基于犹豫直觉模糊语言集均值-标准差偏好距离的多属性决策研究

在犹豫直觉模糊语言集和语言尺度函数的基础上定义了均值-标准差偏好的Hamming距离，并提出了基于犹豫直觉模糊语言集距离TOPSIS和TODIM的多属性决策方法，进一步利用这两种方法对实例问题建筑商的招标方案进行排序，并讨论了偏好参数对排序结果的灵敏度分析。为验证上述方法的有效性，与已有方法对同一实例的排序结果进行了比较分析。     

基于证据推理和广义Shapley值的扩展概率语言多属性群决策方法

扩展概率语言词集通过语言变量概率分布的调整能够转化为多种语言信息表示模型,是语言变量、不确定语言信息、扩展犹豫模糊语言词集、分布语言评估信息、概率语言词集等的一般化,具有较强的通用性和实用性,是处理不确定性信息的重要工具。鉴于此,本文针对扩展概率语言环境下的多属性群决策问题,提出基于证据推理和广义Shapley值的多属性群决策方法。首先,提出扩展概率语言词集的定义和相关基础理论。其次,将广义Shapley值和证据推理相结合用于专家信息融合,并将广义Shapley值和TODIM方法相结合用于备选方案排序。再次,提出基于灰色关联法的权重确定模型来处理专家/属性权重部分未知的情况。最后,以绿色供应商选择为例进行分析,通过对比分析验证所提方法的有效性和优越性。     

具有不同类型信息的风险投资商与投资企业多指标双边匹配决策方法

根据现实风险投资商与投资企业双边匹配问题的特点,构建了具有不同类型信息的风险投资商与投资企业双向选择的多指标评价匹配模型,给出了一种多指标双边匹配决策方法。由于市场环境的不确定性和客观事物的复杂性,评价信息采用实数、区间数、三角模糊数、语言变量和直觉模糊数5种类型表示。选取期望水平为参照点,利用前景理论计算各指标的益损值,考虑决策者损失规避的心理行为特征,基于TODIM（葡萄牙语,Interactive and Multicriteria Decision Making首字母缩写）方法得到投资企业和风险投资商的总体感知价值,据此建立了风险投资商、投资企业总体感知价值和投资中介收益最大化的多目标优化模型,并提出了极大极小求解方法。实例分析表明决策方法的有效性和合理性。