区间数伴语言变量的多属性云模型决策方法研究

针对伴语言变量的区间数多属性决策问题,给出了一种基于云模型的决策方法.方法将云模型和区间数相结合对方案进行模糊综合决策,由语言变量生成对应的云模型,决策者无须给定每朵云的特征.通过云规则进行区间数云转换,结合云模型转化后的区间数进行可能度分析,得到决策方案的排序.通过空袭目标威胁评估实例说明了方法的合理性和有效性.     

不完全语言信息下的多准则群决策方法研究

针对决策者所给的自然语言信息缺失判断矩阵,提出了一种基于群体满意度最大的不完全语言信息多准则群决策规划模型.首先分析决策者所给的多准则语言评价信息矩阵,进而通过三角模糊数将多准则语言评价信息矩阵转化为三角模糊数矩阵;其次根据满意度函数构建不完全语言信息多准则群决策规划模型;最后通过实例验证本方法的可行性及有效性.实例表明该方法计算简单,易操作.     

基于后悔理论的灰色应急决策方案动态调整方法

突发事件发展具有可变性、动态性、随机性等特点,这要求决策者能根据实际情况及时调整应急方案,在此过程中决策者往往表现出“有限理性”的心理特征。针对以上情形,提出一种基于后悔理论的决策方法,以解决不确定环境下考虑决策者心理因素的应急方案动态调整问题。该方法首先描述分析了基于灰数信息的应急调整方案的生成过程;然后从后悔规避的视角构造了调整方案集关于处置效果、调整成本、应对损失三方面的灰色感知效用矩阵;进一步,用转移概率矩阵预测突发事件的演化概率,计算各调整方案的灰色综合感知效用值以选出最佳调整方案;最后,通过实例验证了该方法的可行性和有效性。结果表明,该方法贴近决策实际、具有较强的实用性;能够为应急决策的方案调整问题提供方法指导和理论支持。     

一种有方案偏好的TOPSIS区间直觉模糊多属性决策方法

考虑了决策者对方案具有一定偏好,且偏好信息和决策信息都为区间直觉模糊数的多属性决策问题.首先,基于偏差极小化的思想,利用区间直觉模糊得分函数构造优化模型,计算属性权重,然后将TOPSIS方法拓展到区间直觉模糊环境中对方案进行排序,进而提出了一种有方案偏好的TOPSIS区间直觉模糊多属性决策方法.最后,通过实例表明了所提方法的有效性和实用性.     

基于改进VIKOR方法的地震应急物资运输决策问题研究

地震灾害应急救援物资方案的合理选择对与减少人员伤亡,降低灾民的财产损失具有重要影响。本文针对属性权重未知情形下的地震应急物资运输方案决策问题,提出了一种Pythagorean模糊不确定语言与前景理论相结合的改进VIKOR决策方法,即PFUL-PT-VIKOR法。首先,采用Pythagorean模糊不确定语言用于描述和融合专家对地震应急物资运输方案在考虑多种属性影响下的感知信息;其次,利用主客观融合法对属性权重进行求解;然后,提出基于前景理论的改进VIKOR法并得出方案排序;最后,通过算例分析,对所提出方法的有效性和实践性给予验证。结果表明,PFUL-PT-VIKOR模型有助于增强决策专家对不确定突发情景信息感知的知识表示能力,解决属性赋权过于主观或过分依赖样本的困难,并突围了应急决策者隐性心理行为较难定量应用的思维定势,增强了模型的现实适用性,为地震应急物资是否合理运输提供决策支持。     

工程项目投资方案评价方法的研究-基于广义λ-Shapley Choquet积分

随着社会的发展,工程项目投资方案选择所受的影响因素越来越多。方案的属性值呈现出不确定性、模糊性的特征。文章对工程项目投资方案的主要影响因素进行了系统全面的分析,构造出影响因素的指标体系(即属性集)。为应对不确定信息和降低决策者的决策难度,让决策者利用所构建的语言变量给出方案属性值的定性判断,然后利用所构建的语言变量和三角模糊数之间的对应关系,将其转化为相应的三角模糊数,从而得到相应的定量模糊判断。为得到最优的综合投资方案,同时考虑属性间的交互作用,文章利用非可加测度及广义λ-Shapley Choquet积分来计算投资方案的综合评价值,属性权重由广义Shapley函数确定。基于此,给出了工程项目投资方案选择的一个新评价方法。最后,通过一个实际案例分析来验证所给方法的可行性和有效性。     

