基于模糊判断矩阵的群决策方法研究

对多个决策者给出的偏好信息的有效集结是群决策过程的重要问题之一.不同类型的偏好信息有不同的集结方法.基于模糊判断矩阵一致性的定义,提出一种加权集结方法的最优化模型,从而得到群决策中一类模糊判断矩阵的集结方法,并进一步分析和研究群组判断矩阵与各决策者给出的判断矩阵之间关系的一些重要性质.     

基于流形学习的非一致性判断矩阵排序方法

针对传统层次分析法(AHP)在构造判断矩阵过程中需要满足一致性条件问题,本文研究AHP方法需要进行一致性调整的原因,提出了一种基于流形学习的非一致性判断矩阵排序方法。在非一致性判断矩阵排序过程中,首先基于近邻距离的概念,构建出判断矩阵所对应数据集的近邻距离矩阵;然后以近邻点的线性表示为基础,将每个数据点映射到一个全局低维坐标系,并据此获得判断矩阵所对应的低维嵌入;根据各层求解出的低维嵌入对各层要素进行优劣排序,进而得到最终排序结论。最后,通过数值案例验证了所提方法的有效性和实用性。     

基于模糊判断矩阵信息确定专家权重的方法

本文对群组模糊判断矩阵集结过程中确定专家权重的问题进行了研究,建立了模糊判断矩阵的特征矩阵和求解群集结矩阵的最优化模型,通过矩阵之间距离度量判断信息自身逻辑一致性程度和群体相容性程度,给出一种基于专家判断信息的可信度计算其后验权重的方法,最后用算例予以说明.     

群组AHP排序的几何最小二乘方法

本文在文献[1]不完全AHP排序方法的基础上给出群组AHP排序的几何最小二乘方法(GLSM).鉴于不同专家所给判断矩阵质量上的差异,GLSM排序方法对群组AHP进行不同程度的加权处理,并进行群组一致性检验。     

群组决策中三角模糊数互补判断矩阵的相容性及方案排序研究

针对专家偏好信息为三角模糊数互补判断矩阵的群组决策问题,研究偏好信息的相容性及方案排序问题。基于Hamming 距离的概念,首先给出了衡量两个三角模糊数相容性的一个指标,并研究了该指标的相关性质;其次,根据三角模糊数互补判断矩阵的特点,给出了三角模糊数互补判断矩阵的相容性指标;以相容性指标为依据设定专家权重,进而给出了一种方案排序方法。最后,算例验证了方法的有效性。     

修正模糊互补判断矩阵一致性的一种新方法

本文首先对一个常用的检验互补判断矩阵一致性标准作了简化,对任一模糊互补矩阵构造相应的模糊一致矩阵,在此基础上给出了一种一致性调整的新方法,并证明了此方法的收敛性.最后用一个算例说明这种调整方法的应用.     

模糊C-OWG算子及其在三角模糊数互反判断矩阵排序中的应用

本文研究了决策信息以三角模糊数互反判断矩阵形式给出的有限方案决策问题。首先定义了模糊C-OWG(FC-OWG)算子和期望模糊C-OWG(EFC-OWG)算子,并研究了它们的一些性质。基于FC-OWG算子和EFC-OWG算子,提出了方案偏好信息为三角模糊数互反判断矩阵的方案排序方法,根据决策者的偏好程度进行调节,并利用决策者的偏好程度对排序结果进行敏感性分析。实例表明,新方法计算简单、可行且有效。     

判断矩阵一致性检验的统计新方法

本文根据层次分析法的基本原理,利用概率统计置信度的基本思想,给出了一种检验判断矩阵一致性的新方法.该方法除便于检验者实际操作外,还弥补了传统检验方法的不足.实例表明本文方法是行之有效的.     

基于多属性模糊关系矩阵模型的生产系统约束环节分析及判别

提出了一种基于贡献度模型的约束判别方法.该方法将多属性的模糊关系矩阵模型引入约束识别与系统优化中,对生产系统流程再造进行过程跟踪与控制.通过分析系统环节要素的变化对整个系统贡献度的影响,找出影响整个系统效率的约束环节.最后,进行了案例分析.     

