基于ANP与模糊TOPSIS-CRITIC方法的不确定多属性决策模型

随着多属性决策问题的日益流行,处理决策问题的复杂程度也逐渐增加,针对其中权重不确定,难以量化各影响因素主观权重与客观权重以及指标排序不精确的问题,提出了一种将网络层次分析法(ANP)与模糊指标相关性的指标权重确定法(CRITIC)、逼近理想解排序法(TOPSIS)相结合的不确定多属性决策模型首先,在分别使用ANP方法和...     

基于前景理论的三角犹豫模糊多属性决策方法

针对属性权重信息完全未知,属性值为三角犹豫模糊元的多属性决策问题,提出一种基于前景理论和模糊结构元的决策分析方法。首先,基于模糊结构元理论,定义三角犹豫模糊元的结构元形式和海明距离公式,并通过求解属性间距离离差最大化的优化模型确定权重。其次,依据前景理论,分别以正负理想点作为决策参照点,构建收益矩阵和损失矩阵。在此基础上,应用TOPSIS方法计算各备选方案的相对贴近度,并依据相对贴近度的大小实现备选方案排序。最后,通过算例验证方法是有效和可行的。     

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...     

基于信息量的不确定型多属性决策方法

针对属性值为区间数的不确定型多属性决策问题进行了研究,给出了属性值满意度的概念和考虑风险系数的满意度评价函数计算方法;重定义了公理设计理论的信息量概念,提出了基于信息量的不确定多属性决策方案排序方法,为解决不确定型多属性决策问题提供了一种简单实用的方法。最后利用实例计算了验证了方法的有效性和可行性。     

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.     

基于数据包络分析的混合多属性第二分值拍卖机制

多属性拍卖在传统价格拍卖的基础上纳入了价格和质量多个属性,已广泛应用于许多领域。本文针对输入几乎没有先验结构且投标人数量足够大的情况,在以往有关多属性拍卖研究的基础上将单个投入扩展为多个投入,将物品的多个属性(价格、完成时间、劳动力数量、质量等因素)合理划分为投入或产出,设计了运行有效的基于数据包络分析的多属性第二分值拍卖机制。与其他方法相比,数据包络分析方法可以有效解决多投入多产出问题,结合多目标规划方法,可以帮助采购方在最大化自身利益的同时,找到整体表现更好的供应商。该机制满足个人理性和激励相容,与传统第二分值拍卖机制相比,在吸引投标人的前提下能够最大化拍卖人的利益。     

不确定语言多属性决策的组合方法

研究了属性权重完全未知、属性值以不确定语言变量形式给出的不确定语言多属性决策问题.首先引入了不确定语言变量的运算法则,以及不确定语言变量之间比较的可能度公式,给出了不确定语言变量间的距离的概念.针对属性权重完全未知的情形,给出了一个求解权重的组合公式.然后利用不确定语言加权平均(ULWA)算子,对不确定语言决策信息进行加权集成,并利用可能度公式构造可能度矩阵(互补判断矩阵),继而利用互补判断矩阵排序公式对决策方案进行排序和择优.最后进行了实例分析.     

基于理想关联度的不确定多属性决策方法

针对只有部分属性权重信息且属性值以区间数形式给出的不确定多属性决策问题,提出了一种逼近理想关联度的决策分析方法。首先改进了文[4]给出的区间数决策矩阵的规范化方法;然后提出了利用期望-方差区间数排序方法求解理想最优方案;最后依据关联系数矩阵给出了属性权重信息不完全的区间数多属性决策问题的求解方法,其核心是求解线型规划得到属性权重,进而根据各个方案与理想最优方案的综合关联度大小进行排序。特别地,给出了属性权重完全未知的简洁方法,文后的实例验证了方法的可行性和有效性。     

一个基于不确定动态几何加权平均算子的多属性决策方法

针对决策过程中,方案属性信息的不确定性且信息是分多个阶段给出的,给出了一个不确定多阶段信息集结算子,不确定动态几何加权平均(UDWGA)算子.该算子可以将决策者在多个阶段给出的区间型信息进行集结.给出了基于此算子的不确定多属性决策方法,最后的实例说明方法的有效性和合理性.     

统计信息下在线反向拍卖的竞争分析

对于投标具有统计特征的在线反向拍卖问题,利用在线算法与平均情形竞争分析相结合的方法,讨论了单一定价策略的平均情形最优单一定价及其竞争性能,提出了无限可分商品在线反向拍卖的平均情形竞争分析策略,基于此策略建立了具有均匀分布特征的在线反向拍卖模型,通过对模型求解得到了采购商的竞争需要曲线。与不考虑投标的统计信息、只是利用常规的最坏情形竞争分析得到的在线反向拍卖的竞争策略进行对比分析,发现统计信息的利用提高了在线反向拍卖策略的竞争性能。     

基于价格歧视策略的多单元逆向多属性英式拍卖机制

针对现有的多单元逆向多属性拍卖机制的市场分配效率都比较低,不利于社会效益最大化和采购双方长期合作等问题,设计了高效率的基于价格歧视策略的多单元逆向多属性英式拍卖机制,利用线性混合整数规划建立了赢者确定模型,并基于新建立的拍卖机制给出了拍卖流程和投标策略,为供应商提供投标决策支持。然后通过设计数值实例和对比模拟实验收集数据,采取统计分析的方法验证了新设计的拍卖机制市场分配效率和采购方的效益都比较高。上述研究结果适用于通过逆向多属性拍卖与信息技术相结合的网上自动化多单元商品采购。     