犹豫模糊环境下考虑后悔行为的双边匹配决策方法

针对犹豫模糊环境下的双边匹配问题,考虑匹配主体存在决策后将所选方案与其他方案进行对比的心理行为,即决策者是有限理性的,提出一种考虑后悔规避行为的双边匹配方法.首先,对犹豫模糊环境下的双边匹配问题进行了描述;然后,将犹豫模糊信息转化为对主体的满意度,在此基础上,依据后悔理论用满意度构建效用函数和后悔-欣喜函数,转化为相对于匹配主体的感知效用,构造感知效用计算规则,建立双边匹配模型,求解模型获取感知效用最大化.最后,采用IT服务企业的实例来验证该方法的可行性与有效性.     

基于模糊—冲突熵的风险性大群体应急决策方法

针对应急决策信息的模糊性以及大群体偏好的冲突性引起决策风险的问题,提出了一种基于模糊—冲突熵的风险性大群体应急决策方法。首先,依据决策者偏好将大群体进行聚类,得到聚集偏好矩阵;其次,提出一个直觉模糊形式的区间直觉模糊距离以减少偏好信息的丢失,同时定义广义直觉模糊数,将二者与前景理论相结合,通过转换得到聚集的直觉模糊前景决策矩阵;再次,构建以决策风险最小化为目标的大群体模糊—冲突熵应急决策模型,计算准则权重,将大群体的前景决策矩阵和准则权重相结合得到方案的综合前景值,并以此对应急方案排序;最后,通过案例的分析与对比验证了所提方法的合理性与有效性。     

基于模糊不确定性理论的Bernardo方法

Bernardo方法是一种多属性群决策方法。针对Bernardo方法，本文结合模糊不确定性理论，提出“模糊Bernardo”方法；利用模糊变量表示决策者对多方案排序的模糊目标值，给出其Bernardo方法的模糊混合0-1规划模型和模糊机会约束混合0-1规划模型。该方法为群决策提供了一种多方案排序问题的实用且有效的理论依据和计算方法。最后通过实例对此方法予以验证。     

考虑后悔与失望行为的应急方案选择方法

考虑到在应急管理问题中,当决策者需要进行应急方案选择时,会存在两类心理行为:后悔心理行为和失望心理行为,针对具有混合多指标信息的应急方案选择问题提出了一种新方法。首先,计算应急方案关于伤亡人数、财产损失和社会影响等指标信息的效用值。然后,考虑到决策者的两类心理行为的特征,为确定不同的应急方案的感知效用,分别提出计算方案后悔-欣喜值和失望-愉悦值的方法。进一步地,考虑到不同应急方案的投入成本不同,计算决策者关于不同方案的投入成本的感知效用。在此基础上,根据不同应急方案的总体感知效用值,进行应急方案的排序或优选。最后,通过实例验证所提方法的可行性和有效性。     

基于EU-R准则的多属性风险决策方法

风险决策问题中确定方案间的优劣关系必须综合方案前景的期望效用以及前景风险.针对一类多属性风险决策问题,首先规范了其描述方法,其次明确了标准差-信息熵风险度量的概念,然后提出期望效用-风险评价准则,并建立方案的综合评价函数,能够反映决策者风险偏好和效用-风险权衡对决策的影响,最后通过算例验证所提方法的有效性,深入分析决策者主观态度与决策结果间的关系.     

考虑数据赋能与公平关切的物流服务供应链应急决策研究

构建由两个物流服务提供商和一个物流服务集成商组成的物流服务供应链,考虑需求与成本双重扰动下的应急决策,引入数据赋能和公平关切两种影响因素,求解并比较了四种不同情境下物流服务供应链的最优决策.研究表明:应急物流服务产品定价和应急物流服务水平随需求扰动量递增,随物流服务提供商的成本扰动量递减,物流服务集成商效用随需求扰动量的变化与应急处置单位费用相关.物流服务供应链中各成员的决策随数据赋能程度递增,物流服务集成商效用随数据赋能程度的变化取决于数据赋能投资系数.物流服务提供商的公平关切程度对应急物流服务产品定价、应急物流服务水平和物流服务集成商效用均具有正向影响.当数据赋能投资系数高于一定阈值时,数据赋能与公平关切对物流服务集成商效用的叠加正向影响难以覆盖数据赋能投资总支出,此阈值为物流服务集成商开展数据赋能的“有效投资上限”.研究有助于掌握需求和成本扰动、数据赋能和公平关切对物流服务供应链应急决策的影响规律,为加强应急能力建设提供参考与借鉴.     

