GRG在雷达对抗训练水平评估指标权重中的应用

在现代战争中,地对空雷达对抗日趋重要,对于地对空雷达对抗装备训练水平评估成为了亟待解决的问题.开展对地对空雷达对抗训练内容的分析, 构建了地对空雷达对抗训练水平评估指标体系,运用层次分析法确定个体指标权重,再将所有专家的个体指标权重集结为群体指标权重, 根据灰色关联度(GRG)计算各专家的个体指标权重与群体指标权重的接近程度从而确定专家权重,采用了权重自适应调整的方法调整专家权重和群体指标权重,最终确定指标权重.最后,用实例说明了该方法的实用性.     

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。     

绿色供应链管理能力指标体系构建与评价研究

提出混合多准则群决策法评价制造商绿色供应链管理能力.首先,运用AHP法构建含6个准则17个指标的绿色供应链管理能力指标体系;然后,综合调研信息和专家评价数据形成混合决策矩阵、综合Theil不均衡指数和改进的灰关联偏离分析确定混合指标权重、综合专家指标熟悉度和专家参评对象熟悉度确定混合专家权重;再次,将所提决策法用于汽车制造商的绿色供应链管理能力评估;最后,将所提方法与VIKOR和TOPSIS法作对比分析.研究结果表明:1)中国汽车业整体供应链绿色化水平还有较大提升空间,国有车企的绿色化意识和水平相对较高,民营车企需迎头赶上;2)构建的绿色供应链管理能力多准则多指标体系能够反映制造商的绿色供应链管理能力;3)混合多准则群决策法弱化了主观随意性和客观刚性,与VIKOR和TOPSIS法异曲同工,为绿色供应链管理能力评估提供了又一贴近实际、科学可行的评价方法.     

基于模糊影响图与D-S证据理论的多属性群决策方法

针对影响因素复杂的总体评价问题,提出了一种多属性群决策方法。该方法通过模糊影响图构建多层决策模型,利用模糊关系矩阵传递专家的意见,利用证据理论集结专家意见。该决策方法利用属性间客观存在的模糊关系进行决策,不需要确定决策属性的权重。实例分析表明,本方法可行,有利于降低决策信息的不确定程度。     

基于在线信息的群评价模型及其偏序集求解方法

在相关研究的基础上,明确界定了在线群评价模型。该模型将在线评价信息用向量评价矩阵来表示,巨量数据转换成易于运算的方式。针对向量难以集结、属性权重难以明确等问题,运用偏序集相关知识对方案进行排序。通过权重排序信息,应用偏序集决策方法,对向量评价矩阵进行变换,得到方案间的比较关系矩阵。用偏序集表示的在线评价模型,不仅能够对方案进行排序,还能用于个性化产品推荐,通过Hasse图能够直观展示方案间的层次关系。最后,依据汽车之家网站提供的汽车产品在线评价信息的例子,体现本文方法的独特性和实用性。     

基于区间偏好信息的不确定性应急局部群决策模型

针对突发事件应急决策的复杂性特征,本文提出一种专家基于领域知识对应急方案集合进行局部评价的群决策模型。以区间数互反判断矩阵对属性进行偏好评价,采用线性规划求解权重区间,并利用集值统计序列得到属性权重向量的平均估计;在专家局部评价基础上,基于目标优化方法对方案群权重进行分配,并同时得到专家权重;通过集结个体局部偏好得到应急决策群组成员对备选方案偏好的一致性排序。最后,以地铁火灾事故为例模拟仿真应急疏散方案的群决策,对模型的实际运用说明了模型的可行性与有效性。     

考虑权重信息未知的区间直觉模糊三支群决策方法

本文提出优化视角下专家权重信息未知的区间直觉模糊三支群决策方法。首先利用区间直觉模糊加权平均算子集结不同专家提供的区间直觉模糊损失评价,获得群体综合损失评价结果。以专家个体与群体综合评价相似度越髙,越能反映群体综合评价意见且赋予髙的专家权重为原则,分别构建专家权重信息完全未知和部分已知的权重确定模型。进而建立确定区间直觉模糊三支决策概率阈值对的优化模型,并提出基于专家权重信息未知的区间直觉模糊三支群决策方法。最后,算例分析及比较结果表明所提出方法的有效性。     

