大学多元文化体系组合评价方法及应用

针对大学多元文化评价中"模糊概念"难于处理,评价中存在多种数据形式的问题,提出基于随机数的加权组合决策方法.方法将多种数据形式的评价信息转换为带有概率特征的随机数,并利用计算机模拟仿真方法进行求解,最终得到概率形式的可能性排序,使大学文化综合评价方法摆脱单一数据形式的束缚,为大学多元文化这类复杂问题的综合评价提供了一条有效的解决途径.     

一种基于蒙特卡罗模拟的群体协商评价方法及其应用

针对综合评价中不同专家(或利益相关者)对属性权重看法不一致的情况,提出了一种蒙特卡罗模拟的群体协商评价方法。文章首先给出了一种专家影响力的确定方法;然后对各属性下专家的非一致性意见进行协商集结,得出属性权重的协商区间;最后在权重协商区间确定的基础上,利用蒙特卡罗模拟的方式来计算方案的优先排序概率,据此对方案进行排序,并给出了一个排序可信度的概念。文章最后给出了一个应用例。     

随机模拟型综合评价模式及其求解算法

针对类似于“球队实力”比较的评价问题,通常很难以一次的比赛给出绝对的评价结论,提出了随机模拟型的综合评价模式。即通过参数设置的方式,可将传统评价模式转化为随机模式,求解得到方案之间优劣关系比较的可能性排序结论。可能性排序结论是对绝对形式评价结论的拓展。首先,对随机模拟型评价模式进行了介绍;然后,分析了传统评价方法向随机模拟型评价模式转化的一般思路;在此基础上,基于“在提升排序链出现的可能性基础上,进一步保证排序链的稳定性”的规则,给出了求解可能性排序结论的两种方法。最后,通过算例对随机模拟型评价模式的应用进行了说明,并将其与绝对形式评价结论进行了比较。该评价模式是对传统评价模式的拓展,可进一步拓宽综合评价理论的实际应用范围。     

基于在线评价且考虑消费者类型的酒店排序方法

针对在线评价的发布时间、获得的“有用”的投票数以及是否被贴上“砖家”点评标签对在线评价信息可信度和消费者购买决策具有重要影响,提出一种基于在线评价信息且考虑评价信息可信度及消费者类型的酒店排序方法。首先,将不同类型消费者群体给出的在线评价信息转换成考虑在线评价信息可信度的区间中智数;其次,依据区间中智数距离测度公式确定针对目标群体的各消费者群体权重,进而依据INLNPA集成算子集结各消费者群体评价信息确定针对目标群体的酒店-属性决策矩阵;再次,依据区间中智集熵测度方法确定各属性权重,在此基础上,基于VIKOR方法得到针对目标群体的酒店排序结果;最后,通过一个实例分析说明该方法的有效性和可行性。     

群体综合评价中兼顾权威与共识的专家权重方法研究

针对多指标综合评价中专家权重确定问题,提出一种新的专家赋权思路.首先,对评价对象的每个指标都设定一组相应的专家主观权重值,以反映专家在不同指标中的重要性程度.其次,依据专家所作出的评价信息,首次提出基于专家个体与群体意见的偏差达到最小(即共识最大)的准则,通过构建最优规划模型求解客观权重.最后将专家主观权重与客观权重有效集结,得到兼顾个体权威与群体共识的综合权重.实例分析说明了该方法的可行性和有效性.     

