基于后悔理论及云模型的多属性群决策方法

针对属性值为不确定语言信息的群决策问题,考虑决策者后悔规避的心理行为特征,提出了一种基于后悔理论及云模型的多属性群决策方法.首先,将不确定语言值转化为云模型;其次,给出一种新的考虑决策者期望的方法求解其权重;然后,通过给出的云模型效用函数构建效用值矩阵,进而通过后悔-欣喜函数构建感知效用矩阵确定方案的综合感知效用,并根据其排序;最后,通过实例说明了方法的可行性和科学有效性.     

基于累积前景理论的直觉语言风险型多属性决策方法

针对属性值为直觉语言数,属性权重完全未知的风险型多属性决策问题,提出一种基于累积前景理论的决策分析方法.方法定义了一种新的直觉语言数距离(R-距离),并讨论它的性质;进而利用累积前景理论,分别以正、负理想方案为参考点计算各属性下各方案的累积前景值,构建累积前景决策矩阵;以综合R-距离最小化为目标,构建最优化模型计算属性权重;进一步依据各方案的综合累积前景值对方案进行排序.最后,通过实例分析说明了该方法的有效性.     

区间数伴语言变量的多属性云模型决策方法研究

针对伴语言变量的区间数多属性决策问题,给出了一种基于云模型的决策方法.方法将云模型和区间数相结合对方案进行模糊综合决策,由语言变量生成对应的云模型,决策者无须给定每朵云的特征.通过云规则进行区间数云转换,结合云模型转化后的区间数进行可能度分析,得到决策方案的排序.通过空袭目标威胁评估实例说明了方法的合理性和有效性.     

基于前景理论的毕达哥拉斯模糊有序加权距离TOPSIS法

针对现有毕达哥拉斯模糊有序加权距离测度法在集结距离测度时忽略决策者主观偏好的问题,文章引入前景理论来反映决策者面临损失和收益时的主观价值感受,根据不同类型决策者构建了基于前景理论的毕达哥拉斯模糊有序加权距离测度方法(PTPFOWD),并构建了基于均衡视角的权重修正系数,以防止过度依赖决策者主观偏好造成的偏误,尽可能保留...     

基于前景理论与PROMETHEE的FMEA风险评估

针对考虑群体评价一致性和专家心理感知行为影响的失效模式及影响分析风险评估问题,提出了基于前景理论和偏好序结构排序法(PROMETHEE)的风险评估方法。首先,专家团队采用语言变量表征风险因子评价信息,利用直觉模糊熵确定风险因子客观权重;其次,采用灰关联度刻画专家评价与群体评价的一致性,以最大化关联度和极大熵准则构建专家权重优化模型;然后,集成风险因子和专家的主客观权重,获得风险因子及专家的综合权重;再次,运用直觉模糊加权平均算子集结专家评价信息,进而借助前景理论构建反应专家心理感知的前景矩阵;最后,基于PROMETHEE方法确定失效模式风险排序,并利用液晶显示器的案例验证了所提方法的有效性和可行性。     

基于云模型和前景理论的城市生态位适宜度评价研究

针对评价值为不确定语言信息的城市生态位评价问题,考虑评价者风险态度对评价结果的影响,提出一种基于云模型和前景理论的城市生态位适宜度评价方法.该方法首先给出了新的生态位适宜度评价指标体系;然后,提出了一种改进的云生成方法,将不确定语言信息转化为云模型,得到云评价矩阵;在此基础上,定义正负生态位最适值,确定正负前景评价矩阵,并依据评价者判断和公平竞争原则构建指标权重模型,根据综合前景值的大小给出城市生态位排序;最后,通过实例说明了方法的可行性和有效性.     

基于模糊—冲突熵的风险性大群体应急决策方法

针对应急决策信息的模糊性以及大群体偏好的冲突性引起决策风险的问题,提出了一种基于模糊—冲突熵的风险性大群体应急决策方法。首先,依据决策者偏好将大群体进行聚类,得到聚集偏好矩阵;其次,提出一个直觉模糊形式的区间直觉模糊距离以减少偏好信息的丢失,同时定义广义直觉模糊数,将二者与前景理论相结合,通过转换得到聚集的直觉模糊前景决策矩阵;再次,构建以决策风险最小化为目标的大群体模糊—冲突熵应急决策模型,计算准则权重,将大群体的前景决策矩阵和准则权重相结合得到方案的综合前景值,并以此对应急方案排序;最后,通过案例的分析与对比验证了所提方法的合理性与有效性。     