广义AHP判断矩阵的一致性研究

对非一致广义判断矩阵的不一致性给出了一个检验指标,并在此指标下给出了广义判断矩阵排序向量的一种近似求法.     

存在退保时分红寿险定价的最小二乘蒙特卡罗模拟

分红型人寿保险保单可以视作由三部分构成:固定收益债券、分红权和退保权.退保权的存在使保单具有美式期权的性质,给定价带来困难.本文用最小二乘蒙特卡罗模拟,建立了计算保单价值的模型,给出了模拟计算结果.     

模糊AHP决策方法

提出一种梯形模糊数比较大小的方法,据该方法进行层次单排序,得到一个模糊AHP决策方法的模型.     

选择分销商的模糊综合评判方法

分销商选择问题是企业分销环节中重要的决策问题之一.分销商的特征往往通过多个因素指标来刻画,本质上属于多目标决策问题.本文提出了采用模糊综合评判方法对分销商进行择优排序,排序结果可以作为决策者进行分销商选择的重要依据.本文还讨论了在综合评判过程中利用二元对比排序方法计算各个因素的权重,即确定各因素在分销商综合评价过程中的相对重要性.     

基于满秩灰损益值矩阵的灰矩阵博弈的矩阵法求解研究

以经典数学理论和思想发展起来的博弈理论对经济学、社会学等众多领域和学科产生了深远的影响,然而当博弈环境面临有限理性、有限知识和小样本、贫信息等不确定性条件,博弈的损益值只能用灰数进行描述时,经典博弈理论将一筹莫展.灰矩阵博弈的高效率的求解问题是该领域理论研究和实用中的必须解决的关键问题.在文献7的研究基础之上,本文深人地研究了基于满秩灰损益值矩阵的灰矩阵博弈的矩阵法求解问题.在基于灰混合策略的灰矩阵博弈模型的求解过程中,灰矩阵法是一种较为简便而有效的求解方法.本文定义了灰矩阵博弈的局中人1和局中人2灰满秩损益值扩充方阵的概念,并且证明了若这些灰满秩扩充方阵的逆阵的最后一行和最右边一列满足非负性的条件,那么,这些灰逆阵的最后一行和最右边一列的灰元素值就分别对应着局中人1和2的最优灰博弈策略及其最优灰博弈值.在此基础上,我们进一步地研究了基于局中人1和2的共同灰满秩扩充方阵的问题,并且证明了若该共同灰满秩扩充方阵的逆阵的最后一行和最右边一列(不包括最右下角的灰元素)满足非负性的条件,那么,该灰逆阵的最后一行和最右边一列的灰元素值就分别对应着局中人1和2的最优灰博弈策略及其最优灰博弈值.     

董事会构成的模糊综合评判方法

董事会既充当股东大会的代理人,又担当经理层的委托人,在公司治理结构中具有十分重要的地位,已经成为公司治理结构的核心。企业董事会的构成直接决定着董事会职能的有效发挥,因此选择合理的董事会构成模式,不仅能够有效地维护股东的利益,而且对企业的长远发展具有重要的战略意义。本文在对董事会构成模式及其影响因素分析的基础上,运用模糊数学理论和层次分析法,提出了选择董事会构成模式和确定董事会构成大体比例的模糊综合评判方法,为企业合理组织董事会捉供理论指导。     

基于可辨识矩阵的不完备模糊目标信息系统的属性约简

粗糙集理论是用来解决不确定性的新的数学工具,其中属性的约简是粗糙集理论中一个重要的研究课题.J.W.Guan等提出了信息系统下的矩阵算法.本文则是把这种算法推广到信息不完备并且目标是模糊的领域.通过容差关系的上近似集和下近似集重新设计了算法,最后用实例验证算法了算法的可行性.