对指标带有偏好的多阶段多指标决策

本在对指标带有偏好分析的基础上,又定义了理想方案及贴近度,进而将多阶段多指标决策问题转化为一个多目标优化模型来处理,并将其应用于证券投资领域。     

权重信息未知对方案有偏好的vague集多指标决策

就指标权重未知,且对方案有偏好的vague集多指标决策问题,提出了通过使决策者的主观偏好值与属性值的相离度最小来建立最优化模型,从而获得指标的权重.通过将vague值转化为模糊值来建立模糊值矩阵,由模糊值矩阵按各指标对应值的大小对方案进行排序,形成多个线性序,进而由线性序来构造模糊优先矩阵,对其进行截割,得到最优方案.最后通过一个实例说明此方法的具体决策过程.     

基于OWGA算子的偏好信息集结法及其在群决策中的应用

研究了决策者的偏好信息以不同形式给出的群决策问题。首先，利用不同偏好信息之间的转换公式，将偏好次序型、效用值型、互反判断矩阵型三种偏好信息一致化为模糊互补判断矩阵型的偏好信息；其次。利用加权几何平均（OWGA）算子对一致化后的决策信息进行集结。再对方案的加权几何平均优势度进行综合集结，并以此进行方案的排序，提出了基于OWGA算子的群决策方法，该方法具有操作简便和计算量少的特点。最后。通过实例说明方法的可行性和实用性。     

一种新的区间数多属性决策权重信息集结方法

针对属性权重以区间数形式给出的多属性决策问题,在充分分析区间数向量的性质后,给出了一种决策模型。模型首先利用区间数权重向量得到决策偏好,然后在离差最大化思想指导下解决此带有决策偏好的决策问题。最后,通过一个实例说明了方法的可行性。     

不同直觉偏好信息下的多属性决策方法

研究了属性值为实数且决策者对属性的偏好信息以直觉判断矩阵或残缺直觉判断矩阵给出的模糊多属性决策问题.首先介绍了直觉判断矩阵、一致性直觉判断矩阵、残缺直觉判断矩阵、一致性残缺直觉判断矩阵等概念,而后分别考虑关于直觉判断矩阵和残缺直觉判断矩阵的多属性决策问题,接着建立了基于直觉判断矩阵和残缺直觉判断矩阵的多属性群决策模型,通过求解这些模型获得属性的权重.进而给出了不同直觉偏好信息下的多属性决策方法.最后通过一个例子说明了该方法的可行性和实用性.     

模糊偏好下多目标群体决策的一种客观赋权方法

对具有模糊偏好的多目标群体决策问题,给出了模糊决策矩阵规范化公式,建立了确定各目标权重的优化模型,提出了一种客观赋权方法,为模糊偏好的多目标群体决策提供了一种简单实用的可靠方法,该方法具有确定权重的客观性和科学性等特点,计算简便,用途广泛.最后通过一个算例说明了该方法的实用性和有效性.     

带有方案偏好关系的模糊多属性决策方法

针对属性值为一般模糊变量、属性权重信息完全未知但已知方案偏好关系的模糊多属性决策问题，给出了决策方法。首先通过求解一个模糊期望值模型来确定属性的权重，然后基于简单加权平均法则来计算各方案的模糊综合评价值,再根据比较模糊变量大小的期望值方法来对方案进行排序,最后给出一个算例。     

方案有类别偏好的多粒度语言灰靶决策方法

研究了方案有类别偏好的不同粒度语言信息决策方法。基于不同粒度语言的距离转换函数方法,将其转换成标准语言距离;针对不完全的属性权重信息,通过灰靶决策的原理表征方案的综合靶心距;基于案例学习的思想,建立了考虑方案有多种类别偏好的属性权重确定模型。算例表明了方法有效性。     

基于累积前景理论的考虑群体参考点的多指标风险决策方法

针对考虑多个决策者给出不同的指标期望的多指标风险决策问题,提出一种基于累积前景理论的决策分析方法。在本文中,将决策者给出的指标期望视为参照点,通过构建基于参照点的价值矩阵和权重矩阵,进而构建前景决策矩阵,并基于前景决策矩阵来计算每个方案的综合前景值,然后依据综合前景值的大小对所有方案进行排序。最后,通过一个算例说明了该方法的可行性和有效性。     

基于直觉纯语言集结算子的多属性群决策方法

定义了直觉纯语言集及其运算法则和直觉纯语言变量的数学期望和精确函数,提出了一些基于直觉纯语言评估标度及其运算法则的信息集结算子。在此基础上,给出了一种专家权重、属性权重及属性值均以语言标度形式给出的直觉纯语言信息集结方法,并将此方法应用到多属性群决策中,实例分析表明了该方法的有效性和可行性。     

群体决策的偏好协调性检验

对于一类群体决策问题，本文引进群体的偏好协调性指标，并且给出了偏好协调性指标的统计检验．在此基础上，还提出一个求该类群体决策问题的方法，以及讨论了群体的偏好快调性指标和群体决策结果间的关系．     

群体多目标决策联合有效解类的不变凸充分条件

对于群体多目标决策问题，文[1]引进它的联合有效解类的概念，并给出这类解的最优性必要条件，在对于问题的目标函数和约束函数附加凸性的条件下，文[2]又给出了联合有效解类的最优性充分条件，本文进一步在目标函数和约束函数具不变凸和不变广义 凸的情况下，分别给出了联合有效解类的若干最优性充分条件。     

一种新广义混合比例平均算子及其在多属性群决策中的应用

给出一种新广义混合比例平均(NGHPA)算子,并提出一种基于NGHPA算子的多属性群决策方法.理论分析表明:NGHPA算子同时推广了广义有序加权比例平均(GOWPA)算子和广义加权比例平均(GWPA)算子,它不仅反映了所给数据所处位置的重要性,而且还考虑了数据本身的重要性.此外,算子具有单调性、幂等性、有界性和置换不变性.最后,通过一个算例说明所提的方法是有效的、可行的.     

随机偏爱群体决策的随机Borda数法

对于具随机偏爱信息的群体决策问题，本文引入供选方案的随机Borda数和供选方案集上的随机Borda数映射概念．在讨论了随机Borda数映射满足随机偏爱公理的基础上，给出一个对所有供选方案进行群体排序的方法．     

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。     

多指标决策广义双基点法

在多指标决策双基点法中,指出了已有方法的不足,基于靠近理想点和远离负理想点这两个基准,本文定义了一种新的相对贴近度的计算公式,由此给出了一种广义双基点法.     

考虑群体参照点的多属性决策方法

针对考虑群体参照点的多属性决策问题,提出一种基于前景理论的决策分析方法。在提出的方法中,考虑了群体成员的心理行为。首先,依据D-S证据理论的思想,计算各参与决策人的参照点对群体参照点的影响度,进而确定群体参照点;然后,依据前景理论分别建立相对于群体参照点的群体收益矩阵和群体损失矩阵,并通过计算每个方案的群体前景值进行方案排序。最后,实例分析说明了提出方法的可行性。     

群决策中语言信息与其他4种偏好信息的一致化方法

研究语言信息与其他4种偏好信息(偏好次序,效用值,互反判断矩阵,互补判断矩阵)之间的相互转换问题.首先,根据各种偏好信息的实际意义,给出语言信息与他们之间的转换公式,并从理论上证明转换公式的合理性;其次,证明了若语言判断矩阵具有完全一致性,转换后的互反判断矩阵和互补判断矩阵也具有完全一致性;最后用实例验证了转换公式的有效性.