基于二维语言评价信息的模糊多属性决策方法

针对评价信息为二维语言变量的多属性决策问题,提出了基于二维语言变量的TOPSIS和TODIM多属性决策方法。该方法首先将二维语言变量中第二维语言评价信息定量化,同时用决策者的主观风险态度刻画了二维语言变量存在的不确定性,进而提出了基于二维语言变量的语言信度结构。为合理的分配信度权重,建立了语言信度分配模型,并定义了二维语言变量基于语言信度结构的距离测度,在此基础上提出了基于TOPSIS和TODIM方法的模糊多属性决策方法。最后通过算例说明该方法的可行性和有效性。     

基于模糊熵-熵权法的混合多属性决策方法

针对决策信息以区间数、直觉模糊数和语言变量给出的混合多属性决策问题,提出了基于模糊熵-熵权法的混合多属性决策方法。通过规范化的方法把区间数转化为直觉模糊数,建立了直觉模糊数与语言变量的对应关系,把混合多属性决策信息统一在同一决策框架下;然后利用熵权法确定属性的客观权重区间,通过求解属性信息模糊熵最小的线性规划模型得到属性客观权重;再与主观赋权方法相结合确定属性的组合权重;最后应用相对熵排序法得到方案的最终排序结果。算例分析表明方法的可行性和实用性。     

基于偏好和动态直觉的产学研合作伙伴选择群决策分析

针对产学研合作伙伴选择的有限理性和偏好特性,基于直觉模糊多属性决策理论和相对熵理论,构建产学研合作伙伴选择群决策模型。运用动态直觉模糊加权几何算子(DIFWG)集成合作伙伴不同时段的个人准则决策矩阵,实现对产学研合作伙伴持续性的评价;运用直觉模糊有序加权平均算子(IFOWA)集成不同决策者的决策矩阵和偏好矩阵,并利用决策者对合作伙伴的主观偏好与对合作伙伴各准则的客观评价之间差距的极小化,基于加权平均思想,求取评价准则的客观权重;然后,引入相对熵求取评价对象理想的最优权重解,依据该解对各合作伙伴进行排序并选择;最终通过实证研究说明了该方法的有效性和可行性,充分利用直觉模糊理论,实现了产学研合作伙伴的“群偏好—多时段—群决策”的全面评价。     

一种基于Choquet积分的多属性直觉模糊决策方法

研究了决策者对方案的主观偏好值以及属性值均为直觉模糊数的且属性间存在关联的多属性决策问题.利用Choquet模糊积分作为集结算子,构建了基于属性关联的M OD和SOD模型.通过求解模型获得属性的权重,进而给出了一种新的直觉模糊多属性决策方法.最后通过一个算例说明了该决策方法的有效性和可行性.     

前景理论视角下大数据资产价值的实物期权评估方法研究

提出了一种新的大数据资产的价值评估方法.在实物期权理论的基础上,将前景理论中的值函数用于计算标的资产每种状态下公司决策者对其价值的主观判断,运用决策权重函数来计算决策者对于规模扩张权、规模收缩权等的主观权重.并基于文献的研究结果,选取了一个算例,利用最小二乘蒙特卡洛模拟对模型进行了模拟计算,得到了合理的大数据资产的评估值.创新点在于:考虑了公司决策者在决定如何运用大数据资产为企业带来收益时的非理性,构建了基于前景理论的大数据资产价值的实物期权定价模型,并且考虑到了在执行规模收缩权时,标的资产的状态可能处于盈利或亏损两种状态的情况.提出的估值模型期望可以为更好地评估大数据资产价值提供一些参考.     

基于语言直觉模糊多属性群决策方法的购房决策分析

针对居民在购房决策过程中具有有限理性且相关决策属性权重信息未知的特点,本文提出一种新的基于前景理论的语言直觉模糊多属性群决策方法解决居民购房决策问题。首先,定义了语言直觉模糊距离并分析其相关性质。其次基于该距离,提出了一种主客观综合定权法来确定决策属性的权重。最后,引入决策者心理因素的前景理论,以平均方案作为参考点,利用各方案加权综合前景值得出备选方案的评价结果,据此对备选方案进行排序。本文将所提语言直觉模糊多属性群决策方法用于居民购房决策中,与已有决策方法的比较分析说明本文所提决策方法的有效性和优越性并为居民购房提供合理科学的参考决策。     

具有异质信息的风险投资商与投资企业双边匹配方法研究

鉴于风险投资商与投资企业双边匹配的特点及外界环境的复杂性与模糊性,构建了具有不同数据类型的风险投资商与投资企业双边匹配多目标优化模型,评价指标信息采用符合实际情况的实数、区间数、三角模糊数、语言变量、直觉模糊数来表示,同时利用熵权法处理风险投资商与投资企业关于各自评价指标的期望值求得评价指标的权重.选取评价指标的期望水平为参照点,基于前景理论,计算各评价指标的益损值,引入决策者风险偏好,得出风险投资商与投资企业满意度.最终构建风险投资商与投资企业多目标优化模型,并利用字典序法求解多目标优化模型·数值例子说明,所建模型与方法的可行性、有效性,可为解决风险投资商与投资企业匹配问题提供方法支持.     

