求最短路径的“改进标号法”

本给出了求赋权图中两顶点之间最短路径的“改进标号法”,该方法在效率上优于Ｄｉｊｋｓｔｒａ的标号法,并在确定最短路径的长度的同时,也确定了相应的最短路径。     

基于组合赋权-TOPSIS法的区域人力资本质量评价模型及应用

为科学有效地评价区域人力资本质量水平,构建了人力资本质量评价体系,提出了G1法和灰色关联度法相结合的组合赋权指标方法,建立了基于TOPSIS法的人力资本质量评价模型;并以河北省为例,构建了河北省人力资本质量评价模型,且以11个地市的相关数据为样本进行了实证分析.     

关于赋权树的谱半径的精确上界

The spectrum of weighted graphs are often used to solve the problems in the design of networks and electronic circuits. In this paper, we derive the sharp upper bound of spectral radius of all weighted trees on given order and edge independence number, and obtain all such trees that their spectral radius reach the upper bound.     

边赋权图对策Myerson值的和分解

2003年,Gómez等在考虑社会网络中心性度量时,引入了对称对策上Myerson值的和分解概念,本文将这一概念推广到边赋权图对策上,给出了相应于边赋权图对策的组内Myerson值和组间Myerson值。其中边的权表示这条边的两个端点之间的直接通讯容量,组内Myerson值衡量了每个参与者来自它所在联盟的收益,而组间Myerson值评估了参与者作为其他参与者中介所获取的收益。本文侧重分析了边赋权图对策的组内Myerson值和组间Myerson值的权稳定性和广义稳定性, 并给出了这两类值的刻画。     

基于决策者信任水平和组合赋权的不完全偏好复杂大群体应急决策方法

针对属性权重完全未知且专家偏好出现残缺值的复杂大群体应急决策问题,提出了一种新的决策方法。首先,设计了一套基于决策者信任水平的残缺值填充机制,对缺失的偏好信息进行补充。然后,将各方案的大群体偏好信息进行聚类,基于方案信息熵和群体偏好冲突水平构建组合赋权方法,对属性权重进行测算,进而得到各个方案的综合评价值。最后对该方法进行了实例验证,验证结果表明本文提出的方法具有良好的可行性和有效性。     

赋权图的w密度和w平衡性

The notion of w-density for the graphs with positive weights on vertices and nonnegative weights on edges is introduced. A weighted graph is called w-balanced if its w-density is no less than the w-density of any subgraph of it. In this paper,a good characterization of w-balanced weighted graphs is given. Applying this characterization ,many large w-balanced weighted graphs are formed by combining smaller ones. In the case where a graph is not w-balanced,a polynomial-time algorithm to find a subgraph of maximum w-density is proposed. It is shown that the w-density theory is closely related to the study of SEW(G,w) games.     

多属性决策中的一种最优组合赋权方法研究

在多属性决策中权系数的确定是非常重要的。从最大地利用信息这个角度，综合各种赋权法的特点，以离差平方和为准则建立了最优组合赋权模型。并以实例表明该方法有效性。     

约束式赋权与基于指标得分的权重调整方法研究

在评价中经常会出现评价者对某些关键评价指标有特定要求或评价结果的预期,数学分析表明由这些要求或预期提出的约束蕴含着该指标的临界权重,且可以通过最优化方法求解临界权重并据此进行约束式赋权.在评价具体对象时,评价指标得分的分布情况会影响评价结果,由此提出根据全部评价指标的标准偏差和最低得分指标的离差对权重进行调整的方法.