考虑群体参照点的多属性决策方法

针对考虑群体参照点的多属性决策问题,提出一种基于前景理论的决策分析方法。在提出的方法中,考虑了群体成员的心理行为。首先,依据D-S证据理论的思想,计算各参与决策人的参照点对群体参照点的影响度,进而确定群体参照点;然后,依据前景理论分别建立相对于群体参照点的群体收益矩阵和群体损失矩阵,并通过计算每个方案的群体前景值进行方案排序。最后,实例分析说明了提出方法的可行性。     

一种基于前景理论的风险型区间多属性决策方法

针对带有决策者期望且概率和属性值均为区间数的风险型多属性决策问题,提出一种基于前景理论的决策方法。在本文中,考虑了决策者的心理行为因素,首先以决策者对各属性的期望作为参照点,然后计算在每种自然状态下,每个方案针对各属性的属性值相对于参照点的收益和损失;进一步地,依据前景理论的思想,通过计算每个方案针对各属性的前景值建立前景决策矩阵;在此基础上,运用简单加权原则计算每个方案的综合前景值,并通过建立综合前景值两两比较的可能度矩阵对所有方案进行排序。最后,通过一个算例说明了该方法的可行性和有效性。     

考虑双参照点累积前景理论的风险型群决策方法

针对决策者权重信息、属性值为区间数形式的风险型多属性群决策问题,提出了一种考虑双参照点累积前景理论的群决策方法。考虑预期和正理想点为双参照点,根据累积前景理论分别表示针对双参照点的价值;引入预期侧重系数,进一步得到各方案的加权累积前景值;根据离差最大化的思想建立决策者权重优化模型,据此计算各方案综合累积前景值并进行方案排序。最后运用到工程评标案例中,通过与单参照点、期望效用理论的比较验证了该方法的有效性和实用性。     

考虑属性关联的C-TODIM决策方法

针对属性具有关联性的多属性决策问题,考虑到决策者具有参照依赖和损失规避行为,提出一种新的C-TODIM决策方法。依据经典TODIM决策方法,考虑决策者的参照依赖行为,计算每个方案相对于其它各个方案关于各属性的收益或损失值;再考虑到决策者的损失规避行为,集成属性关联情形下方案关于所有属性的收益或损失值,得到每个方案相对于其它各个方案的个体感知优势度;在此基础上,计算每个方案的总体感知优势度,并依据总体感知优势度的大小对方案进行排序。最后通过一个风险投资的算例验证该方法的可行性和有效性。     

考虑延伸售后保证服务的闭环供应链定价与协调

在一个制造商和一个零售商构成的闭环供应链中,研究了延伸售后保证(Extended Warranty EW)不同提供模式下的供应链定价决策,比较了不同EW提供模式供应链的效率,设计了考虑满意度的收益共享契约协调供应链。研究结果表明:在服务成本相同的分散式决策环境下,零售商提供EW时,零售价较低,批发价也较低,同时销售量、回收率、EW价、各节点成员利润和总利润较高;无论是哪种EW提供模式,相较于集中式决策,分散决策零售价较高,而回收率、EW价和总利润较低。为实现供应链的协调,考虑到各成员的满意度,依据绝对偏离方法,设计收益共享契约。利用数值算例检验了理论结果。     

毕达哥拉斯模糊环境下基于TODIM的双边匹配决策方法

本文考虑决策者在实际问题中存有的多种决策心理,针对毕达哥拉斯模糊偏好下考虑双边主体损失规避和参照依赖心理行为的双边匹配问题提出一种决策方法。对于双边主体给出的毕达哥拉斯模糊偏好信息,依据TODIM(Tomada de Decis■o Interativa Multicritério)思想获得双边主体相较于另一边匹配主体的总体优势度,进而构建双边主体的满意度矩阵;而后,在考虑双边主体一对一的数量匹配约束下,以实现双边主体满意度最大化为决策目标,建立多目标双边匹配决策模型;最后,通过线性加权法进一步将其转化为单目标双边匹配模型,通过模型求解获得最优双边匹配方案;一个实际供应链管理系统软件的交易匹配算例验证本方法的可行性和有效性。     

