基于虚拟决策单元的排序模型

本文给出了一种新的决策单元排序方法。基于经典的C²R模型,通过引入一个虚拟的决策单元,形成了一个新的排序模型,按照相对效率值的大小实现了决策单元的排序。实验表明,新排序方法不仅能较好地反映C²R模型的计算结果,而且可避免超效率方法造成的相对效率值偏大的弊端。新的排序方法依据充分、简单方便,同时体现了整体的决策效率。     

Qualitative operators for reasoning maps: Evaluating multi-criteria options with networks of reasons

Cognitive/causal maps have been widely used as a powerful way of capturing decision-makers’ views about a problem, representing it as a cause–effect discourse. Several ways of making causal inferences from this type of model have been proposed in the Operational Research and Artificial Intelligence literatures, but none, as far as we are aware, has attempted to use a causal map structure to perform a multi-criteria evaluation of decision alternatives. Recently, we have proposed a new multi-criteria method, denominated as a Reasoning Map, which permits the use of decision-makers’ reasoning, structured as a network of means-and-ends (a particular type of causal map) to perform such an evaluation. In this manner, the model resembles the way that people talk and think about decisions in practice. The method also pays explicit attention to the cognitive limitations of decision-makers in providing preference information. Thus it employs qualitative assessment of preferences, utilises aggregation operators for qualitative data and provides also qualitative outputs. In this paper we discuss and evaluate possible ways of aggregating qualitative performance information in Reasoning Maps.     

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．     

办学效益的多指标优化决策模型

本文同时从宏观层次和微观层次,依据经济效益、规模效益、体制结构效益、质量效益、管理效益和地域效益等六个方面,设置了院校办学效益的评价指标体系．并且,采用定量和定性相结合的方法,对办学效益综合评估建立了多指标优化决策的数学模型．     

基于主客观权重集成的电子商务网站评价方法

研究了不确定决策环境下企业电子商务网站评价问题。利用专家给出的区间互补判断矩阵,获得属性的主观权重;定义了区间数的平均差,提出了一种属性客观权重确定方法——平均差极大化方法;通过加权系数把主观权重与客观权重线性集成,使得到的综合权重同时反映主观和客观程度,并给出了一种基于投影模型的决策方案排序方法。最后通过算例说明该方法的可行性和有效性。     

基于KKT和量子遗传算法的风火电联合上网最优决策

研究了同时考虑节能减排效益和经济效益时,风火电联合上网的决策模型,并采用提出的KKT框架下的量子遗传算法进行模型的求解。综合考虑风电和火电的特点,建立经济效益函数和节能减排效益函数以及相关的约束条件,最终确立多目标决策模型。在KKT框架下将多目标函数转化为单目标,并利用量子遗传算法进行模型的求解。算例分析显示本文提出的KKT框架下的量子遗传算法在决策模型的求解时能够利用更少的CPU运行时间获得更优的决策结果,与其他常用的优化模型相比具有较高的优越性。     

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。     

二元语义Bonferroni集成算子及其在多属性群决策中的应用

Bonferroni平均算子的优点是在进行信息集成的过程中能够考虑到输入变量之间的相互影响。本文首先将其推广到语言环境中,提出了二元语义Bonferroni平均(2TLBA)算子、加权2TLBA(W2TLBA)算子和组合W2TLBA(C-W2TLBA)算子的概念,研究它们的相关性质。然后针对决策信息以语言变量给出的多属性群决策问题,提出一种基于W2TLBA算子和C-W2TLBA算子的群决策方法。最后应用实例说明了该方法是切实可行的。     

基于二元语义的犹豫模糊语言决策方法

当决策者在给出语言评价信息而表示出犹豫时,决策信息更适合用犹豫模糊语言术语集表达。为了减少语言决策过程中信息的丢失,得到较精准的评价结果,本文提出基于二元语义的犹豫模糊语言决策方法。首先定义了犹豫模糊二元语义集、犹豫模糊二元语义集的均值函数、方差函数及其集结算子,然后用集结算子求出各方案的综合评价值,通过犹豫模糊二元语义的均值函数和方差函数确定方案排序。最后通过实例说明了该方法的实用性和有效性。     

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。