基于多目标群决策的最优社会医疗保险组成

在设定医疗卫生总费用由社会医疗保险、个人现金支出两大部分组成的基础上,通过基于满意度的多目标群决策方法,分析我国最优社会医疗保险组成。     

引入“鬼”场的二维次近邻三角形格点渗流模型的重整化群方法研究

应用位置空间重整化群方法，对引入“鬼”场的二维次近邻三角形格点渗流模型进行研究，得到临界值Pc和类-温度标度幂与类-场标度幕，再利用普适标度律得到全部临界指数α、β、γ、δ、η及v．     

试论中小企业的集聚效应

纵观各国成功的中小企业,不难发现,一大批充满活力的中小企业大都不是零星地存在,而是以群体的形式存在。例如,美国硅谷信息业中小企业群、台湾新竹工业园电子业中小企业群、意大利萨索洛陶瓷业中小企业群、国内中关村电子信息业中小企业群等。本文就中小企业集聚效应及其对产业结构调整和经济结构优化的作用展开讨论。中小企业群的形成与产业聚集效应中小企业群是由两个或两个以上的中小企业为了实现共同目标而形成的互相依赖和相互作用的集合体。它们通常集中于相同或相邻区域,通过专业化分工产生直接经济利益和溢出效应。中小企业群的发…     

基于0-8标度的有向加权图法在群决策中的应用

文章主要针对群决策中专家客观权重的确定等问题,提出一种基于0-8标度的有向加权图法加以解决的模型.首先采用0-8标度法衡量两方案之间的优先程度,并由此构造有向加权图,通过定义有向加权图的秩向量计算专家个体时方案的量化评价结果;在此基础上给出根据有向加权图自身逻辑性的强弱和专家与群组之间的协调性大小确定专家客观权重的两种方法:最后综合两种客现权重作为专家最终的客观权重并进而得出群决策结果.算例表明该方法合理有效、实用可行.     

基于粗糙集的多属性决策分析

文章针对多属性决策问题中多个决策者对同一类对象决策结果不一致的问题,通过对多属性群决策问题的描述,提出将不同决策者的不一致决策对象进行合并分析,得到更加直观明确的规则.并对规则集进行构成分析,从而解释决策者之间的冲突所在.     

基于粒子群训练的神经网络股票预测模型

文章将粒子群优化算法用于神经网络预测模型的学习训练,并且将这种方法用于股票预测中.实验结果表明,基于粒子群训练的神经网络学习算法更易于实现,且准确率较高.     

基于灰数据处理的多属性群决策TOPSIS扩展模型及其应用

文章对多属性决策问题的TOPSIS方法进行扩展,使之应用于多属性群决策模型中,并引入灰度数据及聚合分离度概念,解决对不确定信息问题处理.     

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。     

一种二元语义多属性群决策方法研究

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。该方法是采用近年来最新发展的二元语义概念对语言评价信息进行处理和运算。对于属性权重完全未知的情形,基于群体理想方案分别给出了一个求解属性权重的简洁公式获得相应的属性权重,然后利用二元语义加权算术平均(T-WAA)算子,对二元语义决策信息进行加权集成,继而对决策方案进行排序和择优。最后给出了一个实例分析。结果表明该方法简单,有效和易于计算。     

混合型多属性群决策的群体数字理想点算法

文章对决策者权重和属性权重已知,属性值为精确数、区间数和模糊语言表示的混合型多属性群决策问题,首先对群决策各评价矩阵中用模糊语言表示的属性值进行了区间化处理,提出了用群体极差正规化方法对各评价矩阵规范化;接着采用简单加权平均算子将群体决策各矩阵集结为单一决策矩阵。然后提出了含有精确数和区间数属性值的多属性群决策的群体数字理想点的概念。最后给出基于群体数字理想点的混合型多属性群决策TOPSIS算法的步骤。