有限理性条件下考虑决策者动态期望的多属性决策方法

有限理性条件下针对带有决策者期望的多属性决策问题,提出一种基于累积前景理论的决策分析方法。在本文中,首先考虑了决策者的有限理性的心理行为特征,以决策者在不同时期对各属性的特定期望作为参照点,然后将具有正态分布信息形式的决策矩阵转化为相对于各参照点的益损决策矩阵,在此基础上,考虑决策者对待收益和损失的不同理性态度,依据累积前景理论计算各时期中每个方案的前景值,并计算关于整个时期的综合前景值,然后依据综合前景值的大小对所有方案进行排序。最后,通过一个算例说明了该方法的可行性和有效性。     

考虑风险传导情形的供应风险评估方法

针对考虑风险传导情形的供应风险评估问题,提出了一种基于贝叶斯网络的供应风险评估方法。该方法中,通过识别引起供应链中各节点企业供应风险的关键风险因素,构建一个贝叶斯网络,并依据贝叶斯公式计算考虑风险传导情形下供应风险的发生概率,在此基础上,对考虑风险传导的供应风险进行评估。最后,通过一个算例说明了该方法的可行性和有效性。     

基于Vague集的模糊多目标决策方法及应用

针对目前基于Vague集多目标决策中Vague值计算困难以及确定目标满意度的下界和不满意度的上界存在主观随意性问题.提出了一种基于Vague集的模糊多目标决策方法.利用属性数学中的属性集和属性测度理论构造目标的真隶属度函数、假隶属度函数和犹豫度函数,从而可计算出目标的Vague值;采用记分函数计算方案的多目标评分值,从而可以对方案进行排序并选择出最优方案.应用实例验证了该方法的有效性和实用性.     

基于模糊结构元的技术创新项目中止决策研究

将基于结构元的模糊数学理论引入技术创新项目的评估决策,在决策者给出多属性决策指标参照点的情况下,使用结构元表示模糊信息并计算模糊损益值;进一步地,考虑决策者的心理行为因素,依据累积前景理论计算风险状态下各属性的模糊前景值,再集成为由结构元表示的项目模糊综合前景值;在此基础上,选取适当的权函数对项目进行模糊排序决策。最后给出一个具体的应用过程,验证了此方法的可行性和有效性。     

考虑参考质量效应的“农超对接”供应链动态质量改进策略

在“农超对接”背景下,以“农村合作社+超市”组成的二级供应链为研究对象,考虑消费者参考质量效应对需求的影响,利用微分博弈理论分别求得了成本分担契约、非合作以及集中决策三种情形下供应链双方的最优均衡策略及利润。研究发现:消费者参考质量效应能够激励农村合作社提高农产品质量水平,同时缓解了超市的广告宣传压力,使得超市的广告宣传水平降低;当商誉-参考质量转换程度较大时,决策者会选择以低商誉战略来维持消费者合理的农产品质量期望值,形成了农产品质量低,成员收入少的不良经营环境;成本分担契约不仅提升了农产品质量水平,同时也实现了超市和农村合作社双方利润的帕累托改善,能够缓解超市面对劣质农产品束手无策的不良局面。     

An analysis of the topological properties of the interlaced bypass torus (iBT) networks

We analyze a new class of interconnection networks that are constructed by interlacing bypass rings to the torus network (iBT network). We establish the minimum conditions a bypass scheme needs to satisfy for generating a qualified iBT network and then we develop a recursive algorithm to calculate all of the qualified bypass schemes for a given network size and node degree. Our algorithm enables us to discover a class of the most efficient networks with up to 1 million nodes when considering the diameters of various iBT networks as a function of the bypass schemes. These analyses help achieve maximal performance improvement by the best bypass schemes.     

