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。     

部分属性权重信息下的多属性群决策问题探讨

模糊多属性群决策(FMAGDM)是多属性决策、群决策和模糊决策相交叉的研究领域.研究此类问题一般需要决策者提供各属性权重信息、各决策者的权重信息和效用信息,决策群体集结各信息形成群体偏爱,最后对供选方案进行优劣排序.但由于方案各属性概念抽象、决策者自身的认知局限性及决策背景的复杂性,常会出现决策时对多属性群决策问题的属性权重难以完全确定和量化,因此部分属性权重信息下多属性群决策问题的研究已日益得到重视.目前此类问题的研究工作尚不多见.     

众里取大规则下由频率确定属性权重的方法

目前获取属性权重方法,大多数需要决策者对属性直接打分或两两比较或优劣排序,这要求属性数量不宜过多、决策者应对各个属性有充分了解.众里取大规则下由频率确定属性权重的方法要求决策者挑选一个最重要属性,进而通过频率确定属性权重.文章首先视属性赋值为随机变量,依概率期望定义权重公式;然后根据离散选择模型相关结论,推导出属性频率与权重的转换表达式,将其代入权重公式得到属性权重;最后构造卡方统计量,判断权重之间是否具有显著差异.该方法适用于有大量决策者和众多属性的群决策问题.     

属性权重信息不完全的区间多属性TOPSIS法

本文提出的方法是针对属性权重信息不完全的区间多属性问题的,文章提出了一种修正了的TOPSIS法。方法充分利用了决策者给出的权重信息,通过单目标线性规划确定各方案的正理想点和负理想点,给出了一种确定权重的方法,进而计算每个方案到理想点的接近度,最后得出方案的排序,文章最后把该法应用于解决风险投资领域的项目评估中。     

犹豫模糊语言多属性群决策方法及其应用

针对评价值为犹豫模糊语言术语集的多属性群决策问题,文章提出了决策者权重和属性权重计算方法,并给出了新的决策方法。首先基于群体共识性最大建立优化模型,计算决策者客观权重,与预先给定的决策者主观权重平均得到综合权重。利用熵权法计算属性客观权重,与预先给定的属性主观权重平均得到属性综合权重,进一步给出了多属性群决策方法。最后通过《复变函数》网络学习平台评价验证了文中方法的可行性。     

一种基于主客观权重信息集成的多属性群决策

针对一种在属性权重和决策者权重完全未知且属性值为定值的多属性群决策问题.文章基于离差最大化思想提出了一种可对多种主观和多种客观权重信息进行集成的最优化组合赋权方法求解属性的集成权重,计算各方案的综合属性值,以求属性的集成权重的方法去求解决策者的集成权重.给出了一个数值例子说明该方法的实用性和有效性.     

基于记分函数的直觉模糊多属性群决策方法

针对属性权重未知且属性值为直觉模糊值,决策者给出方案直觉模糊值形式偏好信息的不确定多属性群决策问题,提出了一种基于模糊优选的群决策方法。首先在计算直觉模糊相似度的基础上通过非线性规划模型求解出属性权重。在明确直觉模糊多属性决策问题中直觉模糊集的定义基础上,提出了一种新的记分函数方法,进而得到各决策者决策矩阵的正、负理想方案。然后通过各决策者的模糊优选模型得到各方案的决策值,通过决策群体的模糊优选模型得到各方案的群体综合决策值。最后通过一个算例说明了方法的有效性。     

基于粗糙集的多属性决策分析

文章针对多属性决策问题中多个决策者对同一类对象决策结果不一致的问题,通过对多属性群决策问题的描述,提出将不同决策者的不一致决策对象进行合并分析,得到更加直观明确的规则.并对规则集进行构成分析,从而解释决策者之间的冲突所在.     

基于多维偏好分析的三角模糊数型多属性决策方法

文章针对决策者的偏好信息是以偏好序对的形式给出、决策矩阵元素为三角模糊数的不确定多属性决策问题,提出了一种新的决策方法.利用三角模糊数期望值公式,定义各方案到理想点的距离矩阵,通过求解基于多维偏好分析的线性规划模型,得到属性的权重向量.根据各方案到理想点的加权距离给出方案的排序结果.该方法非常适用于方案数目和属性数量较大、决策者无法给出每一方案的具体偏好值的情形.     

