基于UTA方法的多目标优化模型

针对多目标线性优化问题进行研究,提出了一种基于效用加性方法(UTA)的多目标线性优化方法.利用不同目标值的组合给出训练方案,决策者针对训练方案给出一些偏好信息,据此推断决策者的效用函数,并进一步求解多目标线性优化模型.进一步给出了算例来说明方法的实施过程及验证可行性.方法较多的考虑了决策者对于决策的偏好,注重决策者的意见,为多目标决策问题提供了一种新的思路.     

基于前景理论和双边匹配决策的合作伙伴初选决策

针对决策信息获取困难的情况采用不同粒度的模糊语言表达属性值,并提出了一种不同粒度模糊语言一致化方法.针对线性加权存在的决策补偿效应,采用基于级别优先序理论的ELECTRE集结基于前景理论的价值函数得到满意度值.传统合作伙伴决策方式只是制造企业对供应商评价并从中选择出评价结果最好的供应商,全然不考虑供应商对制造企业的接受程度,在集中式决策方法中采用双边匹配决策方法构造多目标优化模型,并采用模糊规划中的两阶段法求解多目标优化得到最终匹配结果.实例分析表明该方法的有效性.     

基于不完全权重信息下模糊多属性决策的供应链合作伙伴选择

针对属性权重完全未知或只有部分权重信息且属性值为三角模糊数的供应链合作伙伴选择问题,给出了一种模糊多属性决策方法.提出了一种基于置信度的定性指标的量化方法,通过求解最优化决策模型确定属性的权重,然后根据各方案到模糊理想点的相对贴近度的大小选择最优的合作伙伴.     

一种多属性条件下的交通网络路径选择模型

本文讨论了多属性条件下的城市交通网络的路径选择问题.当路径的客观信息已知时,出行者对所关注的属性给出具体的主观偏好值.由于出行者的主观偏好与客观信息之间存在一定的偏差,为了尽可能的减小这种偏差,在此建立了单目标优化模型,并采用解析的方法对模型进行了求解.在此基础上,给出了路径选择问题的求解步骤,其实现过程简单可操作.最后通过算例说明了主观偏好对路径选择结果的影响.     

不确定信息多目标线性优化的鲁棒方法

研究不确定信息的多目标线性优化问题,其数据不能精确给出但是属于一个给定的集合.首先,采用鲁棒方法把该问题转化为一个确定的多目标优化问题.然后,给出此问题解存在的充分条件.最后,通过实例验证了用鲁棒方法解决不确定信息的多目标线性优化问题的有效性.     

多目标优化问题拟近似有效解非线性标量化的一个注记

主要研究多目标优化问题拟近似(弱)有效解.在没有任何凸性假设下,通过非线性标量化方法给出了多目标优化问题拟近似(弱)有效解的充分条件.主要结果修正了已有文献中的错误,并通过例子对其错误进行了说明.     

线性互补问题与多目标优化

本文研究了求解线性互补问题的一类新方法:把线性互补问题转化为多目标优化问题,利用多目标优化有效解的定义,给出了零有效解的概念;进而获得多目标优化问题的零有效解就是线性互补问题的最优解.最后给出了有解、无解线性互补问题,并分别把这些问题转化为多目标优化,采用极大极小方法求解转化后的多目标优化问题.数值实验结果表明了该方法的正确性和有效性,完善了文献[19]的数值结果.     

不确定条件下工程项目的多目标模糊均衡优化

在工程项目多目标优化问题研究基础上,研究不确定环境下工程项目多目标均衡优化问题.利用模糊数表示费用变化率和质量变化率,考虑模糊集的不同可能性水平,建立工程项目多目标模糊均衡优化模型,给出模型的求解方法和步骤,得到不同可能性水平下多目标优化问题的最优折衷解变化范围.优化方法使决策者能够根据决策风险的大小进行最优目标值的确定.     

基于模糊综合评判的航空公司战略联盟合作伙伴选择研究

航空公司战略联盟成功的关键是能否选择出理想的合作伙伴,这是一个复杂的决策问题.提出了一个比较新颖的算法.首先根据AHP方法确定模糊评价矩阵和权重向量,并针对航空联盟的敏捷性要求和特定的市场需求,提出了评价指标两两间的比较标度的修正方法,然后通过模糊运算对目标函数进行排序,实现对合作伙伴的最优选择.最后以实例表明本算法能有效的支持伙伴选择.     

多目标优化问题(ε,ε)-拟近似解的非线性标量化

本文研究了多目标优化问题的(ε,ε-)-拟近似解.利用文献[1]给出的多目标优化问题统一的非线性标量化问题,在没有任何凸性条件下,研究了多目标优化问题(ε,ε-)-拟近似解的充分和必要条件.最后,利用文献[2]中给出的的范数,对多目标优化问题的(ε,ε-)-拟近似解进行了非线性标量化刻画.本文第3节推广了文献[1]中的结果.     

