群组决策中专家赋权方法研究

以判断矩阵基础,利用偏差分析,提出了两训专家赋权的新方法,并对文[2]的定权方法进行了改进。最后给出了一个算例。     

群组决策的综合判断矩阵及一致性调整

对群组决策的综合判断矩阵的一致性进行了研究 ,给出了一种确定群组决策的综合判断矩阵并对它进行一致性调整的算法 .     

基于专家动态权重的群组AHP交互式决策方法

为了能在群组决策中得到更为客观和准确的决策结果,在把专家权重划分为静态权重和动态权重的基础上,研究了在交互式决策中专家动态权重的确定方法,给出了共识度的一个定义.在此基础上,研究了群组AHP交互式决策方法中的一致性和相容性检验,给出了基于专家动态权重的群组AHP交互式决策方法流程,最后用一个示例说明了该方法的应用步骤.     

AHP中专家判断信息的提取及一致性调整的方法

本探讨了层次分析法中专家判断信息的提取以及判断矩阵一致性调整的一种方法，其主要思想是通过提取专家判断矩阵中具有相关逻辑关系的信息进行比较，从而推断出专家自身较为集中的判断结果，并在此基础上对专家判断矩阵进行一致性调整。该方法既能够对不满足一致性要求的专家判断矩阵进行调整，又保证了调整后的专家矩阵所包含的是专家主要的判断信息。最后以一个算例说明方法的实施过程。     

AHP判断矩阵调整中的一致性问题研究

对判断矩阵的一致性调整进行研究,分析了次序一致性与满意一致性之间的关系,提出了一种基于次序一致性不变下的一致性调整方法,并证明了CR(A)的收敛性,算例说明了该方法的可行性。     

一种判断矩阵强次序一致性的调整方法

针对现有判断矩阵次序一致性定义的缺陷,提出了判断矩阵强次序一致性定义和特征,依据图论理论,给出了强次序一致性的检验过程、调整算法以及一些修改原则,最后算例说明了该方法的有效性与可行性。     

决策偏好不确定条件下群体决策收敛一致性研究

决策个体之间交互影响是达成群体一致意见的重要因素。本文引入决策个体决策偏好的不确定性以及个体间不对称的影响权重,以此为基础建立群体决策动态观点演化模型,并进行matlab仿真。文中取决策个体的偏好不确定性为常数,作为决策个体对自身观点确定性的大致考量,并把群体中所有决策者的决策偏好不确定性分为相同和不相同两种情况来讨论。仿真实例证明:决策个体观点的不确定性是最终影响群体决策一致性的重要因素,当决策个体偏好不确定性较大时,决策群体更容易得到一致意见;当偏好不确定性较小时,决策群体难以达成一致意见,最终形成几个观点簇;在初始观点分布均匀的情况下,群体观点最终会演化出怎样的观点形态,是由群体中观点不确定性较小的群体所持有的观点决定的。研究内容有助于理解群体决策中一致观点的演化规律,能够为群体决策的引导策略提供参考和借鉴。     

一种基于最小二乘的群组AHP方法

本文以层次分析法中解决群组决策问题的判断矩阵算术加权平均法为基础 ,提出了一种基于最小二乘的群组 AHP方法 ,大量数值模拟计算表明 :该方法较之现有方法在获取排序向量方面更加有效和可靠     

不确定多属性决策中的一种模糊赋权方法

研究了以三角模糊数给出属性权重的不确定多属性决策问题,提出了一种基于三角模糊数的赋权方法,并给出了决策模型.首先决策者将属性权重两两比较的结果用三角模糊数表示,构造三角模糊数互补判断矩阵.通过求解矩阵得到模糊权重.然后,集结各方案的模糊综合属性值,通过构造并求解可能度矩阵对方案进行排序.最后给出了一个应用实例.     