具有多类评价信息的旅游景区游客满意度评价方法

针对多类型评价信息的旅游景区游客满意度评价问题,提出一种基于相对贴近度的评价方法。首先,建立旅游景区旅客满意度评价指标体系;其次,采用实数、区间数、三角模糊数、直觉模糊语言变量和直觉模糊数5种不同类型表示旅游进去的评价信息,提出各个旅游景区关于正理想解的相对贴近度计算方法;据此确定旅游景区满意度排序,并具体给出其评价步骤;最后,通过实例说明该方法的有效性和合理性。     

基于随机模拟视角的混合数据形式密度算子

基于“蒙特卡罗仿真”的思想,采用随机模拟的方法从混合数据形式的角度对密度算子进行拓展研究。首先,给出了一种将混合数据转化为区间数的方法,并通过平移和放大或缩小处理,将所有区间数放到同一区间范围内;然后,运用随机数发生器给出区间上某分布的随机数信息,并依据随机数的分布情况对其进行聚类,给出了密度权重的确定方法;在此基础上,将随机模拟的方法应用于密度算子信息集结模型中,得到带有概率信息的评价结论。最后,通过一个算例验证了方法的有效性。     

含语言评价信息的一种模糊多属性群决策方法

对于多属性群决策问题的处理,有时需要采用先决策、后综合的处理方法,而含有语言评价信息的多属性群决策问题,定性目标一般用语言评价信息描述,由决策人给出定性目标和权系数的语言变量评价,用梯形模糊数表示,对定量目标进行无量纲化处理;将决策人对于单一目标的评价指标聚合成多个目标的评价模糊数,采用Bass-Kw akernaak模糊数排序方法对方案进行排序;群体的评价通过Borda函数来集结方案集的群体排序.     

时序特征下语言评价信息的激励性集结方法及应用北大核心

针对语言型评价信息在动态群体评价中的有效集结问题,提出了一种新的时序特征下语言评价信息的激励性集结方法。首先,考虑指标的时序变异特征,通过熵权的相对变异度来修正指标熵权得到各阶段指标的可信权重;其次,给出二元语义时序激励算子(time ordered incentive operator,TOI)的定义,引入柔性时间权重和激励性调节系数,进行评价信息的激励性集结;最后,以某运载火箭研究院对其供应商的合作效果评价为背景进行算例研究。结果表明:所提方法是进行语言型动态群体评价的有效方法,具有良性的激励引导作用,且能在一定程度上避免以往语言信息处理所造成的信息扭曲和损失,为解决动态群体评价问题提供了一种新途径。     

考虑评价信息满意度的群体信息集结方法研究

信息集结方法是群体评价的重要研究内容,针对该问题本文对评价信息满意度进行测度,并基于此对群体信息的集结方法展开研究。该方法根据指标信息的变化赋予评价者不同的权重,以改变现有研究中评价者权重大多固定不变的做法,旨在使群体信息集结的结果更加公正和准确。首先对问题进行界定并给出评价信息满意度的定义;然后分别给出先验信息满意度和评价过程中的信息满意度的确定方法,利用先验信息满意度确定各评价者的初始权重,并利用评价过程中的信息满意度对其修正,从而得到各评价者的权重矩阵。最后,按照各评价者的评价信息满意度对群体评价信息进行集结。     

直觉模糊数的序优先度及其在群评价中的应用

直觉模糊数是处理模糊问题的一种有效的信息表达形式,其排序方法是研究的热点问题之一.基于均匀分布的原理,提出新的直觉模糊数序优先度的概念,给出各种情形下的序优先度的计算公式,并探讨了直觉模糊数序优先度的若干性质.给出了基于直觉模糊数序优先度的群评价算法.实例分析表明本文提出的方法是可行有效的.     

一种具有不同形式效用值的群决策方法

研究了具有实数值、区间数和语言短语等三种形式效用值信息的群决策问题．首先给出了具有不同形式效用值的群决策问题的描述；然后给出了具有三种形式效用值的群决策方法的计算步骤．在该方法中，将不同形式的效用值均转化为区间数形式的效用值，通过加权法则得到每个方案的区间数群体综合效用值，并依据群体综合效用值进行方案的排序．最后通过给出一个算例说明了本给出的方法．     

