面向混合信息的个体优势特征识别与评析方法

针对现有个体优势特征识别与评析方法的不足,考虑指标值以混合信息形式给出,采用理想点效用评价模式,分别针对单层和多层次结构指标体系,围绕个体优势特征识别、个体代理评析、民主代理评析功能,依据竞优思想,根据直觉模糊数的运算规则以及不同类型信息与直觉模糊数的转化关系,提出基于直觉模糊数的面向混合信息值的个体优势特征识别与评析方法,并用算例验证了方法的可行性和实用性。为个体优势特征识别、个体竞优决策及相关组织的竞优管理提供方法与技术支持。     

考虑二次优势判别的动态竞优评价方法及应用

针对动态综合评价中难以判别个性化优势和权重确定“重近轻远”的问题,提出了一种考虑二次优势判别的动态竞优评价方法。采用竞优理论中的个性化优势判别法确定客体的各指标权重;据此构建比较优势评价模型,对其各评价结果求解算术平均数,确定民主优势评价值;随后对民主优势评价结果进行二次个性化优势判别,并计算客体的动态个性化权重;进一步建立和求解动态的自下而上比较优势评价模型和自上而下的民主优势评价结果。此外,以一个应用算例来验证该方法的有效性和优越性。     

基于客体优势识别的自主式竞优评析方法

针对多指标描述的一类社会事物群体,提出了一种基于客体优势识别视角的自主式竞优评析方法。该方法以最大程度的尊重事物客体的内质差异为出发点,将竞优评析过程分为个体优势识别、竞优模式识别和模式话语权重确定三个阶段。首先在不违背群体公共价值观念的前提下,从最有利于事物个体的角度识别其优势特征;其次利用聚类分析的方法,从优势特征集中识别群体竞优行为的模式特征;然后以各竞优模式包含的个体数量和评价信息的差异程度为基准确定各模式的话语权重,并得到最终的评价结果。最后以一个算例证明了方法的可行性和有效性。     

基于二次优势识别的竞优评价方法

针对组织环境下的竞优评价问题,依据"民主集中"的原则,提出了一种基于组织成员二次优势识别的竞优评价方法.首先,获得各组织成员不同的个体优势,并得到基于不同成员视角的个体代理评价值;然后,从最大限度突出组织成员整体优势的视角,对各成员的评价信息进行集中优化,并得到最终的评价值;最后,通过一个算例检验了所提方法的有效性和可行性.     

考虑层次结构的独立董事治理多优势评价方法

针对企业治理中的独立董事治理优势评价问题,提出了一种考虑层次结构的独立董事治理多优势评价方法。该方法以竞优理论为基础,运用其中的个体优势判别方法确定层次结构下各独立董事治理的优势权重;依据确定的权重结果,逐层构建代理评价和民主评价模型,并计算不同层次的比较优势和团体优势;然后采用聚类分析方法提炼共性优势模式,获得该模式下的优势分布和结构;进一步通过求解模型确定独立董事治理的多项优势。此外,以A公司独立董事治理评价为例,证明了该方法的有效性和优越性。     

巧用“线性规划”的方法求解问题

线性规划问题指的是在线性约束条件下,求线性目标函数的最大值或最小值的问题,其实质是通过线性约束条件和线性目标函数的几何表征,利用数形结合的思想方法把问题直观化、可视化,以图解的形式解决之．这种方法可以拓展运用到一些非线性规划的问题,即“约束条件非线性”或“目标函数非线性”的类似问题．下面就按照目标函数的几何含义分三类举例说明．     

线性无量纲化方法在群体评价中的扩展及选取

无量纲化处理是开展综合评价的基础，目前线性无量纲化方法很少考虑群体评价的情况。本文针对常用的6种线性无量纲化方法直接应用到群体评价中不能保证各评价者评价信息横向大小顺序的问题，首先对问题进行界定，并对6种线性无量纲化方法进行了扩展；其次进一步分析了扩展后的线性无量纲化方法的性质，并针对群体评价问题引入“横向单调性”和“变量单一性”两个性质，为线性无量纲化方法的设计研究提供重要的参考；再次以无量纲化后的数据最大程度的保留原始信息为原则，针对不同的赋权方法，给出线性无量纲化方法选择的建议；最后，用一个算例检验了方法的有效性。     

2011年各地高考线性回归试题评析

现代社会是一个信息化的社会,人们常常需要根据所获取的数据提取信息,做出合理的决策,统计与概率的基本思想和基础知识已经成为公民的必备常识.因此,在新的高中数学课程标准实验稿(下简称新课标)中,最基本的数据处理、统计知识等成为了新的数学基础知识和基本技能.如何评价学生对这部分内容的掌握程度呢?在现有的评价体系中,最重要的评价手段是试题测试.那么,作为最权威的高考试题,又是否能检测学生达到应有水平呢?笔者将以“线性回归方法”为例,评析2011年各地高考的试题,对这一问题进行讨论.     

