基于白化值的区间DEA建模

传统数据包络分析要求输入输出数据为精确数,然而在某些实际应用中,区间形式的数据相较于精确数更容易获得.将区间数转化为白化值,并基于传统C~2R模型提出了基于白化值的区间C~2R模型.考虑到决策单元的有效性不易通过基于白化值的区间C~2R模型来判断,因此将非阿基米德无穷小概念引入到上述模型,构建了具有非阿基米德无穷小的区间C~2R模型.此外,还给出了用于判断决策单元有效性的区间目标规划方法:分别通过G_(IC~2R)模型和WG_(IC~2R)模型判断决策单元是否为区间DEA有效与区间弱DEA有效.     

模糊判断矩阵的特征向量排序方法

从相关性角度提出了互反判断矩阵排序的特征向量方法。利用两类一致性模糊判断矩阵与完全一致性互反判断矩阵的相互转换公式，给出了基于加性一致性指标与乘性一致性指标的模糊判断矩阵特征向量排序方法，最后利用这些方法进行了算例分析，结果表明这些新的排序方法是有效可行的。     

区间数互补判断矩阵的性质及相关问题研究

研究了区间数互补判断矩阵的性质问题。利用区间数互反判断矩阵与区间数互补判断矩阵之间的转换关系，给出了乘性一致性与加性一致性区间数互补判断矩阵的定义，并研究了一致性区间数判断矩阵的一些特殊性质；同时给出了区间数互补判断矩阵满意一致性的一个简单的判断方法与算法。文章的最后，通过一个例子来说明这个算法的有效性。     

基于云模型和PageRank算法的社会网络群决策方法

近年来，随着信息、通信和技术的快速发展，决策者之间的关系也由此变得越来越紧密。在此背景下，决策者基于社会网络关系存在交互，社会网络群体决策会产生比传统群体决策更多的信息，信息不完全性、随机性以及决策者有限理性等因素都会导致群体决策结果与实际情况产生偏差。针对社会网络群体决策中决策偏好信息为定性概念的语言信息，且决策者之间存在信任度的群体决策问题，本文提出了一种基于云模型和PageRank算法的社会网络群决策方法并针对现有的云聚类算法拓展出了社会网络云聚类算法。首先，将语言信息转化为云模型；其次，基于社会网络拓扑图利用PageRank算法来计算每个决策者的权重；接着，使用社会网络云聚类算法将决策者分成几个子聚集并求出子聚集的权重；最后把云模型综合成方案云，利用随机模拟技术获取各个方案云的评分，给出方案的排序，并通过对比分析验证了该方法的有效性。     

基于残缺信息的直觉模糊判断矩阵群决策方法

直觉模糊判断模拟人类的决策过程、反映人类的经验和行为,在处理复杂不确定性决策问题方面具有较高的灵活性和实用性。在实际决策过程中,直觉模糊判断矩阵中的元素会有残缺。本文研究了残缺信息下直觉模糊群组判断矩阵的最优排序方法问题。利用直觉模糊判断的一致性条件,提出了残缺信息下直觉模糊群组判断的最小二乘排序模型,并将此模型推广到完全信息直觉模糊群组判断的情形。算例分析表明,本文的研究是有效可行的。     

考虑决策单元竞争合作动态变化的DEA博弈交叉效率方法

利用DEA方法进行相对效率评估时,决策单元通常需要考虑多重目标,且随着目标的变化,决策单元间竞争合作状态也会发生动态变化。传统竞合模型虽然考虑了决策单元间竞争与合作同时存在的现象,但忽视了竞争合作关系动态变化的过程。本文以竞争合作对策为切入点,将多目标规划中的优先因子引入传统DEA博弈交叉效率模型中,提出了带有优先等级的多目标DEA博弈交叉效率模型,即动态竞合博弈交叉效率模型。该模型充分体现了不同目标下决策单元间竞争合作关系的动态变化,其焦点由传统竞合模型对多重最优权重现象的改善,转向对最优效率得分的直接寻找。利用DEA动态竞合博弈交叉效率模型,本文对环境污染约束下2014年长三角地区制造业投入产出绩效进行了客观的评估。分析结果表明:DEA动态竞合博弈交叉效率模型收敛速度优于传统DEA博弈交叉效率模型,其交叉效率得分收敛于唯一的纳什均衡点;不同目标重要性的差异程度,对最终排名结果不产生明显影响,不需要确切指出。     

边临界图的新下界

图$G$ 为简单的第二类连通图, 且对$G$ 的任意边$e$,有$\chi^{\prime}(G-e)<\chi^{\prime}(G)$, 则称 $G$是临界的.该文给出了阶为$n$ 边数为$m$的$\Delta$ -临界图的新下界, 即$m\geq(3\Delta+6)n/10$, 这里$1\leq\Delta\leq18$