模糊多目标群决策方法在军事辅助决策中的运用

决策者用语言变量评价目标权系数和定性目标,对定量目标进行无量纲化处理,并统一表示成不规则四边形模糊数的形式.经集结确定各决策对各方案的模糊评价指标,然后用乐观系数准则确定各决策对各方案的排序指标.最后用平均值法集结所有决策者对各方案的排序指标,并确定出群体对各方案的排序.     

基于MYCIN不确定因子的区间灰数应急决策方法

主要研究了方案的指标值为区间灰数的快速应急决策方法。将MYCIN不确定因子融合到灰色决策理论中,通过计算各方案在不同指标下的MYCIN不确定因子并对其进行融合,确定最佳决策方案。建立了基于证据推理的应急决策方法,给出了区间灰数决策方法步骤;通过案例分析结果验证了所提方法的有效性。     

基于语言直觉模糊多属性群决策方法的购房决策分析

针对居民在购房决策过程中具有有限理性且相关决策属性权重信息未知的特点,本文提出一种新的基于前景理论的语言直觉模糊多属性群决策方法解决居民购房决策问题。首先,定义了语言直觉模糊距离并分析其相关性质。其次基于该距离,提出了一种主客观综合定权法来确定决策属性的权重。最后,引入决策者心理因素的前景理论,以平均方案作为参考点,利用各方案加权综合前景值得出备选方案的评价结果,据此对备选方案进行排序。本文将所提语言直觉模糊多属性群决策方法用于居民购房决策中,与已有决策方法的比较分析说明本文所提决策方法的有效性和优越性并为居民购房提供合理科学的参考决策。     

一种新的模糊TOPSIS决策方法

TOPSIS方法是多准则决策中常用的一种方法.但是该方法无法有效处理决策中的模糊信息,本文提出了一种模糊环境下的TOPSIS方法.在用三角模糊数对语言变量表示的基础上,决策过程中的各个准则的权重和各个备选方案的等级均采用语言变量来描述,这些语言变量由专家确定.为降低决策中的计算量,引入了模糊数的等级均值积分表示,在决策过程中将模糊数计算转化为简单的实数运算.这一优点使得决策中可以避免求解模糊数之间的距离和对模糊数排序.利用一个多准则决策的算例验证了该方法的有效性.     

基于模糊熵-熵权法的混合多属性决策方法

针对决策信息以区间数、直觉模糊数和语言变量给出的混合多属性决策问题,提出了基于模糊熵-熵权法的混合多属性决策方法。通过规范化的方法把区间数转化为直觉模糊数,建立了直觉模糊数与语言变量的对应关系,把混合多属性决策信息统一在同一决策框架下;然后利用熵权法确定属性的客观权重区间,通过求解属性信息模糊熵最小的线性规划模型得到属性客观权重;再与主观赋权方法相结合确定属性的组合权重;最后应用相对熵排序法得到方案的最终排序结果。算例分析表明方法的可行性和实用性。     

基于三角形直觉模糊数TOPSIS群决策方法在应急预案有效性评估中的应用

结合三角形直觉模糊数加权集结算子和TOPSIS方法,构建了基于三角形直觉模糊数的突发事件应急预案评估群决策模型.通过对森林大火扑救应急预案方案最优选择这个决策问题的计算和分析,表明了所提模型和方法的有效性、合理性和可行性.     

基于模糊语言判断矩阵和FIOWA算子的有限方案决策法

定义一种模糊的导出有序加权平均(FIOWA)算子，给出方案之间比较的模糊语言标度。运用模糊语言标度构造出模糊语言判断矩阵，并提出一种基于模糊语言判断矩阵和FIOWA算子的有限方案决策方法。该法利用FIOWA算子对模糊语言信息进行集结，并利用已有的三角模糊数排序公式求得决策方案的排序。     

基于语言偏好信息的稳定双边匹配决策方法

针对语言偏好信息下的双边匹配问题,提出一种双边匹配决策方法。首先,将双边主体给出的语言偏好信息转化为三角模糊数;然后,基于去模糊化处理方法将三角模糊数转化为匹配满意度,在此基础上,考虑稳定匹配约束条件,以最大化每方主体的匹配满意度为目标,建立双边匹配多目标优化模型,求解模型,获得双边匹配结果;最后,通过一个算例验证了提出方法的可行性和有效性。