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。     

考虑决策者心理行为的直觉语言多属性决策方法

针对应用直觉语言集来表达决策信息的语言多属性决策问题,在考虑决策者有限理性的心理行为基础上,提出一种决策方法。该方法通过比较每个属性下方案之间的得分函数和精确函数, 构建方案的收益-损失分析矩阵。在考虑决策者参照依赖和损失规避心理行为基础上,计算每个方案相对于其它方案在每个属性下的收益-损失值优先度;在此基础上,计算备选方案的综合优先度, 并根据其大小对方案进行排序择优。最后通过一个算例验证所提出方法的有效性和合理性。     

基于TIFN Choquet积分几何平均算子的多属性决策方法

针对属性值为三角直觉模糊数且属性间存在关联的多属性决策问题,定义了三角直觉模糊数的度以及相对核,根据Choquet积分的性质和模糊测度定义了三角直觉模糊Choquet积分几何平均算子,分析和证明其相关性质.针对方案的评价信息为三角直觉模糊数的关联多属性决策问题,利用三角直觉模糊Choquet积分几何平均算子集成得到方案的综合属性值,接着提出了三角直觉模糊数下基于属性关联的多属性决策方法,以一个实例分析证明了所提出方案的可行性和合理性.     

基于Choquet积分的区间直觉梯形模糊多属性群决策

针对决策信息为区间直觉梯形模糊数(IVITFN)且属性间存在相互关联的多属性群决策问题,提出了基于Choquet积分理论的区间直觉梯形模糊关联平均(IVITFCA)算子.首先,基于IVITFN的运算法则和Choquet积分,定义了IVITFCA算子,并研究了该算子的相关性质.然后,提出了基于IVITFCA算子的多属性群决策方法.最后,通过供应商选择算例证明了所提方法的有效性与可行性.     

基于TOPSIS的属性关联直觉模糊多属性决策方法

针对属性值为直觉模糊数,已知部分属性偏好关系及属性交互类型的属性关联多属性决策问题给出决策方法.首先定义方案到正(负)理想方案的距离及各方案与正理想方案相对贴近度.然后以极大化各方案与相对贴近度为目标建立优化模型,确定出属性集的模糊测度.进而基于直觉模糊Choquet积分算子计算各方案的直觉模糊综合评价值,再根据直觉模糊数的得分值及精确度得到方案的排序.最后通过实例验证了方法的有效可行性.     

基于累积前景理论的直觉语言风险型多属性决策方法

针对属性值为直觉语言数,属性权重完全未知的风险型多属性决策问题,提出一种基于累积前景理论的决策分析方法.方法定义了一种新的直觉语言数距离(R-距离),并讨论它的性质;进而利用累积前景理论,分别以正、负理想方案为参考点计算各属性下各方案的累积前景值,构建累积前景决策矩阵;以综合R-距离最小化为目标,构建最优化模型计算属性权重;进一步依据各方案的综合累积前景值对方案进行排序.最后,通过实例分析说明了该方法的有效性.     

基于关联的区间犹豫模糊PROMETHEE多属性决策方法

针对属性模糊测度已知、属性值为区间犹豫模糊集的决策问题,提出了一种属性关联的PROMETHEE多属性决策方法.首先引入得分函数,构造区间犹豫模糊决策矩阵;通过区间可能度函数的概念,构造正弦属性偏好函数;进一步,结合A模糊测度与Choquet积分,计算方案的优先指数;进而计算方案的流出、流入以及净流值,并根据各方案的净流值的大小进行排序.最后通过实例分析说明了该方法的有效性和合理性.     

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。     

基于二元语义TAC积分算子的语言型多属性群决策方法

针对属性之间存在模糊关联的语言型多属性群决策问题,给出了二元语义TAC(Two-Additive Choquet)积分算子的定义,分析和证明了算子的有关性质,并提出了相应的决策方法。该方法首先将各专家提供的语言短语形式的属性权重信息、属性关联信息与属性评价信息转化为二元语义形式,然后利用二元语义TAC积分算子将转化后的属性相关信息集结为各专家的方案评价值,并进一步集结专家意见获得方案的综合评价值,从而确定其排序。最后,通过实例分析和方法比较说明了所给方法的有效性和优点。研究结果表明,该方法具有属性关联刻画细致、计算过程简单且无信息损失、决策结果可解释性强等优点,为求解属性之间存在模糊关联的语言型多属性群决策问题提供了一种新的途径。     

考虑决策者给出部分属性期望的风险型多属性决策方法

针对决策者给出部分属性期望的风险型多属性决策问题,提出了一种决策分析方法。在该方法中,首先,依据决策者在各自然状态下给出的属性期望信息,将原始决策问题转化为没有属性期望和具有属性期望的两个独立的风险型多属性决策问题;然后,针对没有属性期望的风险型多属性决策问题,依据期望效用理论,计算各属性下属性值所对应的效用值,进而得到每个方案的综合效用值;进一步地,针对具有属性期望的风险型多属性决策问题,依据累积前景理论,将决策者给出的属性期望视为属性的参照点,进而计算各属性值的前景价值及决策权重函数值并计算每个方案的综合累积前景值;在此基础上,计算得到每个方案的总体效用值,并依据总体效用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。