一种基于不同粒度语言判断矩阵的群决策模型

研究了方案判断矩阵为不同粒度语言判断矩阵和专家权重为语言标度的群决策问题.通过拓展相关文献中建立的转换函数的使用范围,将专家给出的不同粒度语言判断矩阵转化为互补判断矩阵,并证明了转化的合理性,同时,将专家语言权重向量转化为数值单位权重向量.然后,利用积型一致性互补性判断矩阵和互补判断矩阵的排序向量之间的偏差,建立一个非线性规划模型,求出互补判断矩阵的排序向量,根据合成矩阵的排序向量实现方案的排序择优.最后,通过一个实例来说明方法的可行性与有效性.     

模糊判断矩阵排序向量的确定方法研究

首先给出模糊判断矩阵的两种一致性的定义。然后分析现有确定模糊判断矩阵排序向量的方法的特点及存在的问题，在此基础上，系统研究确定模糊判断矩阵排序向量的两类方法，第一类方法是先将模糊判断矩阵转化为AHP判断矩阵，然后将后者的排序向量作为前者的排序向量；另一类方法是直接由一致性或具有满意一致性的模糊判断矩阵计算排序向量。最后用算例说明所提出方法的应用。     

基于残缺互补判断矩阵的一种群决策模型

研究了基于残缺互补判断矩阵的群决策模型.首先,利用积型残缺一致性互补判断矩阵和互补判断矩阵的排序向量之间的偏差,建立并求解一个非线性规划模型,得到各专家残缺互补判断矩阵的排序向量.然后,通过最小化专家残缺互补判断矩阵的排序向量与专家群组排序向量的偏差,再次建立并求解一个非线性规划模型,得到反映出专家群组偏好的排序向量,从而得到了残缺互补判决矩阵的群决策模型.最后,通过算例说明了方法的可行性.     

区间数互补判断矩阵一致性及其权重算法研究

研究了区间数互补判断矩阵的一致性和权重求解新方法.基于权重可行域定义了区间数互补判断矩阵一致性,给出了判别其是否具有一致性的简洁方法,为区间数互补判断矩阵排序的可靠性提供了更加合理的理论依据;针对区间数互补判断矩阵是否具有一致性,建立了不同的优化模型求解其排序向量,并且给出了具体的算法步骤;最后用算例验证了方法的有效性和适用性.     

基于相对熵的多粒度语言判断矩阵的群决策方法

针对多粒度语言判断矩阵的群决策问题提出基于相对熵的最优化模型的排序方法.在多粒度语言偏好信息的导出函数基础上定义了语言判断矩阵对应的导出模糊互补判断矩阵,并给出其排序向量的计算式;同时采用语言判断矩阵的一致性指标来确定专家重要性程度的权向量;在相对熵的意义下构建了群决策排序向量的最优化模型,探讨了模型的求解方法.实例分析表明该模型是可行和有效的.     

三角模糊数互补判断矩阵排序的目标规划法

针对决策者以三角模糊数互补判断矩阵形式给出的多目标决策问题.给出三角模糊数加性一致性互补判断矩阵的判定定理.利用该定理基于最小偏差建立一个目标规划模型而解得三角模糊数互补判断矩阵的权重向量,从而使用三角模糊数排序公式对方案排序,提出了基于目标规划的三角模糊数互补判断矩阵排序法.最后,将模型与方法应用于项目投资决策中.     

