基于乘法偏好关系和次序一致性的多准则决策

文章以乘法偏好关系和决策矩阵的次序一致性为基础,探究多准则决策问题.引入关联矩阵的概念,并将其与有向图相结合,据此构造优化模型以求解关联矩阵的近似矩阵,对决策矩阵的次序一致性进行判断和修正,从而可高效地解决多准则下候选项的排序问题.其中通过使用相关计算软件处理模型的计算问题,解除一般计算方法在矩阵阶数上的限制.最后通过“天津港爆炸”等公共事件应急方案选择问题为例,验证了模型的合理性和有效性.     

基于个体偏好和可信度的犹豫模糊软集多准则决策方法

犹豫模糊软集是在结合软集和犹豫模糊集优势的基础上提出来的.文章定义了基于犹豫模糊软集的Einstein加权平均算子及其运算规则,根据决策者对专业领域的熟悉程度,定义了可信度诱导犹豫模糊软集Einstein加权平均算子.基于可信度提出了犹豫模糊软信息关联度公式,并对决策者个体的方案准则偏好和方案总体偏好之间的关联度建立了准则权重模型.最后提出了一种考虑个体偏好和可信度的犹豫模糊软集多准则群决策方法,并用算例分析证明了其可行性和有效性.     

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.     

基于前景理论的区间数多准则决策方法

针对准则偏好值为区间数的不确定性决策问题,提出了一种基于前景理论的多准则决策方法。该方法将准则值看作给定区间内N个等差随机数,利用正态分布的分布函数来表示区间内准则值的分布规律,在给定各准则参考点的基础上,通过价值函数和决策权重函数计算方案在各准则下的前景值,并通过加权平均得到各方案的总前景值;根据前景值的大小对所有方案排序并得到最优方案。该方案的可行性通过一个简单实例得到了论证。     

基于目标的风险型多属性群决策方法研究

在基于目标决策理论的基础上,分析决策者目标的不同类型及对应的目标效用函数,并针对决策者目标不同以及决策方案属性值为随机变量的风险型群决策问题,提出基于目标期望效用最大化的群体偏好集结方法.首先,该方法将属性的随机性、目标的随机性及决策者目标的满足程度转化为目标期望效用函数;其次,按期望效用类似的线性集结方式进行个体偏好的集结;最后,根据群体目标期望效用值形成方案排序.算例验证了该方法的有效性和实用性.     

适用于稳态优化的多属性效用函数决策方法

经典的多属性效用函数决策方法仅仅依据属性权重和属性值进行决策,缺少对决策变量调整幅值的考虑。这样易造成因决策变量(通常为控制回路的设定值)变动幅度过大而影响被控过程稳定性的后果,因而限制了该方法在过程控制系统稳态优化中的应用。文章提出了一种适合于过程控制系统稳态优化的多属性效用函数决策方法。该方法综合考虑了属性权重、属性值以及决策变量的变化情况。仿真结果验证了该方法的有效性和实用性。     

基于累积前景理论和随机加权法的随机多准则决策方法

针对准则权重完全未知、准则值部分缺失的随机多准则决策问题,文章提出了一种基于累积前景理论和随机加权法的决策方法。该方法引入决策者的风险偏好态度,首先通过随机加权法模拟准则值的经验分布函数,根据分布函数计算前景值。然后由信息熵确定准则权重,并根据集结算子计算备选方案的综合前景值并排序。最后通过一个可靠性评估实例验证了该方法的有效性。     

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.     

决策效用函数两类拟合方法比较

本文从拟合方法所依据的假设的不同,将决策效用函数的拟合方法分为两类--直接函数拟合法与模式推演拟合法;并对这两类拟合方法进行了比较.     

高校教师科研绩效评价:一种多准则决策分析模型

文章引入一种多准则决策分析模型对高校教师科研绩效进行评价,并且利用逻辑斯蒂曲线对模型中的S型函数进行改进,其拟合效果较好。同时还应用该模型进行算例分析,证明了多准则决策分析模在对高校教师科研绩效评价中的科学性和有效性。     

基于满意度最大的多准则群决策模型

在多准则群决策的过程中,由于决策者的知识水平、背景和主观偏好不同,他们对方案所给的信息判断矩阵也就不同.文章主要研究决策者所给的自然语言信息判断矩阵,提出一种基于群体满意度最大的不完全语言信息多准则群决策规划模型,该方法在处理存在语言信息缺失矩阵时尤为凑效.     

基于信任偏好关系的不确定多属性决策方法

文章针对以信任函数表示的不精确、不确定的属性信息,引入乐观期望与悲观期望的概念,构造期望区间,通过期望区间的比较获得方案对之间的信任偏好关系.在此基础上利用组合规则对局部偏好关系集结获得方案对的总体偏好,通过计算净流对方案进行排序,最后给出一个算例对该方法进行了说明.     

三种风险型决策评价准则及其关系

本文简介了三种得到广泛应用的风险型决策评价准则期望后果值决策评价准则、期望效用值决策评价准则与贝叶斯决策评价准则,建立了应用相应决策评价准则进行决策分析的表上操作过程.同时从层次性、决策的本质和利用新信息的方向三个方面分析了这三种决策评价准则之间的关系.     

基于拓展的连续有序加权几何平均算子的多属性决策方法

文章基于连续有序加权平均(C-OWA)算子的研究方法,把连续有序加权几何(C-OWG)算子进行了推广,提出了拓展的C-OWG算子,证明了C-OWG算子是拓展的C-OWG算子的特例,给出了拓展的C-OWG算子的性质和几个具体例子。提出了已知区间互反偏好矩阵条件下的多属性决策方法。最后举例说明了该方法的可行性。     

基于CRITIC的多属性决策组合赋权方法

多属性决策中属性权重的确定方法有多种,每种赋权方法有其各自的特点,为了综合利用各种赋权法的优势,文章基于CRITIC的基本原理,提出了一种组合赋权方法。该方法通过对利用比强度和冲突性结合构造组合权重,研究了模型的求解,给出权重的计算公式,探讨组合赋权方法的检验,确保组合权重能反映主观信息和客观信息,并总结该方法的计算步骤。最后进行实例分析,结果表明该组合赋权方法是有效性的。     

自回归模型选择的多准则方法

模型选择是建立时间序列模型的基础.文章将AR模型选择转化为多目标决策问题,并采用熵值法定权进行求解,在此基础上建立了模型选择的多准则方法,从而有效的解决了模型选择问题.该方法还可推广到滑动平均自回归(ARMA)的选择,由此提供了一条普遍适用的建模思路.     

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.     

信用风险管理中的多目标决策方法

0引言信用风险是债务人在债务到期时,无法还本付息而使投资者遭受损失的风险。近年来,信用风险管理受到国际银行业的高度重视。随着20世纪90年代Credit M etrics[1]等新一代信用风险模型的出现,国际大型商业银行对信用风险动态管理的研究取得了重大进展。从目前的实践看,运用现     

一种多参照基准的偏好关系及应用

现实中的决策人不可能是完全理性的,他的价值取向和多元化目标并不总是始终一致的,往往相互矛盾和没有统一的度量标准。由此本文将单一参照基准的多目标决策方法TOPSIS法加以推广,建立了一个多基准的没有统一度量标准的偏好关系"≤A",并运用来分析偏好逆转现象。     

序数信息条件下的多属性决策研究

文章给出了偏好结构中的偏好关系占优关联系数与被占优关联系数的概念,在此基础上对决策者只能提供序数偏好信息的多属性决策问题进行了研究,得到了相应的决策方法;并用数例说明了该方法的可行性。