件信息收集不完备,决策者对网络舆情危机的应急决策往往会卷入网络舆情热度和突发事件影响力等直觉模糊决策指标.文章通过网络舆情突发事件指标的直觉信息熵来构建多指标应急决策模型,获取各决策指标的合理权重,进而通过直觉模糊集结算子集成计算各网络舆情突发事件的综合危机程度,根据直觉模糊危机值的得分和精度,可确定各网络舆情事件危机严重程度排序,辅助政府轻重缓急地应急处置各舆情危机.     

非抽样误差函数的构建——基于不完备抽样框下无回答误差的讨论

抽样调查中,使用不完备的抽样框及存在无回答单元是产生非抽样误差的两类主要原因。运用概率统计方法,分析抽样调查中使用三类不完备抽样框且存在无回答单元时对估计误差的影响,尝试构建基于不完备抽样框及无回答共存时的非抽样误差函数,为抽样调查中非抽样误差的定量分析与控制提供依据。     

浅谈会计报告的改进

一、现行财务报告存在的问题 　　(一)财务报告信息含量不够完备 　　现行的财务报告只能使报表的使用者了解企业的经营状况,无法反映企业未来的经营成果及财务状况,对于形成这种状况的各种因素,尤其是表外非财务因素缺乏必要了解,便会形成会计数据信息的历史性与决策活动的未来性之间的不对称性.因此,对某方面信息的缺乏,对企业日后的经营决策和其他使用者的使用有着消极影响,无法满足各利益方的需求.……     

粗糙集理论的最新应用

粗糙集理论是一种较新的软计算方法,是分析和处理不完备信息的一种有效工具.结合最新文献分析了粗糙集理论的最新应用情况,并对粗糙集理论今后的研究方向进行了展望.     

奈特不确定性下的贝叶斯学习行为模型

奈特不确定性和风险下的决策框架差异明显,传统风险度量模型在处理不确定性问题上表现的并不令人满意.处理奈特不确定性的主要统计决策方法可分为新古典方法、参数修正方法和贝叶斯方法.在贝叶斯框架下,可以基于学习行为构造一个融合外部环境信息和内生主观预期的模型,将期望效用最高的行为视为最优决策.贝叶斯学习行为模型在实践中能够有效的区分风险和不确定性,对于解决不确定性环境下传统风险度量模型容易低估风险和忽略极端风险的问题具有积极意义.     

决策方案与信息价值

制定科学、可行的决策方案是取得良好成果的前提,而制定方案又离不开准确完备的信息。那么,应怎样衡量信息所带来的收益,并利用信息进行决策呢?本文拟通过实例来回答这一问题。     

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.     

B2C商务模式中信息不对称问题的博奕分析

一、电子商务市场的市场均衡 博弈论是研究决策主体的行为发生直接相互作用的时候的决策以及这种决策的均衡问题的一种非常科学的理论方法,本文将用其重点讨论B2C商务模式中客户先行付款情况下的信息不对称问题.根据商家和客户行为决策的特点,我们将其归结为一个不完全信息动态博弈问题.     

DEA有效决策单元效率评价的新方法

运用DEA模型进行决策单元的相对有效性评价时,可能出现DEA有效的决策单元较多、排序不完全的问题.文章提出了通过构造一个理想决策单元,与DEA有效决策单元一起,继续进行评价的新方法;并通过对我国15个副省级城市的评价排序算例,说明了这种方法的可行性.     

一种基于方案集缩减策略的交互式多属性决策方法

在现实中处理多属性决策问题时,很多决策方法因为只有部分权重信息而不能实现.这类多属性决策问题的方法局限性多,可选择方法少,有效性差.为了解决多属性决策问题中的信息不完善的决策问题,文章定义了综合属性的分配性,在优化的过程中删掉综合属性值被支配的方案,从而得到缩减的X的方案集.在方案缩略集的基础上,将在多目标决策领域问题处理中使用的交互式决策思想引入,用来处理多属性决策问题.该方法的引入可以解决只有部分权重信息的不确定多属性决策问题,并用实例验证了该方法的有效性.     

基于不完备合约的工程项目治理风险研究

由于市场竞争和合同自身的局限性,在工程项目中利益相关方之间所签订的合同也有很大的不完备性。以往对不完备契约的研究从法学角度研究的较多,大多注重对合同漏洞进行补充。通过博弈论方法对项目中的具体合同进行分析,可研究对不完备合约风险的治理措施。研究表明,通过建立声誉机制、社会信用网络或激励性合约等机制可以有效避免项目合同签订和项目履行过程中的风险,提高项目合同履行的成功率。     

不确定环境下决策范式的演进

不确定环境下决策范式的研究是决策科学的核心命题.文章以纵向的视角,对不同时期的决策理论进行了归纳,主要揭示了不同决策范式的决策内涵及决策过程.     

具有三角模糊数的多属性格序决策方法

多属性决策,也称为有限方案多目标决策,普遍存在于工程系统和社会经济系统中,它是决策理论与方法研究的一个重要内容.由于人们对事物的认识总是由浅入深,对事件本质的认识,常常受到某种局限的影响,不会也不可能停留在一个固定的看法上.     

不确定性数据的交互分析方法

本文提出利用三维非完备线性等级对数模型,分析不确定数据的方法,主张用迭代法求对数模型的数据解,进一步分析哪一个模型最适合,此模型的交互项就是各变量之间的交互项,交互关系的确立可为排除共线性提供依据.     

不确定决策的鲁棒优化方法

决策按照已知信息的多少可以分为确定型决策,随机型决策以及不确定型决策。许多可以归结为线性规划、非线性规划,动态规划以及组合最优化的决策问题都是确定型决策;随机型决策又称为风险型决策,一般采用随机优化的方法进行决策;不确定型决策是更常见的一种决策类型,     

基于权重试算的MAUT混合整数规划采购决策模型

针对权重不确定情形下的供应商选择问题与订单优化问题,文章提出基于权重试算的多目标混合整数规划模型,应用多属性效用理论提出决策功效函数用于方案的选择与优化,并通过重庆某制造企业的零部件采购案例验证.结果表明,该方法能够在权重不确定情景下,提供最优方案集及其映射的权重范围,有效地支持采购决策.