考虑同群效应的双边匹配决策方法

针对考虑同群效应的一对多双边匹配问题,提出了一种双边匹配决策方法。首先给出了一对多双边匹配和双边成对稳定匹配的概念,并对考虑同群效应的一对多双边匹配问题进行了描述;其次,依据双边匹配主体给出的序值偏好信息,给出了双边匹配主体满意度的计算方法;在此基础上,构建了以双边匹配主体总体满意度最大为目标的优化模型,并且依据模型具有二次整数规划的特点,采用具有Path-Relinking过程的贪婪随机自适应搜索算法进行求解;并证明了当同群主体所在社会网络为对称网络情况下,模型的最优解确定的匹配方案为双边成对稳定匹配;最后,通过一个实例证明了所提方法的有效性和实用性。     

一种基于偏好序信息的双边匹配方法

针对双方主体给出匹配偏好序信息的双边匹配问题,提出了一种决策分析方法。首先通过构建双边匹配满意度函数,将匹配偏好序信息转化为匹配满意度,然后通过集结双方主体相互间的匹配满意度得到综合匹配满意度,进一步地,将综合匹配满意度视为双边主体之间匹配的权,进而将基于偏好序信息的双边匹配问题转化为完全二分图中的权匹配问题。为了解决双边匹配问题,构建了最大权匹配问题的优化模型,并通过模型的求解确定最优双边匹配结果。在本文最后,通过一个算例说明了提出方法的实用性和有效性。     

基于对偶犹豫模糊偏好信息的双边稳定匹配决策方法

针对基于对偶犹豫模糊偏好信息的双边稳定匹配问题,提出了一种新的匹配方法.首先,给出了基于对偶犹豫模糊偏好信息的双边稳定匹配问题的描述;然后,依据双边主体给出的偏好信息构造对偶犹豫模糊偏好矩阵,使用投影技术将对偶犹豫模糊偏好矩阵转化为满意度矩阵;接着,以双方主体满意度最大化为目标,考虑稳定匹配的约束条件,构建了匹配模型;进而,运用组合满意度分析方法,将多目标优化模型转化为单目标优化模型,通过模型求解得到最优的匹配方案;最后,实例分析说明了所提方法的实用性和有效性.     

不确定偏好序信息下考虑主体心理行为的双边匹配决策方法

针对基于不确定偏好序信息的双边匹配问题,本文提出了一种决策方法。给出了双边匹配和不确定偏好序的相关概念,同时给出了不确定偏好序信息下考虑主体心理行为的双边匹配问题描述;以每个主体给出的临界值作为其参照点,计算了每个主体给出的不确定偏好序相对于参照点的收益或损失;考虑到主体损失规避的心理行为特征,依据TODIM思想计算每个主体对另一方主体的益损值的感知价值;在此基础上,构建了求解该双边匹配问题的双目标优化模型,使用线性加权法将双目标优化模型转化为单目标优化模型,通过求解该单目标优化模型获得匹配结果;最后,通过IT服务外包中的供给方与需求方的双边匹配实例分析说明了所提方法的有效性。     

具有不确定偏好序信息的双边匹配决策问题研究

针对具有不确定偏好序信息的双边匹配决策问题,提出了一种决策方法。首先,给出了不确定偏好序和双边匹配决策问题的描述;接着,引入了满意度和支付的概念;在此基础上,考虑到匹配主体对之间的满意度要求及中介收益,构建了求解该双边匹配决策问题的多目标优化模型,采用基于隶属函数的加权和方法求解该模型获得双边匹配方案。最后,通过一个算例说明了该方法的可行性和有效性。     

具有多种形式偏好信息的双边匹配方法

针对含有不确定偏好序、不确定语言变量和残缺互补判断矩阵形式偏好信息的双边匹配问题,提出一种双边匹配决策方法。首先,对具有三种形式不确定偏好信息的双边匹配问题进行描述;然后,依据风险函数、可能度和非线性规划理论,结合不确定偏好序、不确定语言变量和残缺互补判断矩阵的特点构建序值计算规则,进而将三种形式偏好信息转化成序值向量,建立双边满意匹配优化模型;最后,通过算例验证了提出方法的可行性和有效性。     

不确定偏好序下的双边匹配博弈

针对带有不确定偏好序的双边匹配问题,现有方法大都仅注重整体收益之和,忽略了参与人的个体收益以及在交互选择中的策略运用.基于最大满意度准则,给出不确定序下的收益（满意度）矩阵的推导过程;然后,从个体理性视角,结合矩阵博弈的思想构建一种兼顾整体和个体收益的博弈匹配优化模型,并证明模型最优解满足纳什均衡.最后,进一步探讨各种策略选择及其优劣分析.     

犹豫模糊环境下考虑后悔行为的双边匹配决策方法

针对犹豫模糊环境下的双边匹配问题,考虑匹配主体存在决策后将所选方案与其他方案进行对比的心理行为,即决策者是有限理性的,提出一种考虑后悔规避行为的双边匹配方法.首先,对犹豫模糊环境下的双边匹配问题进行了描述;然后,将犹豫模糊信息转化为对主体的满意度,在此基础上,依据后悔理论用满意度构建效用函数和后悔-欣喜函数,转化为相对于匹配主体的感知效用,构造感知效用计算规则,建立双边匹配模型,求解模型获取感知效用最大化.最后,采用IT服务企业的实例来验证该方法的可行性与有效性.     

