基于前景理论的多阶段随机多准则决策方法

研究一种基于动态参考点的多阶段随机多准则决策方法。考虑多阶段决策过程中决策者的风险偏好,建立了基于前景理论的多阶段随机多准则决策分析框架,提出了一种基于阶段发展特征的动态参考点设置方法;构建准则权重的目标规划模型,结合阶段参考点动态变化的特征测算各阶段备选方案的综合前景值;设计方案综合前景值的范围估算模型,以反映决策风险对评价结果的影响;案例研究验证了上述方法的可行性和实际效果。     

基于区间灰色区间数的多准则决策方法

将灰色模糊数扩展,定义了区间灰色区间数及其距离.针对准则值为区间灰色区间数的信息不完全的多准则决策问题,提出了一种基于目标规划法的灰色模糊多准则决策方法,求得最优权重向量,从而得到各方案的排序.最后给出一个算例说明方法的可行性和有效性.     

灰色关联决策方法研究

以灰色决策分析理论为基础,探讨了经典灰色关联决策方法的优势和不足。提出了基于理想方案的最大关联度方法、基于临界方案的最小关联度方法,以及同时考虑理想方案和临界方案的综合关联度方法及其相关概念。建立了灰色区间关联系数公式和灰色区间相对关联系数公式。运用分析技巧,构建了上述3种关联度决策算法。指出了灰色区间关联系数公式和最大关联度方法分别是经典灰色关联系数公式和灰色关联决策方法的推广,而最小关联度方法和综合关联度方法是经典灰色关联决策方法的拓展。文中实例说明了所提出的灰色关联决策方法的合理性及其算法的有效性。     

区间数多属性决策的一种目标规划方法

带有区间数的多属性决策问题是有关多属性决策研究中的一个重要课题.针对如何计算每个决策方案的综合评价值,本文提出了一个新的分析方法,它是基于简单加权法则,通过建立线性目标规划模型来得到的方案的评价值.本文的方法改进了已有分析方法的不足之处.最后,给出了一个算例.     

基于方案占优和排序稳健性的多属性决策方法

在多属性决策问题中,不同的属性权重会产生不同的评价结果。由于实际问题的复杂性与不确定性,决策者对于属性权重的确定也存在不确定性。这些不确定既来自现实问题的复杂性和可变性,也来自决策者选择的模糊性与随机性。目前已有的研究主要是将不确定的权重信息转化为相对确定的信息（如转化为区间数等）,硬性地消除了不确定,从而给决策结果带来较大风险。本文从方案排序的视角出发,研究在权重空间下,方案的占优关系和排序的稳健性。首先,定义了占优矩阵用于刻画不确定权重信息下方案两两比较的占优关系;其次,分析了方案的排序区间,即在所有可能存在的权重组合下,方案的最好排序和最差排序。然后,定义了方案的全排序排序概率,并且给出了排序概率的计算方法。进而,我们给出了方法的决策步骤和实施过程。最后,本文将该方法应用到某远洋集团的港口评估当中。     

随机多准则决策的PROMETHEE Ⅱ方法

针对随机多准则决策问题,提出了一种PROMETHEE Ⅱ方法.该方法在期望效用理论的基础上将随机支配关系与PROMETHEE Ⅱ方法结合,通过阈值的引入考虑了决策者的不同偏好水平,通过计算每两方案在准则上的偏好函数,得到每两方案的多准则优序度,并计算出各方案的出流、入流和净流,进而确定方案集的排序.最后,以实例说明了该方法的有效性和可行性.     

区间概率条件下属性值为不确定语言变量的风险型多属性决策研究

针对区间概率条件下属性值为不确定语言信息且属性权重未知的风险型多属性决策问题,提出了一种基于概率理论和不确定语言变量的TOPSIS决策方法。首先建立了区间概率转化为点概率的数学模型,通过期望值将风险型决策矩阵转化为确定型矩阵;然后利用方案与理想解越近方案越优,与负理想解越远方案越优的原则建立属性权重确定模型,并利用TOPSIS方法的相对优属度大小确定方案的排序;最后通过应用案例说明了本方法的决策步骤。     

基于熵测度的三参数区间数信息下的TOPSIS决策方法

研究基于三参数区间数的排序及决策模型,提出了基于三参数区间数的重心点、中点、长度的可能度排序方法;基于重心点发生可能性最大的三参数区间数分布特点,提出了距离测度公式;建立了基于三参数区间数熵测度的属性权重模型,在此基础上构建了依据TOPSIS思想的不确定性决策框架。算例说明了该方法的步骤和有效性。     

基于概率权重函数和随机占优准则的开放式基金评级

传统的开放式基金评级方法存在两个缺陷,首先是忽视了现实中投资者是如何做决策的,假定投资者对利益和损失的主观态度相同;其次是忽略了现实的样本性质,假定随机收益的样本达到渐近正态的规模。通过期望效用的高阶泰勒序列展开建立超额收益的高阶矩和效用函数的关系,以高阶矩为约束条件估计样本的经验概率,再对经验概率进行决策权重调整。在此基础上,通过扩展夏普比和应用随机占优准则进行基金评级,并对645种开放式基金进行了案例分析。     

