基于投影的直觉模糊群决策专家权重确定方法

文章针对方案属性值为直觉模糊数的群决策问题,提出了一种基于投影的专家权重确定方法.该方法按照投影分析的基本思想,给出了确定直觉模糊环境下群决策专家权重的计算步骤.其核心是计算每个专家的隶属度矩阵在群体隶属度矩阵上的投影和非隶属度矩阵在群体非隶属度矩阵上的投影,进而利用领导者的偏好度求出专家个体决策矩阵与群体决策矩阵的相似度,最终确定每个专家的权重.最后给出的算例表明了该方法的可行性和有效性.     

专家权重的贝叶斯修正法

将群决策中关于专家权重和意见集结等问题所涉及的一些要素与概率之间建立对应关系,进而利用贝叶斯方法对专家的先验权重加以修正,修正后的权重是针对不同的集结对象而做出相应调整与改变的后验权重,从而在最终的群组意见集结过程中能够对专家权重实施可变操作,同时也使主、客观权重有机的融合起来。     

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。     

基于优势关系粗糙集的模糊综合评价的权重确定

文章应用优势关系粗糙集,根据属性的综合优势度计算属性重要度。将属性重要度归一化处理来确定权重的方法克服了传统确定权重的主观性,弥补了经典粗糙集方法确定权重不能很好表达偏好信息的缺点。最后以企业发展能力模糊综合评价的权重确定为例,说明应用优势关系粗糙集确定权重方法是可行的。     

多属性决策中一种属性权重的确定方法

对于模糊多属性决策问题,本文通过a-截集技术将梯形模糊数的属性值转化为区间数属性值,运用区间数的相离度构造度量方案属性值差异的函数。然后,依据属性值差异最大化的手段确定属性权重,并基于可能度矩阵排序给出一个对所有方案进行优劣排序的方法。     

基于犹豫梯形模糊数相似度的多属性决策方法

文章针对梯形模糊数提出了一种新的形式简单且有效的相似度的度量方法.结合犹豫模糊集的运算法则,构建了属性值为犹豫梯形模糊数的相似度公式研究了基于犹豫梯形模糊数相似度的多属性决策方法.     

群组决策中专家权重确定的思路和方法

在层次分析法的群组决策中,专家权重的确定是一个重要问题.目前研究中,专家权重的确定主要有主观定权和客观定权两种方式,其中客观定权是研究的重点.客观定权依据矩阵判断值、特征向量、CR值分为三种思路和方法,第一种思路比较繁琐、计算量大,第二、三种思路各自有较为明显的缺陷.文章试图将客观定权的第二、三种思路整合起来并加以改进,形成一种由内容权重和逻辑权重综合而成的客观综合定权方式,既简便,又比较真实、客观.     

基于拉开差距的模糊多属性决策方法

文章针对决策者的偏好信息和决策矩阵元素均为三角模糊数的模糊多属性决策问题,提出了一种新的决策方法。该方法通过求解主观偏好与客观偏好的总绝对偏差最小,同时各方案综合属性期望值的差距最大的双目标规划问题,得到属性的权重向量,根据方案的综合属性期望值给出各方案的排序结果。     

基于相似度的犹豫模糊语言多属性决策方法

文章针对带置信区间的犹豫模糊语言多属性决策问题,提出了一种基于相似度的决策方法.首先,介绍了语言术语集及相似度向量,提出了带置信区间的犹豫模糊语言集的概念.其次,研究了带置信区间的犹豫模糊语言集的相似度测度,并结合Topsis的思想,给出了决策方法的具体步骤.最后,通过实例验证了该方法的合理性和可行性.     