一种动态评价法在钢铁企业低碳竞争力评价中的应用

在企业竞争力评价过程中,经常会遇到周期性、偶然性等问题,为解决这类问题,笔者在综合前人所提出“拉开档次”这一研究思路的基础上对TOPSIS法进行了拓展,并采用该方法对我国部分钢铁企业低碳竞争力进行了评价。研究结果表明,相对于现行的静态评价法,该法具有动态性、灵活性、综合性等优点,可以从各种角度反映钢铁企业的低碳竞争力状况。实证研究既验证了本方法的实用性和有效性,又解决了评价周期内巨大变化影响评价结论的问题,为企业低碳竞争力动态评价的研究提出了一种新的拓展思路。     

群体竞优行为特征识别方法及其应用研究

有效挖掘群决策信息,并为管理者提供良好的决策支持一直是理论界所关注的课题。本文基于竞优思想,针对层次结构系统,依托目标规划模型和聚类分析方法,构建了群体竞优行为特征的群识别方法。本方法从最有利于体现被评价群体成绩的角度,运用目标规划模型,从每一组调研数据中挖掘被评价群体的优势特征,再利用聚类分析方法,从"优势特征集"中识别群体竞优特征的分布状况,进而可以清晰而具体地了解被评价群体的竞优行为特征。通过逻辑推导和实际算例,分别论证了本方法的有效性和可行性。     

随机模拟型综合评价模式及其求解算法

针对类似于“球队实力”比较的评价问题,通常很难以一次的比赛给出绝对的评价结论,提出了随机模拟型的综合评价模式。即通过参数设置的方式,可将传统评价模式转化为随机模式,求解得到方案之间优劣关系比较的可能性排序结论。可能性排序结论是对绝对形式评价结论的拓展。首先,对随机模拟型评价模式进行了介绍;然后,分析了传统评价方法向随机模拟型评价模式转化的一般思路;在此基础上,基于“在提升排序链出现的可能性基础上,进一步保证排序链的稳定性”的规则,给出了求解可能性排序结论的两种方法。最后,通过算例对随机模拟型评价模式的应用进行了说明,并将其与绝对形式评价结论进行了比较。该评价模式是对传统评价模式的拓展,可进一步拓宽综合评价理论的实际应用范围。     

基于主客观信息综合判断的非线性拉开档次法

针对以最大程度的拉开被评价对象间差异的综合评价问题,通过分析线性拉开档次法存在的局限性,本文提出了一种基于主客观信息综合判断的非线性拉开档次法,旨在进一步丰富和完善拉开档次法的理论知识。首先对线性拉开档次法进行简单的介绍,并分析了线性拉开档次法的局限性;然后提出前提假设,给出非线性因子选取的原则以及确定指标序关系的方法,并给出排序后相邻指标重要程度比值的选取方法,根据评价原则利用规划模型求解各评价指标的权重系数,利用求得的指标权重采用非线性集结模型计算最终的评价结果;最后用一个算例验证了方法的有效性。     

基于2可加模糊测度的多线性效用函数建模和求解

构建合适的多属性效用函数是多属性效用分析的关键。针对不同偏好假设,文献从可加独立、效用独立、效用依赖等分别进行了多属性效用函数构建的研究。然而,由于求解的复杂性,多属性效用理论的应用绝大部分限于可加效用函数和多乘效用函数。提出一种基于2可加模糊测度的多线性效用函数建模和求解方法。首先,证明多线性效用函数和基于模糊测度的多线性模型之间的等价性,提出利用基于模糊测度的多线性模型对多线性效用函数进行表示。其次,针对多线性模型的特点和模糊测度识别的复杂性,利用Banzhaf交互指数和2可加模糊测度对多线性模型进行表示,并利用最小方法差进行模糊测度和Banzhaf交互指数识别,进而实现多线性效用函数的求解。最后,将方法用于某可穿戴医疗设备基于顾客需求的多属性效用函数构建,确认了可行性。方法为多线性效用函数的求解提供了一种新思路。     