区间数互补判断矩阵一致性及其权重算法研究

研究了区间数互补判断矩阵的一致性和权重求解新方法.基于权重可行域定义了区间数互补判断矩阵一致性,给出了判别其是否具有一致性的简洁方法,为区间数互补判断矩阵排序的可靠性提供了更加合理的理论依据;针对区间数互补判断矩阵是否具有一致性,建立了不同的优化模型求解其排序向量,并且给出了具体的算法步骤;最后用算例验证了方法的有效性和适用性.     

模糊多目标群决策在辅导员定量考核中的应用改进

在高等院校中,辅导员考核是一项非常重要的工作,但是由于考核体系指标很多是定性的,给考核工作带来了不小的难度,模糊多目标群决策算法可以解决此问题;考虑到辅导员定量考核的特殊情况,对算法又做了改进,使其更符合实际情况,最后,给出2009年实际考核的例子来验证算法的正确性和有效性.     

基于指标权重分配的群决策赋权方法研究

本文的主要工作是从指标层入手对群决策中的赋权方法进行研究。首先,根据多位专家给出的某一指标的多个权重,通过一致性检验确定该指标的合理取值区间;然后,以组合权重与通过一致性检验的专家权重之间的偏差最小为目标函数建立优化模型,求解组合权重;最后,通过算例验证了模型的有效性和可行性。本文的主要创新与特色有两点:一是从指标层面对专家权重的一致性进行检验,与根据专家的权重向量的一致性检验相比,更加灵活,且避免了对有效信息的删除和无效信息的放大;二是从指标层面确定指标的组合权重,解决了群决策中的组合赋权问题,改变了专家权重分配对组合权重的影响问题。     

基于区间数偏好信息的专家群体共识性研究

针对群决策中基于区间数偏好信息的共识性问题,给出了一种新的分析方法.首先给出了有关区间数和区间数决策矩阵的定义及若干性质;然后.通过定义有关专家群体判断关于方案针对指标的落影函数和专家群体关于方案针对指标的重心值,给出了群决策中基于区间数决策矩阵的共识性的分析方法和非共识的调整方法.最后,通过一个算例说明给出的分析方法.     

数值标度选择的一个数学实验

讨论了标度与判断矩阵不一致的关系,把判断矩阵的不一致分成矛盾不一致和标度不一致两类.通过扩展五标度等级对比判断矩阵,总共构造了75000(5!×54)个没有矛盾和逻辑错误的判断矩阵,并把他们分成54个等价类进行计算仿真,来研究由标度导致的不一致.通过比较发现9/9~9/1标度,10/10~18/2标度,指数标度的平均一致性相差不大,都比最常用的1-9标度具有明显好的一致性.     

基于组合赋权TOPSIS模型的物流配送中心选址研究

物流的发展离不开配送中心的建设,配送中心建设的首要问题是选址,通过分析影响物流配送中心选址的各种因素,建立了包括自然条件、经营环境、基础设施、成本因素等因素的配送中心选址指标体系.采用层次分析法(AHP)和熵值法组合确定各指标的权重,依据逼近理想解排序(TOPSIS)法的基本思路,建立物流配送中心选址模型.通过对物流配送中心进行选址的实例研究,证明方法的有效性并选出最优方案.     

层次分析中混合最小二乘法的收敛性迭代算法

混合最小二乘法是层次 的一种排序方法,它是由陈宝廉在文[1]中提出的。西文给出了此排序方法的一个收敛性迭代算法,并进行了算例分析。     

定量型多指标决策的层次分析法探讨

本文采用等级标度与层次分析综合的方法对定量型多指标决策问题进行了讨论，它既是层次分析法在定量型多指标决策中的合理推广，同时也为定量型多指标决策问题提供了一种行之有效的方法．     

提高大学生综合素质的层次分析

利用层次分析的方法,有力地说明了在提高大学生综合素质诸因素当中,基础知识尤为重要,从而为教学改革的决策提供了理论依据。     

关于群决策一致性问题研究

对于群决策问题,首先,运用集对分析的思想建立判断矩阵,然后构造判断向量,再运用向量运算,适当地定义一致度的概念,给出了关于群决策一致性测量的计算方法和步骤,并通过算例验证其有效性和实用性.