基于先验信息和一维数据聚类的专家赋权方法

多属性群体评价方法研究中,对专家赋权是一项重要的研究内容。本文结合专家的先验信息和后验信息,提出了一种确定专家权重的方法。首先,利用专家历史评价活动中的序值相关系数,做出本次评价活动的预测值,进而确定专家先验权重;其次,基于群体共识视角,对各专家所给出的指标信息进行一维数据聚类,结合不同分组情况下出现的概率,计算出专家后验权重;最后,将两类权重进行组合确定最终权重,并用一个算例验证了该方法的有效性以及合理性。     

群体信息集结过程中无量纲化方法的选择

针对线性无量纲化方法对群体评价中信息集结结果的影响问题,本文以线性加权的群体信息集结方法为背景,以集结成的群体信息最大程度地扩大被评价对象间的差异为导向,给出了群体信息集结过程中无量纲化方法选择的若干结论和建议。首先设定评价情景并提出研究假设,分析不同无量纲化方法集结成的群体信息对各被评价对象间的差异影响;然后对造成被评价对象之间差异的主要因素进行了讨论;通过对不同因素的分析以及与未经过无量纲化处理集结成的群体信息中各被评价对象间差异的比较,得出一些重要的结论,并给出一些针对群体信息结集过程中选择无量纲化方法的建议;最后,用一个算例检验了结论的有效性。     

一种基于证据推理的多指标多标度大群体决策方法

针对多指标多标度大群体决策问题,提出了一种基于证据推理的决策方法.首先将参与决策人针对各指标给出的方案评价信息转化为关于指标评价标度的概率分布.然后运用证据推理方法将针对不同指标的概率分布形式的群体评价信息进行集结,得到关于综合评价标度分布形式的群体综合评价信息,在此基础上计算每个方案的效用值,并据此对方案进行排序.最后,通过一个实例说明了本文提出方法的可行性和有效性.本文的方法为解决大群体决策问题提供了一种新途径.具有实际应用价值.     

基于AHP和区间数排序可能度法的工程项目综合评标法研究

分析了建设项目现有评标方法,根据已有文献资料和评标办法建立了综合评估法评标指标体系.引入区间数排序可能度法的基本原理,建立了工程项目综合评估法模型.首先运用AHP法确定各指标的权重,根据各评标专家给出的区间数建立初始决策矩阵;然后按照区间数运算法则确定各投标文件的综合评标值,并由投标文件可能度矩阵的排序向量确定中标人.最后,举例应用了该模型,表明了模型的实用性和可操作性.     

一种基于不同粒度且属性权重未知的群决策方法

针对具有不同粒度语言评价矩阵和属性未知的群决策问题,给出了一种基于二元语义和TOPSIS算法的群决策方法。在该方法中,首先给出了不同粒度语言评价矩阵一致化为由基本语言评价集表示的二元语义信息的方法;然后引入TOPSIS的方法,结合二元语义形式计算规则,确定未知的属性客观权重,利用二元语义集结算子,得到单个决策者对方案的评价值;再通过T-OWA算子对各决策者给出的评价信息进行集结和方案选优;最后给出了一个算例。     

基于不确定性信息的多目标评估模型研究

针对航空维修质量多目标评估中存在的不确定性信息,采用区间数的相离度来确定属性的权重,再通过WAA算子得到方案的综合属性值;并根据可能度矩阵求得排序向量,从而得到评估方案.最后的算例证明了模型的可行性和可靠性.     

基于局部评价环境的群组评价状态测评研究

群组评价状态测评是提高群组评价方法适用性和有效性的途径之一,以评价参与者为节点,构建具有评价群体之间链接关系的群体网络结构,即评价局部环境,将评价群体网络结构信息与属性信息进行整合构造局部评价环境的群组评价状态测度,实现协商过程有效跟随,实时对评价参与者和群组评价状态进行测评。根据测评结果给出具有评价参与者核心性测度、群体协商充分性和有效性测度的建议,对评价参与者的评价行为进行引导,给出具有导向性的评价信息集结方法建议。给出示例对群组评价状态测评进行示范解释。