基于MARCOS的二维语言直觉多属性群决策方法

针对二维语言变量在描述不确定性信息自由度方面的不足,将直觉模糊变量融合到二维语言变量中,提出二维语言直觉变量的概念。首先定义了二维直觉语言变量之间的运算和比较规则,在此基础上提出了二维语言直觉信息的集成算子,如加权算术平均、加权几何平均以及广义加权算术平均。其次,基于最优最劣方法(BWM)和信息熵建立了属性权重的计算模型,并将MARCOS方法拓展到二维直觉语言环境,提出了基于集成算子和MARCOS的模糊多属性群决策方法。最后,在实例分析中通过参数敏感性分析、可靠性分析以及对比分析验证了方法的有效性和科学性。     

基于累积前景理论的概率犹豫模糊多属性决策方法

针对属性权重信息未知的概率犹豫模糊多属性决策问题,提出基于累积前景理论的多属性决策方法.首先,考虑概率犹豫元素之间的关系,定义概率犹豫模糊熵,分析其性质,并在此基础上提出新的得分函数.其次,鉴于决策者主观风险态度,引入累积前景理论构建前景决策矩阵.进而利用模糊熵最小化和综合效用最大化构建优化模型计算属性权重.最后,结合...     

基于前景理论的多属性灰关联决策方法

针对决策信息为三参数区间灰数、属性权重部分未知的多属性决策问题,考虑决策者主观风险态度,提出一种基于前景理论的灰关联决策方法。首先利用奖优罚劣的[-1,1]线性变换算子对原始决策信息规范化处理,由此确定正负理想方案。定义基于三参数区间灰数的关联系数,将其融入到前景理论给出了前景价值函数,构建综合前景值最大化的优化模型,求解最优属性权重,并最终确定方案的排序。最后用一个实例说明决策方法的合理性和有效性。     

一种基于累积前景理论的直觉模糊动态决策方法

针对属性值为时间直觉模糊数的动态多属性决策问题,提出一种基于累积前景理论的直觉模糊动态决策方法.方法综合考虑决策者期望和决策信息熵两方面因素给出了时间权重的确定方法,以决策者期望和正负理想点作为参考方案确定前景矩阵,并以公平竞争原则确定最优属性权重,进而通过降维获得方案的综合前景值,根据综合前景值确定方案的排序.最后,通过实例说明了方法的可行性和科学有效性.     

基于直觉模糊AWD方法的供应商选择

供应商选择是供应链管理的关键环节之一.运用直觉模糊精确加权(AWD)和复杂比例评价(COPRAS)方法对供应商选择模型进行了研究,构建了基于直觉模糊精确加权的供应商选择的COPRAS模型.模型将供应商评价值的语言变量转化为直觉模糊数,运用直觉模糊的精确加权方法分别确定各个评价指标的精确权重和同一指标下各个供应商的精确权重,极大地提高了指标权重确定的科学性,然后结合COPRAS方法选择供应商.最后将构建的供应商选择模型在实例中进行了应用,并结合各供应商效用度得出了各个供应商的优先顺序,获得了最佳供应商选择方案,验证了所提出方法的可行性和有效性.     

考虑决策者心理行为的证券投资组合决策方法研究

在现实的证券投资组合决策中,决策者的心理行为是不可忽视的重要因素。本文针对考虑决策者心理行为的证券投资组合问题,给出了一种基于累积前景理论和心理账户的决策分析方法。首先,依据累积前景理论,将决策者对不同市场状态下的预期收益率作为参考点,计算各备选证券收益率相对于参照点的收益和损失,并计算不同市场状态下针对所有备选证券的综合前景价值;然后,依据决策者的心理账户,即以证券投资组合的收益总体综合前景价值最大为目标、以投资期末总财富阈值以及满足财富约束的概率不小于决策者设定的概率阈值为约束,构建了具有概率约束条件的证券投资组合优化模型,通过将概率约束转化为线性约束并求解优化模型,可得到最优的证券投资组合方案。最后,通过一个算例对本文提出方法的可行性和有效性进行了验证。研究结果表明,本文提出的方法能够较好地解决考虑决策者心理行为的证券投资组合问题。