一种用信息熵确定聚类权重的方法

加权聚类分析是数据挖掘中常用的方法,但其聚类质量很大程度上受到确定属性权重方法的影响.本文提出了一种以信息熵确定属性权重的方法,这种方法根据客观数据计算权重,因而消除了人为主观因素的影响.分析表明本文提出的方法在未增加计算复杂度的基础上提高了加权聚类分析的聚类质量.     

基于区间灰数相离度的灰色关联决策模型

为了解决决策方案属性值为区间灰数、指标权重信息部分已知的多属性决策问题,利用灰色关联分析的理论、"核与灰度"思想及最优化理论开展研究。首先构建了区间灰数相离度公式,并提出了基于区间灰数相离度的灰色关联度模型;其次构建了基于区间灰数相离度的灰色关联决策方法;最后在充分利用客观信息的基础上综合考虑了决策者的主观意愿,提出了指标权重确定的优化模型。通过算例验证了该模型的可行性和实用性。     

一种区间型多属性决策的新方法

针对决策者的偏好信息和决策矩阵元素均为区间数的不确定多属性决策问题,提出了一种新的决策方法。该方法引入决策者的心态指标把区间型决策矩阵转化为带心态指标的决策矩阵,再通过求解主观偏好与客观偏好的总绝对偏差最小的单目标规划问题,得到属性的权重向量,利用方案的综合属性值给出各方案的排序结果。当决策者处于不同的心态时,可以通过调整其心态指标来进行决策,更加符合实际,计算简单,易于计算机上实现,应用实例表明了方法的有效性和实用性。     

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.     

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.     

证据推理的随机多属性决策方法

在实际决策中,决策者经常面临不确定的环境,事先无法取得精确的属性值。随机多属性决策,即属性值为随机变量的多属性决策,是不确定型多属性决策中非常重要的类型。根据随机变量的类别,随机多属性决策同样可以分为:离散型和连续型两种情形。目前关于离散型随机多属性决策的研究并不多见。本文考虑了有信息缺失的离散型随机多属     

一种基于可能度的区间多属性决策方法

多属性决策,也称为有限方案多目标决策,它在经济管理及工程设计等领域有着广泛的实际背景。在对多属性决策问题进行分析时,如果属性权重和属性值是确定值时,已经有了许多成熟的技术和分析方法。由于人类认识事物的能力有限,以及客观事物本身的复杂性,因此在实际决策中,人们对有些属性值往往给不出确切的值,而以区间数或者模糊数的形式给出。由此可以看出不确定性问题是有重要的理论意义和实用价值的,对它的研究是十分必要的。目前有许多关于区间数多属性问题的研究,学者们提出了很多方法,例如:线性规划法,离差最大化法,基于决策者风险态度,基于决策者满意度等。     

一种决策矩阵与属性权重分别集结的群决策方法

针对同一个方案,不同决策者给出的决策矩阵和属性权重具有差异性.文章采用相似度模型分别对决策矩阵和属性权重进行集结,并对决策者进行赋权,进而运用理想点法进行方案排序,算例说明了该方法的可行性和可信性.     

一种基于证据推理的混合型灰色多属性决策法

文章针对决策方案的属性值为区间灰数与确定的语言等级,并且属性权重完全已知的混合型灰色多属性决策问题,提出一种新的决策方法。该方法是决策者可根据自己的偏好给出定量属性值的白化值和定性属性值的信用结构,确定了等级信用结构决策矩阵;利用证据推理解析算法求出各方案在各等级的信任度;利用期望效用和区间数排序法对方案进行排序。实例说明了该方法的合理性及其算法的有效性。     

模糊多属性决策的最小偏差法

针对只有部分属性权重信息,决策者对方案有一定的主观偏好,并且属性指标表示形式多样的多属性决策问题,文章给出了把属性指标表示为梯形模糊数的方法,建立了一个基于主客观偏好值的总偏差最小化的线性规划模型,用以求解最优权重向量,进而以方案的客观综合模糊期望值大小排列方案优劣次序的决策方法.最后,通过实例表明了该方法的实用性和有效性.     

基于不确定正态云组合权重的综合评价方法研究

如何确定指标体系的权重是多属性决策中的一个重要问题。针对多属性决策中主客观权重的不确定问题,通过逆向云生成算法将多个主客观权重进行信息融合,生成不确定正态云组合权重,构建基于云模型的主客观组合赋权方法。在此基础上,提出基于正态云组合权重的多属性综合评价方法,该方法通过计算各方案组合赋权与理想方案组合赋权之间的正态云相似度值大小进行排序并确定最佳方案。最后,通过算例说明云组合权重综合评价方法的可行性和有效性。