电子采购中具有语言评价信息的交易匹配问题研究

针对电子采购中具有语言评价信息的买方与卖方交易匹配问题,提出了一种决策分析方法.首先,给出了电子采购中基于电子中介的买方与卖方交易匹配的问题描述;然后在此基础上,将买方与卖方给出的具有语言评价信息的效率矩阵转化为二元语义形式,考虑以买方与卖方双方满意度最大为目标构建了多目标优化模型,根据二元语义的自身特点将模型进行转化,并最终转化为单目标线性规划模型进行求解来得到交易匹配结果;最后,通过电子采购中交易匹配的实例分析说明了本文给出方法的可行性和实用性.     

一种考虑中介交易态度的买卖双边匹配决策方法

电子中介的出现,为商品交易提供新的交易平台。本文以基于电子中介下的商品交易为背景,研究了考虑不同中介交易态度的买卖双边匹配决策问题。首先,给出买卖双边匹配决策问题的描述,然后,根据牟利型、服务型和折中型等3种交易态度中介的特点,以最大化匹配对价值、交易价格和达成度等为目标,分别建立了3种中介下的买卖双边匹配模型。进一步地,通过求解上述模型确定双边买卖匹配决策的结果。最后,通过一个实例分析说明出方法的有效性和可行性。本文进一步完善了买卖双边匹配的决策方法,具有实际应用价值。     

网络团购环境下基于电子中介的商品交易优化模型

在网络团购环境下,如何考虑顾客、商家和电子中介三方主体的利益并实现商品交易最优化,这是一个值得关注的研究问题。本文针对基于电子中介的网络团购商品交易问题,依据商家与电子中介事先商定的团购商品的交易数量区间、交易数量折扣以及顾客和商家分别提交的商品的报价和保留价,在考虑顾客、商家和电子中介三方利益最大化的前提下,构建了多目标商品交易优化模型;进一步地,将多目标优化模型转化为单目标优化模型,并给出了求解优化模型的遗传算法。最后,通过一个算例说明了本文构建的模型及其求解算法的可行性和有效性。     

基于双重参照点的电子中介买卖双边匹配决策方法研究

本文从电子中介角度解决了买卖双方的匹配问题。首先,本文基于累积前景理论建立了双重参照点影响下的买卖双方交易达成条件的模型,并得到不同交易发生时电子中介的最优撮合价格和买卖双方的综合满意度。接着,本文针对中介企业发展的不同阶段和业务的淡旺季,构建了可供中介选择的利润导向型、客户导向型和折中型的买卖双边匹配模型。其中,在利润导向型模型中设定了关于客户满意度的阈值;在客户导向型模型中设定了关于利润的阈值;在折中型模型中同时考虑了利润和客户满意度,并设定了关于两者的阈值。最后,通过实例验证了提出方法和模型的有效性。     

属性权重信息不完全的双边匹配多目标决策模型的研究

以C2C电子商务为实际背景，研究了在商品属性权重信息不完全的情况下买卖双方的双边匹配问题。首先给出了C2C电子商务中商品属性权重信息不完全的双边匹配问题的数学描述；然后在此基础上，以最大化匹配度和交易额为目标，建立了双边匹配多目标决策模型，并依据该模型是一类多目标混合0.1整数二次规划模型的特点，设计了模型的求解方法；最后通过一个仿真实例的计算，说明了模型及求解方法的有效性和可行性。     

考虑后悔规避与匹配意愿的直觉模糊双边匹配方法

针对直觉模糊偏好信息的双边匹配问题,提出一种考虑匹配主体后悔规避心理行为和匹配意愿的双边匹配方法。首先,将双边主体的直觉模糊偏好信息转化为效用值;然后,依据后悔理论的思想,通过一方主体将另一方主体进行两两比较计算每个主体的后悔值和欣喜值,进而计算每个主体的总体后悔欣喜值,构建匹配满意度计算规则,建立双边匹配多目标优化模型,通过分析现有匹配意愿系数确定方法的不足,给出一种新的匹配意愿系数确定方法,在此基础上,考虑双边主体的匹配意愿,采用线性加权法将多目标优化模型转化为单目标规划模型进行求解,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。     

基于对偶犹豫模糊偏好信息的双边稳定匹配决策方法

针对基于对偶犹豫模糊偏好信息的双边稳定匹配问题,提出了一种新的匹配方法.首先,给出了基于对偶犹豫模糊偏好信息的双边稳定匹配问题的描述;然后,依据双边主体给出的偏好信息构造对偶犹豫模糊偏好矩阵,使用投影技术将对偶犹豫模糊偏好矩阵转化为满意度矩阵;接着,以双方主体满意度最大化为目标,考虑稳定匹配的约束条件,构建了匹配模型;进而,运用组合满意度分析方法,将多目标优化模型转化为单目标优化模型,通过模型求解得到最优的匹配方案;最后,实例分析说明了所提方法的实用性和有效性.     