不确定型模糊判断矩阵一致性逼近与权重计算的一种方法

西方根据模糊判断矩阵一致性的定义，提出了区间数模糊判断矩阵一致性逼近与排序的方法：该方法充分利用区间数模糊判断矩阵信息构造一致性模糊判断矩阵进行一致性逼近，基于误差传递理论计算排序权重区间，最后给出了一个算例。     

基于最小偏差和优势度的区间数互补判断矩阵排序法

针对决策信息以区间数互补判断矩阵形式给出的多目标决策问题。首先,给出相对优势度的概念和区间数加性一致性互补判断矩阵的判定定理。其次,建立一个目标规划模型,通过求解该模型得到区间数互补判断矩阵的权重向量,并利用各权重向量的总体相对优势度对方案进行排序,提出了基于最小偏差和优势度的区间数互补判断矩阵排序法。方法的核心是对数值型互补判断矩阵排序方法的拓展。最后,通过实例说明方法的可行性和有效性。     

基于聚类的多属性群决策专家权重确定方法

对于多属性群决策中专家权重确定的问题,本文提出了基于聚类的专家权重确定方法,将专家权重分为类别间权重和类别内权重,对专家聚类步骤和类别间权重的计算方法进行了改进。通过专家给出的判断矩阵构建相容度矩阵,利用系统聚类原理,对相容度矩阵进行聚类,得到最大相容度谱系图。通过最大相容度间的距离和给定阈值的比较,对专家进行恰当分类,从而避免了根据现有研究步骤只能将专家分为两类的不足。此外,在确定类别间权重时,除继续对类容量较大的类赋予较大的类别间权重系数外,还引入专家判断矩阵的属性权重一致性来反映类别间的差异,从而有效避免了当某几类专家中含有相等数目专家时,赋予这几类专家相同类别间权重系数的问题。所提方法结构清晰、计算简便,并使得专家权重计算结果更为合理准确。最后运用一个算例对比验证了该方法的可行性和有效性。     

模糊判断矩阵排序向量的最小偏差法

基于积型模糊一致性判断矩阵和模糊判断矩阵的排序向量之间的偏差,通过建立并求解一个规划模型,得到模糊判断矩阵排序向量的最小偏差法,并研究了它的一些性质.最后通过两个算例说明了方法的可行性与有效性.     

基于区间数决策矩阵的评判专家水平分析方法

在群决策分析中,如何评判专家水平是一个重要课题,针对群决策中基于区间数决策矩阵形式偏好信息的评判专家水平问题,提出了一种分析方法。首先,给出了有关区间数、专家群体区间数决策矩阵的定义及其决策矩阵的规范化方法;然后,通过定义专家与专家群体关于方案排序向量之间的偏差,给出了基于理想点法的区间数决策矩阵形式偏好信息的专家评判水平的分析方法。同时,利用聚类分析方法,给出了专家评判水平分类的判别方法;最后,通过一个算例说明给出的分析方法。     

基于指标权重分配的群决策赋权方法研究

本文的主要工作是从指标层入手对群决策中的赋权方法进行研究。首先,根据多位专家给出的某一指标的多个权重,通过一致性检验确定该指标的合理取值区间;然后,以组合权重与通过一致性检验的专家权重之间的偏差最小为目标函数建立优化模型,求解组合权重;最后,通过算例验证了模型的有效性和可行性。本文的主要创新与特色有两点:一是从指标层面对专家权重的一致性进行检验,与根据专家的权重向量的一致性检验相比,更加灵活,且避免了对有效信息的删除和无效信息的放大;二是从指标层面确定指标的组合权重,解决了群决策中的组合赋权问题,改变了专家权重分配对组合权重的影响问题。     

蕴含权重的偏序集多准则决策法

针对偏序集方法不能解决含有权重的多准则决策问题,提出一种“隐式”赋权的偏序决策方法。首先将含有m个方案和n个准则的决策问题表示成偏序集,之后按权重由大到小的顺序,对准则进行逐步相加形成n个新的准则,得到一个新的偏序集。根据偏序集间的包含关系,证明了新偏序集不仅蕴含了权重信息,而且比初始偏序集有更强的排序能力。结果表明,该法在应用中仅需获取权重排序信息,无需精确权重,适用于权重难以确定的多准则决策问题。以三峡库区水质评价为例,例子表明新方法明显优于原有的偏序决策方法,能够对13个方案进行聚类和排序,而原有方法在该例中几乎难以应用。     

基于互补判断矩阵的群决策逆判问题研究

针对群决策中互补判断矩阵的逆判问题,给出了一种新的分析方法,该方法利用数理统计的分析方法,对于评判专家在各自的判断矩阵中所提供的信息进行反判,从而对专家的评判水平进行甄别、排序,同时给出了专家的客观权重,并通过算例验证该方法的实用性和有效性.     