Banach空间的Lipschitz对偶及其应用

本文引进Banach空间E的一个全新对偶空间概念—Lipschitz对偶空间,并证明：任何Banach空间的Lipschitz对偶空间是某个包含E的Banach空间的线性对偶空间,以所引进的新对偶空间为框架,本文定义了非线性Lipschitz算子的Lipshitz对偶算子,证明：任何非线性Lipschitz算子的Lipschitz对偶算子是有界线性算子．所获结果为推广线性算子理论到非线性情形（特别,运用线性算子理论研究非线性算子的特性）开辟了一条新的途径．作为例证,我们应用所建立的理论证明了若干新的非线性一致Lipschitz映象遍历收敛性定理.     

基于混合智能算法的非线性双边多属性谈判模型

在非线性效用函数基础上,运用混合人工智能技术,建立非线性双边多属性谈判模型,给出在一定精度范围内逼近Pareto最优解的近似求解方法.最后通过价格、质量两属性的非线性双边谈判模拟算例,验证了方法的正确性与有效性.为多属性谈判研究提供了新的思路.     

综合评价的随机模拟求解算法及应用

在经典的综合评价理论里,评价结论的信息形式通常是绝对的．本文认为这种绝对的结论形式阻碍了理论对实际问题本质的贴近,是产生“多评价结论非一致性”问题的重要原因．针对该问题,提出了一种基于“蒙特卡罗仿真”思想的随机模拟型综合评价求解算法,并对相应的排序方法进行了研究,该方法的特点是可产生带概率（可靠性）信息的评价结论,因而较绝对的结论形式从问题的可解释性方面拥有了更多的优势．因随机模拟求解方法具有独立性,作为示例,将其应用于“自下而上”的评价模式中,构建出一种新颖的自主式评价方法．最后,用一个算例验证了方法的有效性．     

时序特征下语言评价信息的激励性集结方法及应用北大核心

针对语言型评价信息在动态群体评价中的有效集结问题,提出了一种新的时序特征下语言评价信息的激励性集结方法。首先,考虑指标的时序变异特征,通过熵权的相对变异度来修正指标熵权得到各阶段指标的可信权重;其次,给出二元语义时序激励算子(time ordered incentive operator,TOI)的定义,引入柔性时间权重和激励性调节系数,进行评价信息的激励性集结;最后,以某运载火箭研究院对其供应商的合作效果评价为背景进行算例研究。结果表明:所提方法是进行语言型动态群体评价的有效方法,具有良性的激励引导作用,且能在一定程度上避免以往语言信息处理所造成的信息扭曲和损失,为解决动态群体评价问题提供了一种新途径。     

投资项目风险分析与方案选择

以投资项目的重要评价指标净现值来例,利用有关数理统计的方法和效用函数讨论了投资项目的风险分析与方案选择问题。     

群体信息集结过程中无量纲化方法的选择

针对线性无量纲化方法对群体评价中信息集结结果的影响问题,本文以线性加权的群体信息集结方法为背景,以集结成的群体信息最大程度地扩大被评价对象间的差异为导向,给出了群体信息集结过程中无量纲化方法选择的若干结论和建议。首先设定评价情景并提出研究假设,分析不同无量纲化方法集结成的群体信息对各被评价对象间的差异影响;然后对造成被评价对象之间差异的主要因素进行了讨论;通过对不同因素的分析以及与未经过无量纲化处理集结成的群体信息中各被评价对象间差异的比较,得出一些重要的结论,并给出一些针对群体信息结集过程中选择无量纲化方法的建议;最后,用一个算例检验了结论的有效性。     

数字图书馆评价指标体系的设计

数字图书馆评价是一个复杂的多属性决策问题,探讨了整个评价环节中的指标遴选问题.通过对相关评价指标的综合,借助于Delphi问卷获取了指标筛选的基础数据,并借助差异性分析、鉴别力分析、模糊隶属度、主成分分析、指标竞优评价、信度与效度检验等技术得到了较为合理的评价指标体系.