随机供货下销售商最优订购决策

在实际生产生活中,存在着由于产品本身生产的随机性和一些外部因素导致生产商供货不确定的问题。在此背景下,本文研究单周期供货不确定情况下销售商的最优订购决策。从理论上分析了最终到货量为订购量与扰动变量加和的情况下,销售商存在最优订购量,按照新的策略订购可以使销售商利润最大化,并最大程度地消除由于订货不足或者订货过量所带来的负面效应。     

随机订单干扰下考虑合并决策的供应链网络调度研究

为满足客户个性化需求的快速响应,企业需具备柔性的外部供应链网络结构,以协同方式共同完成产品生产。本文考虑具有交互特征的多个不同类型协同供应链网络,构建生产成本、库存成本、等待成本以及订单延期交货成本最小化的目标函数,并设计合并决策判断变量构建同类订单在相同协同企业处的开始时间约束。此外,模型中考虑确定订单以及随机订单两种类型订单,并设计随机订单在区间时间段中离散时间点的到达概率。为获取协同供应链网络生产调度优化策略,基于随机订单到达与否的场景构建四个子决策模型,并进一步设计判断提前安排随机订单协同生产和不提前安排随机订单协同生产不同调度策略下成本差异的主决策模型。仿真结果表明合并决策在带来生产成本效益的同时也引起了部分订单的延期交货,且不同类型的协同供应链网络对随机订单的抗干扰能力存在一定程度的差异。     

一种基于偏好分布的群决策方法

为了满足群决策的实际需求,本文提出了一种基于偏好分布的群决策方法,该方法利用完全不对称预先排序向量表示决策者的偏好,通过分析计算偏好排序向量的密度和分布结构,从可行方案集合中寻找所有决策者都能接受的优选方案集合,逐次缩小搜索空间以逼近一致满意解。该方法结合冲突分析,可进一步分析决策者之间的相互关系,集成于谈判支持系统,具有直观、实用等特点,最后给出了一个实际例子说明该方法。     

基于方差分析的资本结构决策模型

本文利用统计学原理与风险决策分析方法,提出了资本结构决策新的方差分析方法和矩阵模型.与原有的基于概率分析的方法比较,本文建立的模型方法克服和舍弃了模糊性和难操作性,有效地权衡了风险与收益,使资本结构决策模型更富可操作性和广泛适用性,能够为企业最优资本结构决策提供一定的决策依据.     

基于交叉效率和合作博弈的决策单元排序方法

在数据包络分析中,大量的交叉效率模型已被提出。然而选择不同的目标模型将实现不一样的交叉效率评价。本文基于针对单个决策单元实施的对抗型和仁慈型两个交叉效率模型,用合作博弈方法来研究交叉效率模型的选取,并利用Shapley值对决策单元进行排序。最后通过实例分析显示该排序方法充分利用了最小交叉效率和最大交叉效率的信息完全排序了所有决策单元,具有一定的综合性和合理性。     

基于诱导 Choquet 积分算子的群决策方法

研究了决策者对方案有模糊偏好且偏好间存在相互关联的群决策问题.给出了诱导 Choquet 积分算子的定义,研究了它的性质;探讨了它与诱导有序权重平均、Choquet 积分算子之间的相互关系;利用重要指数诱导Choquet 积分和偏好诱导 Choquet积分算子,给出了决策者对方案的个人偏好是模糊偏好关系的一种群决策方法.最后,通过实例说明这种方法的具体应用及计算过程.     

基于G1-法的群决策集结分析

在群决策中,决策者如何对决策方案进行比较,并在决策者个体比较的基础上集结为群体结果,是其研究的主要问题.本文采用G1-法进行群决策集结研究,避免了判断矩阵的构建.由于G1-法不需要进行一致性判断,与一些常用的方法相比有显著的优越性.文章最后用一个算例说明本文方法的实施过程.     

基于Vague集包含度的模糊多目标决策

将Vague集的包含度应用于模糊条件下的多目标决策问题。首先,定义vague集的包含度,利用正常蕴涵算子给出Vague包含度的一系列具体公式,并通过定义Vague集的基数将模糊集的部分包含度公式推广到Vague集。然后给出基于Vague集包含度的模糊多目标决策方法。最后,通过例子阐明方法的有效性。     

基于熵理论的建设项目参与者多目标协同群决策模型

建设项目参与者之间的协同决策是项目参与者协同管理的本质要求。目前,在建设过程中还存在工作效率低、超预算、超工期、安全事故时有发生等弊病,这些弊病的产生和建设项目参与者之间的缺乏合作、信任和有效的信息有密切关系。建设项目参与者协同管理的目的之一就是要协调业主、总承包商、分包商、供应商等建设项目参与者之间的决策,做到参与者的群(协同)决策,降低或消除上述弊病,提高项目建设绩效,协同决策还是避免建设项目参与者群决策的双边际效应、减少不确定性、提高决策理性的有效途径,是建设项目参与者协同管理的重要体现。本文使用熵理论中的熵权及相对熵,构建了建设项目参与者协同决策的多目标群决策模型。