基于投影的直觉模糊数多属性决策方法

针对指标取值以直觉模糊数形式给出的多属性决策问题,提出了一种基于投影的直觉模糊决策方法.该方法依据一般投影分析方法的基本思路,给出了解决属性取值为直觉模糊数的多属性决策问题的计算步骤,其核心是通过构建并求解每个方案在虚拟正、负理想方案上的投影,进而计算出每个方案对虚拟正、负理想方案的相对隶属度,即可得到所有方案的排序结果.最后给出的数值算例表明,该方法简单、有效和易于计算.     

权重信息不完全的区间直觉模糊数多属性决策方法

针对权重信息不完全的区间直觉模糊数多属性决策问题,首先,引入了区间直觉模糊数的一些运算法则、区间直觉模糊数的得分函数和精确函数。然后,对权重信息不完全的区间直觉模糊数的多属性决策方法进行了研究,给出了一个基于最大偏差的目标规划模型,从而获得相应的属性权重,并基于IIWAA算子对区间直觉模糊数信息进行集结,进而根据得分函数和精确函数对方案进行排序。最后,进行了实例分析,说明了该方法的实用性和有效性。     

基于T-OWG和T-IOWG算子的二元语义多属性群决策方法

文章针对解决具有语言评价信息的多属性群决策问题,提出了一种基于二元语义信息处理的群决策方法。首先,为了便于语言属性值的集结运算,提出了一种新的集结算子:二元语义诱导的有序加权几何(T-IOWG)算子。并分析了该算子的性质;然后提出了一种基于T-OWG和T-IOWG算子的二元语义多属性群决策方法。     

基于社会福利的可再生能源R&D激励政策评价

可再生能源发电新技术的R&D投资策略通常对企业价值和消费者剩余起到作用相反的不同影响,从而对基于社会福利的可再生能源电力R&D激励政策的科学制定带来挑战。针对旨在通过研发可再生能源发电新技术从而垄断清洁能源新兴市场的两非对称企业,结合投资时机选择期权博弈和社会福利模型,通过数值模拟以分析社会福利与影响其变化的补贴政策及其它诸多因素间的动态变化特征并提出相应的可再生能源电力R&D激励政策建议。结果表明:若以社会福利最大化为目标,在发电新技术R&D补贴和上网电价补贴政策的各组合应用中,企业间的R&D能力差距越大、可再生能源发电新技术的初始价值越大以及R&D成本越高,政府越应该鼓励可再生能源企业进行合作研发,反之则应鼓励竞争;随着电价补贴的提高,企业间的R&D竞争应受到鼓励;一定范围内,R&D补贴和电价补贴均能提高社会福利。论文创新性地揭示出可再生能源电力R&D投资的最优投资时机选择、电价补贴政策组合与社会福利三者间应有的内在联动关系,为政府对可再生能源电力的有效激励和管理提供富有价值的决策参考。     

基于工作流技术和GIS的图文一体化信息系统研究——以攀枝花建设项目管理信息系统为例

随着信息技术的发展,人们在其业务处理过程中,往往需要管理大量的图形信息,其业务处理流程也可能因组织机构调整而经常发生变化.本文针对这一需求,指出了传统的办公自动化系统的局限性,并根据组件式软件技术的发展趋势,提出了基于工作流技术和地理信息系统(Geographic lnformation System,简称GIS),开发图文一体化信息系统的思想和实现方法.最后,以攀枝花市建设项目管理信息系统为例说明了其应用.     

时间权重为区间值的时序多属性决策

本文针对一类时间权重为区间值的时序多属性决策问题,给出了时间权重取区间值的时序条件下多属性决策的正理想方案和负理想方案,并用线性规划方法给出了这种条件下该问题的灰色关联分析(Grey Relational Analysis)法,还以实例说明了该方法的合理性.     

区间数动态多指标决策的投影法

0引言多指标决策问题的决策理论与方法已成为决策科学、系统工程、管理与运筹等领域研究的热点。动态多指标决策问题的研究尤显重要。动态多指标决策问题是具有时间、指标和方案的三维决策排序问题,这样问题的决策过程与结果反映了动态特点。文献眼1演和眼2演在确定情形下,用理     

区间数多指标决策的新的灰色关联分析法

近20年来,多指标决策问题的决策理论与方法已成为决策科学、系统工程、管理与运筹等领域研究的热点。许多学者从不同的角度对评价指标取值为区间数的多指标决策问题进行了研究。由于待分析系统中各指标的量纲或单位常常不同,指标值的数量级相差较大,故在进行关联分析时常需进行     

对方案有偏好的语言多属性决策方法

研究了属性权重完全未知、属性值和对方案的主观偏好值以语言变量形式给出的语言多属性决策问题。首先引入了语言变量的运算法则,以及语言变量之间比较的可能度公式,给出了语言变量间的距离的概念。针对属性权重完全未知的情形,给出了求解权重的公式。然后利用语言加权算术平均(LWAA)算子,对语言决策信息进行加权集成。     

基于Skew-t-FIAPARCH的金融市场动态风险VaR测度研究

本文引入FIAPARCH模型刻画金融价格条件波动率特征,引入有偏学生t分布捕获收益率有偏特征,并以此来测度金融市场动态风险VaR;进而运用返回测试和动态分位数回归方法对风险测度模型准确性进行实证检验.结果表明,RiskMetrics和GARCH-N测度金融市场的风险的可靠性差;有偏学生t分布比正态分布、学生t分布更能准确反应金融收益分布实际特征,具有更高的风险测度能力;FIAPARCH-SKST展示出比其它模型具有绝对优越的风险测度效果.