基于区间直觉模糊集的基础设施项目可持续性评价方法

在决策阶段对基础设施项目可持续性进行科学、客观的评价关系着项目建设的全局。本文在梳理文献的基础上,首先从项目的技术、经济、社会、环境四个方面建立了基础设施项目可持续性评价指标体系;其次,评价中引入区间直觉模糊集,通过创新性提出的"两步骤法"将区间直觉模糊数形式的定性指标值转化为实数形式的定性指标值,以避免传统评价方法数据模糊量化过程中对专家风险偏好的忽视而造成决策信息的流失,并采用加权平均算子对专家意见进行集结;最后在利用熵权法计算各个评价指标最优权重的基础上将评价指标信息进行集结。并基于可持续发展理念对某高速公路项目路线方案进行评价,验证了该方法的可行性。     

基于相对熵的不完全信息群体专家权重的集结

针对属性权重信息和属性效用信息都不完全的群体多属性决策问题,运用相对熵理论提出了一种专家权重的确定方法．该方法通过集结各方案的综合评价值向量,客观地得到专家的权重,避免系统聚类方法中由给定相似度水平归类而产生的主观性问题．应用实例表明了方法的有效性和实用性．     

基于证据理论和Vague集的多属性群决策方法研究

为了解决人们在复杂环境中决策困难的问题,论文基于Vague集描述不确定事物的优势,通过证据理论对Vague集进行合成,得到一种信息集结的多属性群决策方法。该算法首先考虑专家评分的可信度,在分析Vague集与证据理论的数学关系后,使用证据理论将各方案在各属性下的专家集证据集结。然后通过Vague集记分函数进行属性权重的计算,将方案集在属性集下的Vague评价值进行加权修正,再通过证据理论将属性集证据集结得到各方案最终的Vague评价值。之后使用记分函数计算每一方案的得分来确定最优方案。最后通过算例进一步说明所提方法的可行性与有效性。文章给出的算法使决策者在不确定环境下可以进行理性决策,从而选出最优方案。     

毕达哥拉斯群决策方法及其在绿色供应商选取中的应用

针对专家权重未知且属性值为毕达哥拉斯模糊数的多属性群决策问题,基于证据理论和混合加权毕达哥拉斯MSM算子,提出了一种群决策方法。 首先,由决策信息矩阵获取专家的模糊测度,并赋予其相应的权重;其次,基于新构造的混合加权毕达哥拉斯MSM算子对专家所提供的属性信息分别进行集结,得到各个专家的综合评价信息;再次,利用证据合成方法,对专家综合评价信息进行融合,获得候选方案的综合证据信息,进而可知备选方案的信任区间,并据此对候选方案进行优选决策;最后,绿色供应商选取案例的分析与对比验证了方法的可行性与合理性。     

A Fuzzy Principal Component Analysis Approach to Hierarchical Evaluation Model for Balanced Supply Chain Scorecard Grading

Effective performance management is critical to efficient supply chain management systems with the balanced scorecard as well as to effective evaluation models and their algorithms. Problems often encountered in the modeling of the balanced scorecard for supply chain are how to overcome the multicollinearity in its index system. In this paper, a new fuzzy hierarchical evaluation model featuring the criteria of the balanced supply chain scorecard is proposed and analyzed on the basis of data about Chinese firms. The model, based on the fuzzy weight’s matrix derived from a fuzzy principal component analysis, overcomes the multicollinearity in the index system of the balanced supply chain scorecard. This method proves good performance in determining the weight distribution matrix of the fuzzy hierarchical evaluation and improves the evaluation accuracy and generalization as shown for a group of firms in western China.     

基于学习向量量化神经网络的水环境质量综合评价

针对水环境质量综合评价中指标权重确定方法的不足,利用学习向量量化(LVQ)神经网络具有的强大的非线性运算和相似特征聚类功能,提出一种基于学习向量量化(LVQ)神经网络的水质综合评价决策方法.将它应用于水质综合指标评价,为改进水质综合评价提供了一种简捷的分类评价方法.     