基于累积前景理论和VIKOR的毕达哥拉斯犹豫模糊风险型多属性决策方法

针对属性权重未知,且属性值为毕达哥拉斯犹豫模糊数(PHFN)的风险型多属性决策问题,考虑到决策者的有限理性行为,提出基于累积前景理论(CPT)和多准则妥协优化解(VIKOR)的决策方法。首先,定义PHFN的分散率,并构建优化模型确定属性权重。其次,将CPT融入PHFN环境,定义PHFN的价值函数,并结合决策权重函数计算方案在各属性下的综合前景值。进一步,构建综合前景值矩阵,在此基础上运用VIKOR法确定方案排序。最后,通过风险投资项目选择的应用案例说明所提方法是可行、有效的。     

一种基于前景理论和改进TOPSIS的模糊随机多准则决策方法及其应用

针对准则值为区间灰数直觉模糊数、准则权系数部分已知以及自然状态出现概率为灰数的多准则决策问题,提出一种结合前景理论和改进TOPSIS的决策方法。该方法首先定义了灰色直觉模糊数的前景价值函数和概率权重函数,并利用前景理论构建出前景决策矩阵;接着从两个方面对传统TOPSIS决策方法进行改进:(1)过定义方案间综合差异的概念,采用离差最大化思想,建立平均综合差异最大化规划模型,给出了一种兼顾主客观权重信息确定准则权系数的新方法;(2)用灰关联替换备选方案与正负理想方案的距离,据此刻画了各方案与正负理想方案的贴近度。进而利用改进TOPSIS决策方法中的综合贴近度对方案进行了排序。最后通过实例验证了该方法的有效性。     

基于在线评论和前景效用的商品等级评价及选择方法

商品属性或特征的在线评论对消费者选择商品产生重要影响,现有方法尚未关注商品级别和消费者的有限理性问题。为此,本文提出在线评论中基于前景理论的商品选择方法。首先,描述了依据在线评论的商品选择问题;然后,定义商品关于属性值级别隶属度,进而计算级别正理想点和负理想点;其次,以正理想点和负理想点为参考点,计算各个商品的前景综合级别特征值,据此提出基于二元语义的商品等级评价与选择方法。最后,通过一个商品选择案例说明该方法的有效性和合理性。     

基于在线评价信息的概率语言多属性变权决策方法

针对电子商务网站中涌现的大量在线评价信息,本文提出一种基于在线评价信息的概率语言多属性变权决策方法,指导消费者的购买决策。在本文方法中,首先利用概率语言描述在线评价信息,构建概率语言决策矩阵,并重新定义了区间概率语言的得分函数;其次,利用变权方法处理决策矩阵,得出不同方案的各属性权重;再次,依据得出的属性权重,基于后悔理论,考虑决策者风险规避系数,求出各方案的综合感知效用值,并据此排序。最后,利用汽车之家网站提供的顾客在线评价信息,以一个汽车选择的实例说明了本文所提方法的合理性与实用性。     

基于模糊熵的直觉模糊多属性群决策方法

针对专家权重未知、专家判断信息以直觉模糊集给出的多属性群决策问题,提出了一种新的决策方法.通过定义直觉模糊集的模糊熵计算专家判断信息的模糊程度,进而确定每位专家的权重.然后定义直觉模糊集的模糊交叉熵确定备选方案距理想方案和负理想方案的距离,再根据加权算术算子集结专家的判断信息,得到方案的排序.最后,通过一个实例分析验证了方法的有效性.     

基于前景理论和三角模糊MULTIMOORA的多阶段决策方法

针对时间权重与属性权重完全未知的三角模糊多属性决策问题,基于前景理论和MULTIMOORA提出一种新的决策方法。首先,建立备选方案在不同时段的三角模糊前景决策矩阵,根据时间度及不同时段内备选方案前景值的差异构建时间权重优化模型,并运用最大偏差法的基本思想获得属性权重。其次,基于三角模糊数提出一种新的MULTIMOORA扩展形式,并结合占优理论对备选方案进行比选。最后,通过实例证明了所提方法是可行的,也是有效的。     

基于模糊测度与累积前景理论的区间二型模糊多准则决策方法

针对准则值为区间二型模糊数且准则间存在关联关系的风险型多准则决策问题, 本文提出一种基于模糊测度理论与累积前景理论的区间二型模糊多准则决策方法。首先, 为全面反映准则间的关联关系, 本文提出Shapley区间二型模糊Choquet积分算子, 并证明该算子的一些性质。其次, 为反映专家行为偏好, 本文定义区间二型模糊前景效应与前景价值函数, 并提出累积前景Shapley区间二型模糊Choquet积分算子。然后, 为确定准则集的模糊测度, 本文建立基于区间二型模糊双向投影与Shapley函数的权重优化模型。在此基础上, 本文给出一种用于解决准则值为区间二型模糊数, 准则间存在关联关系, 专家存在风险偏好以及准则权重部分未知的多准则决策方法。最后, 通过风险投资实例佐证所提出的方法的适用性与科学性。     

一种基于决策矩阵的DST-AHP多属性决策方法

针对层次分析法决策时存在两两判断、一致性检验次数过多和判断矩阵残缺性等问题,本文提出了一种基于决策矩阵的DST-AHP多属性决策方法。该方法结合决策矩阵的特征值,构建DST-AHP方法层次结构模型和判断矩阵,并根据判断矩阵定义不同属性下各焦元的基本概率分配函数;然后利用Dempster合成法则对基本概率分配函数值进行合成,依据合成后值对方案进行排序。最后对AHP和DST-AHP两种方法进行比较分析,说明该方法的有效性。