社会网络环境下基于“信任—知识”模型的风险性大群体应急决策方法

针对大群体应急决策专家之间信任关系及其传递引发的决策风险,以及由于大群体中个体偏好差异较大导致生成独立聚集等问题。首先,提出一个“信任—知识模型”对决策专家之间的信任关系进行集成和传递,并根据决策专家的信任风险偏好得出决策专家之间的信任知识度网络;其次,利用Louvain算法对信任知识度网络进行聚类,高效快速的获得若干个聚集,并用社会网络分析技术确定每个决策者和聚集的权重;然后对每个聚集中的决策者偏好进行集结,并综合决策者给出的信息对备选决策方案进行排序。最后,通过案例分析和对比验证了所提方法的合理性与有效性。     

Development and Evaluation of Decision-Making Model for Stock Markets

The paper introduces an intelligent decision-making model which is based on the application of artificial neural networks (ANN) and swarm intelligence technologies. The proposed model is used to generate one-step forward investment decisions for stock markets. The ANN are used to make the analysis of daily stock returns and to calculate one day forward decision for purchase of the stocks. Subsequently the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm is applied in order to select the “the best” ANN for the future investment decisions and to adapt the weights of other networks towards the weights of the best network. The experimental investigations were made considering different forms of decision-making model: different number of ANN, ANN inputs, sliding windows, and commission fees. The paper introduces the decision-making model, its evaluation results and discusses its application possibilities.     

From centrality to temporary fame: Dynamic centrality in complex networks

We develop a new approach to the study of the dynamics of link utilization in complex networks using records of communication in a large social network. Counter to the perspective that nodes have particular roles, we find roles change dramatically from day to day. “Local hubs” have a power law degree distribution over time, with no characteristic degree value. Our results imply a significant reinterpretation of the concept of node centrality in complex networks, and among other conclusions suggest that interventions targeting hubs will have significantly less effect than previously thought. © 2006 Wiley Periodicals, Inc. Complexity 12: 59–63, 2006     

The different cooperative behaviors on a kind of scale-free networks with identical degree sequence

The power-law degree distribution of scale-free networks plays an important role in the bloom of cooperation in the evolutionary games performed on them. In this paper we apply prisoner’s dilemma and public goods game on a family of scale-free networks with the same degree sequence, and show that power-law behavior alone does not determine the cooperative behavior in scale-free networks. Instead, we present that the direct connections among large-degree nodes have a crucial influence on the evolution of cooperation in the scale-free network family.     

Topology independent SIS process: An engineering viewpoint

A Susceptible-Infected-Susceptible (SIS) spreading process, occurring on complex networks that are characterized by a special form of contact dynamics called “acquisition exclusivity”, is studied. Assuming statistical independence of joint events, we find analytic solutions for the stationary probabilities that network nodes are infected, and more importantly, find that these solutions are independent of the network topology. We explore the possibilities to use the studied set-up as an engineering solution for controlled spreading on technological networks. In that context, an example for controlled sharing of viral countermeasures in networks is presented. Considering the high epidemic threshold that characterizes the process, “acquisition exclusivity” is suggested as a method for eradication of viral infections from networks.     

基于区间二型梯形模糊集的应急物资储备动态协同决策模型

重大灾害下应急物资储备决策是阻止突发灾难蔓延的有效手段之一。针对救灾信息具备不确定性与复杂性特点,构建基于区间二型梯形模糊集的应急物资储备动态协同决策模型,并给出应急物资储备策略。利用区间二型模糊集理论的决策方案并结合比例分析法(COPRAS),构建常态环境下应急物资供应商选择的群决策模型,解决不相容群决策属性之间的冲突问题;进而,充分考虑“救灾阶段性动态时间因素”对储备决策的影响,构建动态救灾环境下应急物资储备结构模糊优化模型,实现常态决策与非常态应急决策之间的动态协同;最后,以2012年云南丽江“6.14”突发特大山洪灾害为实例进行数值分析,验证该动态协同决策模型的合理性与可行性,能有效解决动态救灾环境下应急物资储备结构优化问题。     

超网络中心性度量的υ-Position值方法

利用合作博弈理论的分配规则如Shapley值、Banzhaf值等来度量政治、经济和社会网络中节点的中心性或者重要性是识别网络中关键节点的一类重要方法。考虑到在超网络中代表各类组织的超边在网络中发挥的作用不同,本文研究了超网络博弈上一类广义Position值的分配规则,被称为υ-position值。它可以作为网络中度值测度的一类推广,以此来度量网络中参与者的中心性和相对重要性。其次,证明了超网络结构上类Shapley-position值可由分支超边指数和局部平衡超边贡献两个性质所唯一刻画。最后, 举例分析了υ-position值在超网络中心性测度中的应用。