证券投资基金的群决策

证券投资基金的一个特点是组织具有专门知识和经验的专家群体经营操作,投资理性强.为了能够充分利用各个投资专家的知识和经验,需要将来自各位专家的宝贵信息集结为专家群体做出的判断,同时考虑到在实际投资决策中,常常采用的是语言型约束,建立基于可能性分布的一致性指标、FOWA算子和语言型量词的证券投资基金的群决策.     

多目标多维模糊决策模型的模糊交叉算法

对多目标多维模糊决策模型做了进一步研究，提出一种模糊环境下带有目标权重主观监督因子的目标函数，提出了计算模糊决策识别矩阵与目标权重的模糊交叉计算公式。该算法既充分利用了模糊决策中的客观信息，又充分利用了决策专家的知识与经验，将客观定权与主观定权有机结合起来，为求解最优模糊决策识别矩阵和确定目标最优权重提供了一种有效途径，进一步丰富了多目标多维模糊决策理论模型。将本文提出的模糊决策方法应用于16家电炉炼钢企业的模糊综合评价决策，取得了较为满意的效果。     

基于UGC大数据挖掘的大群体两阶段风险性应急决策方法

针对在重大突发事件应急决策大数据环境下决策者偏好的不确定性及偏离群体一致性导致的风险,提出一种基于UGC大数据挖掘的大群体两阶段风险性应急决策方法。首先,通过数据挖掘和自然语言处理方法从UGC中获取公众对事件的偏好信息并构建应急决策属性体系,利用TF-IDF方法结合专家评估信息确定属性权重;其次,建立一个意见开放式的两阶段决策流程,提出依据决策者意见的可靠度和准确度量化决策风险,利用聚类方法得到相应的成员权重,并使用TOPSIS法对决策方案进行排序。最后通过天津港“8·12”重大爆炸事故的案例分析和对比验证了所提出方法的可行性和有效性。     

基于群体冲突的模糊偏好关系大群体决策方法

在大群体决策中,针对每一个决策者都有一个关于决策方案的模糊偏好关系的决策问题,提出了一种基于冲突的模糊偏好关系大群体决策方法。该方法首先考虑了复杂大群体的偏好差异,对决策者偏好进行聚类分析,形成不同的聚集,然后通过熵权法确定聚集的权重,集结成大群体模糊偏好关系,再对聚集内及聚集间进行冲突分析,通过一个迭代算子进行冲突消解,以达到一定冲突范围内的群体模糊偏好关系。最后通过一个算例说明了方法的有效性。     

一种区间Pythagorean模糊VIKOR多属性群决策方法

针对属性信息为区间Pythagorean模糊集且属性权重和专家权重均未知的一类群决策问题, 结合信息熵理论, 提出了一种区间Pythagorean模糊VIKOR多属性群决策方法。首先定义一种新的区间Pythagorean模糊距离测度, 并讨论其性质。其次基于该距离测度定义了区间Pythagorean模糊相对距离指数, 并基于相对距离指数构建了一种熵权模型确定专家权重和属性权重。然后提出一种区间Pythagorean模糊VIKOR多属性群决策方法。最后通过企业生产方案选择案例说明了提出新方法的可行性与有效性。     

Weights and covers of chamber systems

The notion of weight algebra for a group geometry is developed for flag-transitive subgroups and their quotients, as a technique for establishing the existence of weight vectors in modular representations. This extends the applicability of earlier results, in particular results for the full group of a spherical building. The method adapts for at least some of the sporadic geometries provided by finite quotients of infinite affine buildings. Dedicated to Professor Jacques Tits on his 60th birthday Partially supported by NSF grant DMS 88-01679 and NSA grant MDA 904-87-H-2006.