考虑个体偏好和互惠偏好的双边匹配决策方法研究

针对具有个体偏好和互惠偏好的双边匹配问题,提出了一种考虑稳定性和满意性的决策方法。首先,给出了考虑个体偏好和互惠偏好的双边匹配问题描述;其次,对基于满意度的个体理性匹配、稳定匹配等相关概念进行了界定,并给出了个体满意度、互惠满意度和总体满意度的计算方法;在此基础上,构建了以双边主体总体满意度最大为目标的稳定匹配优化模型,采用基于隶属函数的加权和方法将多目标优化模型转化为单目标优化模型,通过求解单目标优化模型获得双边主体最优稳定匹配方案。最后,通过算例分析说明所提方法的有效性和实用性。     

基于优势的双边匹配决策方法

传统的双边匹配方法根据主体双方给出的偏好序信息排序, 忽略匹配双方个体间存在的差异, 匹配结果不能很好的满足主体需求, 稳定性较差, 造成资源的错配甚至浪费。本文以人为出发点, 基于对匹配主体特征属性的优势结构识别, 提出新的序值依据, 将定性的不确定匹配标准依重视程度量化, 从而实现对人的多维度测量, 最大化个体差异, 以实现“按需匹配”的高稳定性、高满意度匹配结果。构建基于主体客观评价的优势属性量表; 引入个体综合情况的计算公式; 依托隶属度加权法把多目标优化转变成单目标优化; 运用Hungarain方法获得满意度最高且稳定匹配的指派方案; 最后通过算例证明本方法的科学性和可行性。     

考虑后悔规避与匹配意愿的直觉模糊双边匹配方法

针对直觉模糊偏好信息的双边匹配问题,提出一种考虑匹配主体后悔规避心理行为和匹配意愿的双边匹配方法。首先,将双边主体的直觉模糊偏好信息转化为效用值;然后,依据后悔理论的思想,通过一方主体将另一方主体进行两两比较计算每个主体的后悔值和欣喜值,进而计算每个主体的总体后悔欣喜值,构建匹配满意度计算规则,建立双边匹配多目标优化模型,通过分析现有匹配意愿系数确定方法的不足,给出一种新的匹配意愿系数确定方法,在此基础上,考虑双边主体的匹配意愿,采用线性加权法将多目标优化模型转化为单目标规划模型进行求解,获得双边匹配结果;最后,通过一个算例验证了提出方法的可行性和有效性。     

基于累积前景理论的具有不完全序值信息的双边匹配决策方法

针对带有主体期望值的具有不完全序值信息的双边匹配问题,提出了一种基于累积前景理论的决策方法。在文中,给出了该双边匹配问题的描述;将主体给出的期望值视为参照点,构建了相对参照点的益损矩阵;依据累积前景理论和规范化公式,将益损矩阵转化为规范化前景矩阵;在此基础上,构建了求解该双边匹配问题的多目标优化模型,使用线性加权法将多目标优化模型转化为单目标优化模型,通过求解该单目标优化模型获得匹配结果;最后,通过一个实例说明了所提方法的可行性和有效性。     

基于三角直觉模糊数信息的双边匹配决策

本文研究了基于三角直觉模糊数信息的双边匹配问题。给出了三角直觉模糊数和双边匹配的相关理论;以实现每个主体三角直觉模糊满意度最高为目标,考虑到一对一双边匹配约束,构建了多目标双边匹配模型;运用线性加权法和三角模糊数重心法,将多目标双边匹配模型转化为单目标双边匹配模型;进而通过求解该模型获得“最佳”双边匹配方案。风险投资者和风险投资企业的匹配算例证明了所提双边匹配决策的可行性和实用性。     

基于双重参照点的电子中介买卖双边匹配决策方法研究

本文从电子中介角度解决了买卖双方的匹配问题。首先,本文基于累积前景理论建立了双重参照点影响下的买卖双方交易达成条件的模型,并得到不同交易发生时电子中介的最优撮合价格和买卖双方的综合满意度。接着,本文针对中介企业发展的不同阶段和业务的淡旺季,构建了可供中介选择的利润导向型、客户导向型和折中型的买卖双边匹配模型。其中,在利润导向型模型中设定了关于客户满意度的阈值;在客户导向型模型中设定了关于利润的阈值;在折中型模型中同时考虑了利润和客户满意度,并设定了关于两者的阈值。最后,通过实例验证了提出方法和模型的有效性。     

基于语言偏好信息的稳定双边匹配决策方法

针对语言偏好信息下的双边匹配问题,提出一种双边匹配决策方法。首先,将双边主体给出的语言偏好信息转化为三角模糊数;然后,基于去模糊化处理方法将三角模糊数转化为匹配满意度,在此基础上,考虑稳定匹配约束条件,以最大化每方主体的匹配满意度为目标,建立双边匹配多目标优化模型,求解模型,获得双边匹配结果;最后,通过一个算例验证了提出方法的可行性和有效性。     

考虑多种形式信息的求职者与岗位双边匹配研究

针对考虑多种形式信息的求职者与岗位双边匹配问题提出了一种决策分析方法。首先,给出了求职者与岗位双边匹配的问题描述;其次．针对多评价指标下的0—1判断信息、区间数和语言评价等多种形式的信息,通过计算不同形式的评价信息与正理想点的距离定义了岗位对求职者的满意度和求职者对岗位的满意度,以岗位和求职者双方角度的满意度最大为目标建立了多目标优化模型。最后,通过BS公司的实例分析说明了该方法的实用性和有效性。     

基于分布式序关系的双边匹配决策方法

针对分布式序关系的双边匹配问题,提出了一种基于证据推理的决策方法。首先,以双边匹配满意程度为目标,把双边的各个评价信息作为证据,并通过证据融合求出匹配的满意度;接着,构建基于满意度的决策模型来获得匹配方案。最后, 通过算例说明该方法的应用。