基于模糊信息公理与云模型的虚拟企业合作伙伴选择

针对虚拟企业建立过程中的关键问题——合作伙伴选择,本文以合作需求为驱动,建立了一种基于模糊信息公理与云模型的合作伙伴选择方法。利用质量功能展开法将合作需求转化为决策属性及其重要度,采用模糊三角数处理展开过程中的不确定信息,并以相对偏好关系计算属性相对重要度。运用信息公理计算各候选企业的信息量,再以各候选企业信息量作为云滴,利用逆向云生成器求得评价结果的云数字特征,通过云数字特征将其转换为定性评价,并进一步分析评价结果。最后,通过实例分析验证了该方法的可行性和有效性。     

突破性创新研发联盟最优伙伴组合方案研究

突破性创新研发联盟的研究已成为国内外学术界共同关注的重大课题,而伙伴选择是研发联盟中一个十分重要的问题,伙伴挑选的成功与否直接关系到研发联盟的合作效果和成败.在分析Bernardo方法缺陷的基础上,提出改进的Bernardo方法,进而建立具有资源约束的伙伴选择的改进Bernardo模型,并将其应用到突破性创新研发联盟最优伙伴的选择中,不仅可以求得资源约束下候选伙伴的优劣排序,还能求得参与研发联盟的最优伙伴数量和最优伙伴组合方案.     

突破性技术创新研发联盟伙伴选择研究

突破性技术创新研发联盟的研究已成为国内外学术界共同关注的重大理论和实践课题,而伙伴选择是研发联盟中一个十分重要的问题,伙伴挑选的成功与否直接关系到研发联盟的合作效果和成败.在分析Bernardo方法缺陷的基础上,提出改进的Bernardo方法,并将改进的Bernardo方法运用到突破性技术创新研发联盟的选择中,得到了候选伙伴的优劣排序.     

AHP算法和三角模糊数在虚拟企业的盟员选择中的应用

虚拟企业的盟员选择是一个复杂的问题，为此本提出出一个比较新颖的算法。此算法是基于AHP算法和模糊数学理论的。它整合了企业管理的主观意愿和企业的客观情况，是一种比较全面的算法。最后以实例表明本算法能有效的支持伙伴选择。     

基于径向基函数网络的虚拟物流企业伙伴选择方法研究

在对虚拟物流企业系统研究的基础上 ,针对虚拟物流企业伙伴选择问题的特点 ,给出了一个面对虚拟物流企业伙伴选择问题的较为全面的选择过程框架 .并提出了一个基于径向基函数网络算法的虚拟物流企业伙伴选择模型 ,实例仿真说明了该算法和模型的有效性 .     

基于现金流量的虚拟企业协同增值评估模型研究

虚拟企业是个开放性的复杂系统,其本质是协调成员企业的管理,提高和协调其有序性以达到协调增值的目的.基于现金流,通过黑箱理论与投入产出模型分别建立了成员企业、虚拟企业以及信息共享下的虚拟企业价值评估模型,通过比较三者的差值评估虚拟企业的协同增值效应.     

基于灰色关联的虚拟企业伙伴选择

虚拟企业组建时,面对网络上众多且又处于分散无序状态的潜在合作资源,往往难以找到合适的合作伙伴.研究了虚拟企业选择伙伴的指标体系,应用层次分析法计算出各指标的权重,并借鉴灰色关联度理论较好地解决虚拟企业网络化资源伙伴的选择问题.     

基于生命系统理论的敏捷虚拟企业联盟企业选择方法

本分析敏捷虚拟企业联盟企业选择的特点，基于LST，提出了敏捷虚拟企业联盟企业选择控制系统结构及联盟企业的多准则选择方法，提出了基于评判委员会的隶属度判定方法，给出了敏捷虚拟企jE联盟企业选择仿真示例，最后，对本的研究意义进行了总结。     

电子商务环境下基于Multi-Agent的B2B信任评价模型研究

电子商务的发展为企业的合作提供了机遇,同时也带来了诸多挑战。企业在合作过程中表现出了许多问题,例如信任的缺失,缺乏可以合理全面测量企业信任度的方法等。本文运用Multi-agent技术,建立了结合企业基本信息的声誉评价Agent和结合特定交易信息的单次交易评价Agent的信任评价指标体系,并在此基础上构建了基于Multi-agent的B2B信任评价模型,最后进行了仿真实验。论文的研究对于企业在电子商务环境下选择合适的合作伙伴,解决合作中的信任问题,适应电子商务发展的需要具有一定的意义。