Managing uncertainty in major equipment procurement in engineering projects

A better management of time uncertainty in major equipment procurement in engineering construction projects can significantly contribute to project performance. A survey study shows that time buffer is a popularly used approach to protect project schedule from activity duration variation and uncertainty. The problem is that there are repetitive time allowances inserted in the procurement supply chain process and these time buffers are used ineffectively, thus leading to considerable time wastage. Relevant lessons from supply chain management and critical chain project management are combined and applied to create an enhanced critical supply chain management model for major equipment procurement to achieve better management of time uncertainty. This model does not perceive uncertainty purely as a threat, but also as an opportunity to reduce procurement cycle times.     

Hybrid Multi-attribute Decision Making Method of Electric Coal Procurement in Industry

Electric coal procurement is the basis of electric power production. In this paper, the problem of supplier selection is studied in multi-source procurement of electric coal. Concretely, the index system of supplier selection is presented, including the evaluation attributes of price, quantity, quality, delivery time and the reputation of supplier. Then, the problem of supplier selection is converted into a problem of hybrid multi-attribute decision making, and a projection method based on hybrid technique for order preference by similarity to ideal solution (TOPSIS) is presented to rank all suppliers and select winners. Its decision example is also given to implement the presented decision method and to demonstrate its effectiveness and practicality. This paper gives an effective way to the hybrid multi-attribute decision making for multi-source procurement of electric coal under fuzzy uncertain environment.     

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。     

基于多目标属性决策和信息熵值法的港口集装箱装卸设备选型评价

装卸设备选型对专业集装箱码头的发展具有重大意义,本文从这一现实问题入手,基于集装箱装卸设备选型的多属性特征以及港口物流工业的一体化趋势,提出了基于信息熵值法的多目标属性决策模型(Multi-attribute decision-making Model Based on Information Entropy Method, MADM-IEM)。以装卸设备为研究对象,构建全面的装卸设备选型评价指标体系;针对指标属性不相容性和不确定性、相关指标难以量化呈现的特点,运用多属性决策和信息熵值法的数据效用值相结合的方法,客观、合理地计算属性指标的权重系数,并进行归一化处理;在此基础上结合ELECTRE法和TOPSIS法,对装卸设备进行综合排序,由此确定设备选型结果。注意到,两种方法求解结果具有一致性,验证了该模型的可行性和有效性。最后对港口装卸设备选型评价进行灵敏度分析,深入讨论评价指标的权重变动对结果的影响。研究结果充分表明提出的MADM-IEM模型能为中小型内河港口码头的基础建设规划提供科学合理的决策依据。     

基于非结构化模糊决策方法的设备采购方案评价

为解决设备采购方案评价中存在的多目标决策问题以及弥补运用层次分析法(AHP法)和多因素价值理论(效用理论)解决此类问题的某些局限性，提出了运用非结构化模糊决策方法(NSFDM)进行设备采购方案评价。在论述了NSFDM的原理和步骤之后，以某项目空调系统采购为例，着重分析了NSFDM在设备采购方案评价中的应用。结果表明：相对于AHP法，NSFDM在建立层次结构模型时同一层次比较因素的数目可以超过9个，且判断矩阵易于通过一致性检验，因而NSFDM是解决设备采购方案评价和其它类似的复杂多目标决策问题的一种有效方法。     

基于DEMATEL-BP的装配式住宅预制构件供应商选择的影响因素识别

装配式住宅预制构件的应用正促使着建筑业发生一场升级换代的变革,传统的建筑业供应链模式将被逐步替代.住宅预制构件供应商在全国各地应运而生,如何科学高效地选择供应商是当前亟待解决的问题.充分结合装配式住宅预制构件的特点,建立预制构件供应商评价指标体系;通过将DEMATEL方法和BP神经网络相结合的方式,对评价指标体系进行关联度分析,重新划分指标实际权值,进而为决策群体对装配式预制构件供应商的选择与评价提供有价值的决策指导.