求群体多目标决策问题的一种可行方向交互算法

对于群体多目标决策问题,决策者可以各自的关于目标之间的权衡比表达其偏爱信息并进行决策.当个体权衡比具有加性性质时可得群体权衡比.本文以此构造一种求解群体非线性规划问题的交互算法.迭代中基于求解决非线性规划的Topkis-Veinott方法构造可行方向.在一定的条件下,算法收敛于所讨论问题的群体满意解.     

基于供应链群体决策的物流服务集成商评估选择研究

物流服务的集成已经成为供应链之间进行竞争的主要优势来源之一,因此评估选择出使供应链上所有企业都感到满意的物流服务集成商至关重要.为此首先描述了物流服务集成的群体决策流程,随后建立了物流服务集成商的评估指标体系,从整条供应链的角度构建了基于层次分析法和多目标规划模型的群体决策方法,最后通过实例说明了利用该方法进行评估选择的具体过程.     

多数满意陪审团定理的极大和极小概率

证明了在群体中,当各个体正确判断方案满意性的概率越分散,由多数满意规则确定的相应群体正确判断方案满意性的概率将越大.根据这一结果得到：在所有的个体正确判断方案满意性的平均概率相同的情况下,由多数满意陪审团定理决定的群体正确判断方案满意性的极大概率和极小概率的表达式.     

基于集对分析的多种不确定偏好形式大群体决策方法

针对具有多种不确定偏好形式的多方案大群体决策问题,提出一种基于集对分析的群决策方法。将区间数、三角模糊数以及语言值三种形式的不确定偏好转换为联系数,保留了不确定偏好信息中的确定性与不确定性。提出一种区间聚类算法,在决策成员权重未知的情况下对成员进行赋权。利用加权综合联系数对大群体偏好进行集结,根据方案的集对势大小给出方案的排序。该方法避免了确定权重时的主观性,同时考虑决策信息的确定性与不确定性,提高了决策结果的可信度。通过实例分析验证了方法的有效性和实用性。     

群体多目标决策联合有效解类的几何特性

群体多目标决策是群体决策和多目标决策的一个交叉研究领域,借助供选方案的有效数,文[1]引进了群体多目标决策问题的联合有效解类概念,并且建立了这些解类的K－T最优条件,本文研究这类解的几何特性,得到若干基本的必要条件一充分条件。     

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。     

群体决策中方案排序的一种广义α—比较数法

给出了方案比较的新概念－偏爱度，并对偏爱度进行了详细的刻划，提出了多目标群组决策问题的一种广义α－比较数排序法，通过算例说明了该法的实用性和有效性。     

状态离散的确定性多阶段群体决策的满意策略

为了求解状态离散的确定性多阶段群体决策问题,建立了多阶段群体决策模型,定义了群体Pareto最优策略、群体满意策略等概念,依据Bellman最优性原理,提出了多阶段群体决策问题的逆向递推算法,并通过引入偏好关系,得到了各阶段的子过程群体满意策略以及全过程群体满意策略,最后给出了一个计算实例．     

考虑群体一致性的动态群体决策方法

为了求解一类包含多轮群体评价过程的动态群体决策问题，定义了个体效用波动和群体一致度的概念并分别建立了相应的计算指标，利用决策个体的效用波动指标提出了决策个体权重的修正方法，然后提出了一种基于群体一致度指标的加权算法，得到了各决策方案的群体效用评价。最后给出了计算实例。     

群体决策的βm-较多规则

对αk-较多规则进行改进,给出了群体决策问题的一种新的决策方法—βm-较多规则.讨论了基于该规则的群体决策问题的最优解的性质,并给出了实例分析.