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。     

基于投影模型的区间不同形式偏好信息的群体决策方法

研究了决策者的偏好信息以区间互反判断矩阵和区间互补判断矩阵形式给出的群决策问题.首先将区间互反判断矩阵转换为区间互补判断矩阵;然后利用可能度计算公式得到相应的模糊判断矩阵,并得到各个专家的排序向量;然后基于投影模型将各个专家的排序向量规范化为群体最优排序向量.最后通过算例说明该方法的可行性和有效性.     

基于DS/AHP的供应商选择方法

供应商选择方法有很多种，在众多的方法中层次分析法以能够将定性指标定量化而被广泛应用于供应商选择决策中。考虑到供应商选择问题中包含有很多的不确定性而证据理论在处理不确定问题又有着独特的优点，因此本文采用了一种由层次分析法和证据理论结合而产生的DS／AHP决策方法，并将其应用于供应商选择决策问题中，该方法综合了层次分析法和证据理论的优点，可以更科学的进行供应商选择决策，最后通过一个例子说明这种方法在供应商选择中的应用。     

一种供应链中的知识管理绩效评价方法研究

作为知识管理的重要组成部分，知识管理绩效评价旨在帮助企业找出影响绩效提高的关键因素并及时采取有效措施，提高知识管理水平。本文从创造顾客价值、知识的获取能力、知识的共享与传播能力、知识的运用水平、知识的存量水平和知识管理平台等六个方面，分析了评价供应链的知识管理绩效应考虑的主要因素，建立了供应链的知识管理绩效评价指标体系，在此基础上，提出了运用D-S证据推理方法，对供应链知识管理绩效进行评价，并给出了证据推理的算法步骤，最后通过算例分析，说明该方法的有效性、实用性。     

对“关于判断矩阵一致性检验与调整的一个注记”的讨论

王世华等学者在期刊《数学的实践与认识》中发表了《关于判断矩阵一致性检验与调整的一个注记》的论文,认为判断矩阵中的不一致是由强矛盾判断、弱矛盾判断、标度离散性、标度有限性共同作用的结果.论文关于判断矩阵不一致性原因的分析及对一致性调整的解决方案具有一定的科学价值.但是,如果从AHP的角度来分析判断短阵,对导致不一致性原因的分析有值得改进的空间.基于AHP基本原理和Super-decision决策软件对1-9标度的使用,认为第一类标度离散性不一致、标度有限性不一致在AHP判断矩阵中是可以克服的.     

基于二元语义信息处理的项目群决策方法

项目群的决策是项目群管理的一个重要组成部分,是一个涉及众多不确定性因素的系统工程。本文给出项目群中子项目的评价依据,在此基础上,将二元语义信息处理的方法应用于项目群决策,给出了基于二元语义信息处理的项目群决策的算法步骤,最后通过一个算例,说明该方法的有效性和实用性。     

基于COWA算子的不同类型残缺判断矩阵集结方法

本文研究了决策信息以残缺不确定判断矩阵形式给出的群体决策问题。将残缺不确定区间互反判断矩阵转化为残缺不确定区间互补判断矩阵。基于COWA算子,定义了期望值函数,把残缺不确定区间互反判断矩阵转化成残缺实判断矩阵进行排序,减少了决策信息的丢失。利用IOWA算子来集结群体判断矩阵。最后通过算例说明了该方法的可行性和有效性。     

基于粗糙集的CMM关键过程域的选择

软件能力成熟度模型CMM（Capability Maturity Model）已经作为衡量软件企业开发能力的标准之一在全球范围内使用。本文将利用粗糙集中的属性约简和分类规则，对典型的软件企业优先实施的CMM2级中的关键过程域（Key Process Areas）进行分析，客观地找出最重要的部分过程域，为资源有限的企业在进行过程改进时需要优先进行的活动提供了指南。     

一种直觉模糊多属性群决策方法及其在群决策中的应用

对以直觉模糊数形式表示的信息和属性权重完全未知的多属性群决策问题进行了研究.提出了一种基于熵值的直觉模糊数距离测度方法,同时对传统的比较得分函数和精确函数的直觉模糊数排序方法进行了改进,定义了一种新的排序公式;进而利用此距离度量公式,引入到基于直觉模糊数之间距离的离差最大化方法中,确定属性的权重,提出了一种基于属性权重完全未知的直觉模糊多属性群决策方法.最后,将此方法运用在ERP选型中.     

一种基于不同粒度且属性权重未知的群决策方法

针对具有不同粒度语言评价矩阵和属性未知的群决策问题,给出了一种基于二元语义和TOPSIS算法的群决策方法。在该方法中,首先给出了不同粒度语言评价矩阵一致化为由基本语言评价集表示的二元语义信息的方法;然后引入TOPSIS的方法,结合二元语义形式计算规则,确定未知的属性客观权重,利用二元语义集结算子,得到单个决策者对方案的评价值;再通过T-OWA算子对各决策者给出的评价信息进行集结和方案选优;最后给出了一个算例。