基于证据推理与最优指派策略的多属性单边匹配决策

针对匹配中某一方偏好失效的问题,提出一种基于证据推理和最优指派策略的单边匹配方法。一方主体采用多种数据类型描述由对方指定的多个属性信息;另一方给出关于各属性的权重信息;然后,使用证据推理组合规则递推合成多属性及权重信息,以此计算双方的匹配度。在此基础上,运用最优指派策略,建立匹配模型并求解得到匹配结果.实例表明该方法的可行性和有效性。     

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。     

基于得分信息的双边匹配决策方法

针对基于得分信息的双边匹配问题,提出了一种决策方法。首先,给出了基于得分信息的双边匹配问题的描述;接着,引入了满意度计算公式;以每个主体满意度最大为目标,构建了求解该双边匹配决策问题的多目标优化模型;考虑到每方每个主体的重要程度,将多目标优化模型转化为双目标优化模型;运用线性加权法将双目标优化模型转化为单目标优化模型,在此基础上,运用匈牙利法进行求解获得匹配结果。最后,毕业生与实习岗位的双边匹配实例分析说明了所提方法的有效性。     

基于区间犹豫模糊信息双向投影技术的双边匹配决策方法

近年来,双边匹配决策问题受到学者们的广泛关注,然而区间犹豫模糊信息双向投影技术的双边匹配决策问题的研究并不多见。因此,针对基于区间犹豫模糊信息下的双边匹配问题,本文提出了一种基于区间犹豫模糊信息双向投影技术的双边匹配决策方法。给出了区间犹豫模糊信息下的双边匹配问题的描述;依据双边主体给出的偏好信息构造区间犹豫模糊矩阵,运用双向投影法对区间犹豫模糊矩阵进行技术处理,构造双向投影矩阵;采用传统Topsis思想构造贴近度矩阵;在此基础上,构建了该双边匹配问题的优化模型,并使用组合满意度法对优化模型进行求解,从而得到了双边主体间的匹配结果;最后,通过算例说明了所提方法的有效性和可行性。     

最大模糊覆盖及其在模糊决策中的应用

本文首先介绍了在专家系统中,用模糊产生式规则表示知识的方法.在模糊产生式规则中执行—个规则,要求其匹配程度不低于某个阈值λ.其次,定义了匹配函数S((?),(?)_i)→[0,1],用以计算(?)和(?)_i之间的相似度.根据确定强度的方法,可以确定由M引起的结果部d_i的强度.最后给出产生M的最大模糊覆盖的算法及其在模糊决策中的应用.     

基于三角直觉模糊数信息的双边匹配决策

本文研究了基于三角直觉模糊数信息的双边匹配问题。给出了三角直觉模糊数和双边匹配的相关理论;以实现每个主体三角直觉模糊满意度最高为目标,考虑到一对一双边匹配约束,构建了多目标双边匹配模型;运用线性加权法和三角模糊数重心法,将多目标双边匹配模型转化为单目标双边匹配模型;进而通过求解该模型获得“最佳”双边匹配方案。风险投资者和风险投资企业的匹配算例证明了所提双边匹配决策的可行性和实用性。     

一种基于偏好序信息的双边匹配方法

针对双方主体给出匹配偏好序信息的双边匹配问题,提出了一种决策分析方法。首先通过构建双边匹配满意度函数,将匹配偏好序信息转化为匹配满意度,然后通过集结双方主体相互间的匹配满意度得到综合匹配满意度,进一步地,将综合匹配满意度视为双边主体之间匹配的权,进而将基于偏好序信息的双边匹配问题转化为完全二分图中的权匹配问题。为了解决双边匹配问题,构建了最大权匹配问题的优化模型,并通过模型的求解确定最优双边匹配结果。在本文最后,通过一个算例说明了提出方法的实用性和有效性。     

基于优化模型的双边匹配决策方法

针对满意度表达评价信息的双边匹配决策问题,从匹配主体相互满意的视角,综合考虑匹配主体满意度的互补性和一致性定义匹配主体的组合满意度,以匹配的总组合满意度最大为目标建立求解匹配结果的优化模型,进而提出了一种匹配决策方法,并通过实例说明所提方法的可行性和有效性.     

考虑匹配意愿的直觉模糊双边匹配决策

本文从匹配意愿的视角研究了基于直觉模糊集信息的双边匹配问题。首先给出了直觉模糊集和双边匹配的概念;接着描述了考虑匹配意愿的直觉模糊双边匹配问题。为求解该问题,先将直觉模糊集矩阵转化为得分矩阵。以每个主体得分最大为目标,在一对一双边匹配约束条件下,建立了双边匹配模型。依据得分矩阵,计算匹配意愿矩阵;依据匹配意愿矩阵,将双边匹配模型转化为单目标优化模型;通过求解该模型获得“最佳”双边匹配。最后,通过一个人岗匹配实例说明了所提双边匹配决策的可行性和有效性。     

Linear programming with fuzzy parameters: An interactive method resolution

This paper proposes a method for solving linear programming problems where all the coefficients are, in general, fuzzy numbers. We use a fuzzy ranking method to rank the fuzzy objective values and to deal with the inequality relation on constraints. It allows us to work with the concept of feasibility degree. The bigger the feasibility degree is, the worst the objective value will be. We offer the decision-maker (DM) the optimal solution for several different degrees of feasibility. With this information the DM is able to establish a fuzzy goal. We build a fuzzy subset in the decision space whose membership function represents the balance between feasibility degree of constraints and satisfaction degree of the goal. A reasonable solution is the one that has the biggest membership degree to this fuzzy subset. Finally, to illustrate our method, we solve a numerical example.