一种群组决策中专家权重确定的方法与应用

本文针对群组决策中多名专家赋权且赋权结果不一致的情况,借助变异系数法和均值的思想,给出了一种确定专家决策权重的方法。该方法的特点在于依据专家与群组其他专家赋权结果以及与群组专家赋权结果平均值之间的一致性程度来确定专家的权重。该方法能够充分利用原始决策信息,从而使评价结果更加客观,因而具有较大的实用价值。最后,通过一个例子说明了该方法的实用性。     

一种群组决策中专家权重确定的新方法

文章针对群组决策中多名专家赋权且赋权结果不一致的情况,借鉴变异系数法思想,给出了一种确定专家决策权重的方法。该方法的特点在于依据群组专家赋权结果的一致性程度来确定专家的权重。该方法赋权直接,计算简便,合乎实际,因而具有较大的实用价值。最后,文章通过一个例子说明了该方法的实用性。     

基于相似度的动态直觉模糊多属性决策方法

针对属性值以直觉模糊数形式给出的动态多属性决策问题,文章首先根据直觉模糊集的自身特点构造记分函数,由新的记分函数确定动态决策问题的全局最优属性值序列,同时引入相似度概念,构造直觉模糊集之间的相似度模型,利用所建模型计算各时段属性值序列与最优属性值序列之间的相似度,对各方案在各时段的相似度值加权集成并排序.最后周实例验证了该方法的实用性与可行性.     

粗糙集条件信息熵权重确定方法的改进

权重确定是决策和评价的重要环节.文献[1]基于粗糙集条件信息熵的权重确定方法是为了避免冗余属性权重为0的情况,但是该方法得到的冗余属性的重要度却高于非冗余属性的重要度.通过对文献[1]粗糙集条件信息熵权重确定方法的分析,找出相矛盾的原因,并讨论了属性重要度优先级队列的构造,进而在此基础上提出了以粗糙集的代数理论为基础的粗糙集条件信息熵权重确定的改进方法.     

基于模糊度的模糊数的排序及应用

文章基于模糊数的质心和散度,融合模糊度信息,构造了一种新的模糊数综合排序指标.数值例子说明了新排序指标的合理性;排序结果与已有的排序方法的比较研究,说明方法的优越性;将本文排序方法应用于一个模糊多属性决策问题中,进一步说明新的排序方法的有效性。     

确定指标权重的统计方法比较

一、引言指标权重是各个指标因素在评价过程中重要程度的反映,是指标相对重要性的一种综合度量。指标权重确定的合理与否,直接关系到整个评价体系的科学性。评价指标存在于单目标或多目标决策体系当中,是决策的一个重要环节,对于处在不同评价体系中的指标,     

物流系统评价指标权重的确定方法

在物流系统的规划与设计过程中,系统的评价是非常重要的环节,而评价指标权重的确定更是直接影响评价合理性的关键因素。文章根据系统动力学的因果关系分析方法,从确定影响系统评价指标的因变量和果变量的角度出发,提出应用因果度来衡量指标的重要性,从而确定指标权重,是一种新的定量描述方法。     

缺损属性权重信息下群决策的模糊迭代法

文章研究了基于直觉模糊集的多属性群决策问题;探讨了在缺损属性权重信息下如何补全属性权重,并同时确定方案相对优属度的模糊交叉迭代方法,严格证明了该迭代方法的局部收敛性;最后给出相应群决策的具体解法和步骤。     

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.     

基于模糊群决策的性价比综合评价方法

针对顾客对产品具有较高性价比的需求,而实际中性价比评价方法又非常缺乏的问题,文章提出了性价比综合评价的概念,并借鉴模糊群决策和聚类分析的方法对性价比进行综合评价,使最终的评价结果能客观、合理地反映大多数顾客时产品性价比的要求.最后通过一个算例对该方法进行了说明,证明了该方法具有一定的实际应用价值.     

基于熵权法的群决策模糊综合评价

群决策模糊综合评价是多人对受多种因素影响的事物做出全面评价的一种多因素决策方法。文章根据事物的多因素属性,基于模糊数学理论,对问题属性的各因素的权重用熵权法确定,结合实例对图书选题进行群决策综合评价。实例结果表明,本文采用的方法能够自动确定各因素的权重系数,易于对多因素属性的事物进行群决策综合评价,避免权重确定的主观随意性,使评价结果具有实用性。