国家自然科学基金资助项目综合评价:基于Vague 集多准则决策

采用基于Vague 集的多准则决策方法,对国家自然科学基金11 类主要竞争性资助项目的实施情况进行综合评价和排序． 首先,通过问卷调研的方式,由国家自然科学基金项目评审专家采用“高”、“不高”和“不清楚”三类语义,对各类项目按照“评审公正性”、“管理规范性”、“科研创新性”和“社会影响力”四个准则进行评价; 然后,根据问卷统计结果,将语义评价转化为Vague 估计值,并利用一种新的评分函数计算各类项目在各准则下的得分; 最后,采用正态分布的OWA 算子集结各准则下的得分,得到所有项目的综合评价和排序． 本文的研究结果将为完善国家自然科学基金的资助结构与管理模式提供重要参考依据．     

基于案例推理的直觉模糊决策方法

目前大多数决策方法的定权问题仅依靠决策矩阵而忽略了决策背景。针对上述问题,将案例推理方法融入到直觉模糊决策问题。首先根据直觉模糊数的内涵构建一种相似度公式,将案例推理模型跟相似度测度结合求得最优权重以及分类半径,进而进行择优排序。最后通过案例分析详细说明了本文方法的优势之处:根据决策数据又考虑专家意见,使得决策结果与现实情况更加一致,并提出一种解决面向直觉模糊决策问题的新思路。     

基于方案贴近度的不确定型多属性决策模型

针对属性权重不能完全确知的不确定型多属性决策问题,提出了衡量决策方案的一个新指标-方案贴近度,并给出了一种基于方案贴近度的决策模型。通过实例说明了该模型的合理性和可行性。     

谈谈创建现代管理科学中国学派的若干问题

分析了中国管理科学面临的形势;评述了管理科学与管理学的广义内涵与狭义内涵,赞成对管理科学取广义;建议学习与借鉴钱学森关于系统科学与系统学的论述以及所做的工作;认为中国的管理工作在全世界独树一帜,具有中国特色的管理模式正在形成,应该积极创建现代管理科学的中国学派;最后对创建工作提出了几点建议。     

级别不低于方法及其发展评述

级别不低于方法是一类解决多属性决策问题的重要方法.相对于其他方法力图建立可行方案集上的完全序.级别不低于方法所构建的是一种较弱的二元关系--级别不低于关系,它所要求的条件较弱,而得到的结果更为可靠.是近年来研究最为活跃、应用十分广泛的方法之一.本文将级别不低于方法划分为ELECTRE、PROMETHEE和PCCA等三大类分别进行了归纳和总结;介绍了近年来级别不低于方法的新发展,对级别不低于方法的公理化.不确定信息下的级别不低于方法以及多属性决策的敏感性分析和鲁棒性分析等问题给出了一些有意义的讨论.特别是对鲁棒性的定义和分析方法提出了一务切实可行的思路.     

建设时间和投资成本不对称的双寡头期权博弈模型

运用不对称双寡头期权博弈模型,在投资成本不对称的基础上引入建设时间不对称,采用逆向归纳法导出建设时间和投资成本同时不对称的双寡头企业投资期权博弈模型;对存在的抢先均衡、序贯均衡和同时投资均衡进行分析讨论,投资均衡分析表明,建设时间和投资成本都会对企业投资策略产生影响,对于每个企业而言能否成为领先者以及何时投资要视建设时间和投资成本的相对优劣势等具体情况确定,但努力建立建设时间和投资成本的相对优势会给企业带来更多投资先机;进一步分析建设时间和投资成本对投资策略的影响显示,与建设时间相比,投资成本对企业的投资临界值影响更大,因此企业应花费更多精力通过降低投资成本获得竞争优势.     

基于灰色关联度求解指标权重的改进方法

针对决策过程中指标权重的确定问题,在分析现有权重确定方法不足的基础上,提出了一种基于灰色关联度求解指标权重的改进方法,并对其性质进行了研究。该方法是对决策者给出的主观权重经验判断矩阵进行充分挖掘,提取出一个公共比较权重数列,并建立一个简易的数学模型,使确定的权重同时反映主观程度和客观程度。算例分析说明了该改进方法的简单性与实用性。     

语言多属性决策的目标规划模型

研究了只有部分属性权重信息、属性值以语言变量或不确定语言变量形式给出且决策者对方案有偏好信息的语言多属性决策问题.给出了语言变量和不确定语言变量的运算法则,以及不确定语言变量之间比较的可能度公式,定义了语言变量的偏离度概念.在属性值以1)语言变量和2)不确定语言变量,这两种形式给出的情形下,分别建立了一个基于偏离度的目标规划模型,并通过求解这两种模型分别获得相应的属性权重.然后对于情形1),利用语言加权平均(LWA)算子,对语言决策信息进行加权集成,继而对方案进行排序和择优;对于情形2),利用不确定语言加权平均(ULWA)算子,对不确定语言决策信息进行加权集成,并利用可能度公式构造可能度矩阵(互补判断矩阵),继而利用互补判断矩阵排序公式对决策方案进行排序和择优.最后进行了实例分析.     

Entropy Principles in Decision Making Under Risk

This paper considers decision problems where: (1) The exact probability distribution over the states of nature is not precisely known, but certain prior information is available about the possibilities of these outcomes; (2) A prior distribution over the states of nature is known, but new constraint information about the probabilities becomes available. The maximum entropy principle asserts that the probability distribution with maximum entropy, satisfying the prior knowledge, should be used in the decision problem. The minimum cross-entropy principle says that the posterior distribution is the one which minimizes cross-entropy, subject to the new constraint information. The entropy principles have not gone uncriticized, and this literature, together with that justifying the principles, is surveyed. Both principles are illustrated in a number of situations where the distribution is either discrete or continuous. The discrete distribution case with prior interval estimates based on expert opinions is considered in detail.     

Status quo bias in decision making

Most real decisions, unlike those of economics texts, have a status quo alternative—that is, doing nothing or maintaining one's current or previous decision. A series of decision-making experiments shows that individuals disproportionately stick with the status quo. Data on the selections of health plans and retirement programs by faculty members reveal that the status quo bias is substantial in important real decisions. Economics, psychology, and decision theory provide possible explanations for this bias. Applications are discussed ranging from marketing techniques, to industrial organization, to the advance of science.