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.     

基于累积前景理论的区域创新生态位适宜度灰靶评价研究

结合区域创新系统发展过程中的生态学特征,考虑到评价者的认知局限性和风险心理特征,提出了一种新的区域创新系统评价方法.方法给出了基于生态位适宜度理论的评价指标体系,以评价者期望靶心为参考点确定益损评价矩阵,定义正负生态位最适值,确定正负前景评价矩阵,并以评价者期望和公平竞争原则构建生态因子指标权重模型,根据综合前景值确定区域创新系统排序.最后,通过实例说明了方法的合理性和有效性.     

考虑评价者风险的群体评价方法

针对群体评价中多个评价者给出的评价结果非一致性问题,提出了一种考虑评价者风险的群体评价方法,该方法摒弃了以往对评价者风险态度的研究,且不需要集结评价者的评价信息,而是综合考虑评价者的风险因素,利用规划求解得出最终的评价结果,旨在从理论层面上探讨群体评价的方法。首先设定评价情景,提出研究假设并给出评价者风险的定义;然后根据评价者的经验信息和评价过程中的信息确定评价者的权重和此次评价中评价者的风险;根据个体评价结果与理想评价结果偏差最小的原理,设计非线性规划模型求解最终的评价结果。最后,用一个算例检验了方法的有效性。     

需求导向的双激励临界点型综合评价方法

为了从综合评价的角度解决管理中的激励问题，本文提出一种需求导向的双激励临界点型评价方法，其最大的特色在于评价需求者和被评价对象的需求是方法构建的重要导向，并采用对被评价对象的不同指标分别激励的做法。在考虑被评价对象的需求时，通过判断各指标对被评价对象排序的影响情况，确定被评价对象各指标的优劣类型进而确定对应指标的激励方式和激励量。在考虑评价需求者的需求时，首先通过设置各指标的双激励临界点确定被评价对象各指标的激励方式，然后计算各指标的激励系数，进而确定各被评价对象的激励量。最后通过一个算例对方法的应用进行了说明。     

基于灰靶理论的动态评价方法

为了比较多个系统在不同时刻的发展水平和某一段时间的动态累积水平,需要进行动态评价.传统灰靶理论方法无法比较多个系统在某一时间段各个时刻和总体的发展水平,只考虑各评价指标值的差异程度(现状),不考虑指标值增长程度.将二维数据加入时序数据扩展为三维数据,提出基于灰靶理论的动态评价方法,该方法既可以得到各评价对象(方案)好坏程度的评价值及排序结果,也可以得到各评价对象(方案)增长程度的评价值及排序结果,还可以得到同时考虑各评价对象指标值差异程度和增长程度的综合评价值.既可以得到各评价对象(方案)各时刻的综合评价值及排序,也可以得到各评价对象在某个时间段内总体的评价值和排序结果.基于靶心度可以进行模式识别、分级和选优.基于贡献度分析,可以分析各指标对模式靶心度的影响程度,从而找到关键影响因素.最后用一个实例说明本研究实际应用上的有效性.该方法给动态评价提供了思路,是综合评价方法研究的有益补充,可以利用该方法进行应用研究.     

协商评价中评价者动态影响力的计算方法

针对现有协商评价方法中缺乏考虑评价者影响力的局限性,提出一种协商评价中评价者动态影响力的计算方法。首先设定评价情境,提出研究前提假设;然后给出动态影响力的相关概念和定义,提出评价者动态影响力初值、协商权重以及动态影响力增值的计算方法,并对参数敏感性进行了分析;最后通过一个算例验证了方法的实用性和可操作性。     

基于联系度的动态TOPSIS评价方法

为了比较多个待评价对象在不同时刻的发展水平,以及在某一时间段内的总体发展水平,进行动态评价显得十分必要.传统TOPSIS评价方法仅考虑数据序列之间的距离关系,没有考虑距离间的相关性,为解决以上问题,文章将集对分析联系度思想引入TOPSIS,采用联系向量距离代替欧氏距离计算贴近度,加入时间维度,提出基于联系度的动态TOPSIS评价方法.该方法不仅可以得到反映评价指标值差异程度的评价值及排序结果,还可以得到反映评价指标值增长程度的评价值及排序结果,同时还能得到同时考虑以上两种情况的综合评价值及排序结果.将该方法应用于2016-2020年长江经济带绿色发展水平评价,通过实例验证了该方法在实际应用中的有效性.     

基于虚拟最劣解TOPSIS和灰关联度的动态评价方法

为了比较多个系统在不同时刻的发展水平和某一段时间的动态累积水平,需要进行动态评价.针对传统TOPSIS和灰关联度法优缺点,提出新贴近度,同时反映了方案与理想方案和虚拟最劣解之间的位置关系以及方案和理想方案数据曲线的相似性差异.引入虚拟最劣解对传统TOPSIS进行改进,将二维数据加入时序数据扩展为三维数据,提出基于虚拟最劣解TOPSIS和灰关联度的动态评价方法,该方法既可以得到反映各评价对象指标值差异程度的评价值及排序结果,也可以得到各评价对象增长程度的评价值及排序结果,还可以得到同时考虑各评价对象指标值差异程度和增长程度的综合评价值.根据决策者对位置和形状的偏好程度以及存量和增量偏好程度不同,对相应参数取不同值.既可以得到各评价对象各时刻的综合评价值及排序,也可以得到各评价对象在某个时间段内总体的评价值和排序结果.最后将该方法应用于"十二五"期间区域协同创新能力评价,通过实例验证该方法实际应用上的有效性.     

管理者人格特征对其360度评价结果的影响研究

研究了360度反馈差异的原因的问题,重点考察管理者人格特征在其中的作用.研究在回顾文献的基础上,采用问卷调研法收集对同一组管理者的上级评价、自我评价和下级评价,以及管理者的人格数据.结果显示了反馈差异的存在,同时发现被评价者的人格特征对反馈差异的影响有所不同,其人格特征主要在下级评价中有显著作用,但是上级评价较少受到被评价者个性因素的影响.研究进一步讨论了产生这一现象的原因,并指出下一步的研究方向.     

改进型双基点多指标多方案排序法

本文针对双基点法及其一系列改进方法的不足,借鉴DEA方法的“相对效率”和变权思想,对一类多指标多方案评价与排序问题给出了一种合理的评价方法并得出了排序结果.双基点法中权值的设定反映了决策者对评价指标的偏好,但在某种程度上而言,这样的设定过于依赖决策者的主观判断,其合理性和公平性有待商榷.而DEA方法不受任何人为因素的影响,仅依赖被评价方案对应于所考虑因素的状态值,其特点是它在评价某个方案时,从该方案在方案集中的相对效率出发,选择最有利于该方案的权,若变动这组权,只会使该方案在方案集中的排序结果要么不变要么更差.文章进一步对多个方案的相对效率为1的情形给出改进方法,最后选用两个实例加以说明.     

基于集对分析的组合评价模型及其应用

组合评价是目前处理单一评价方法的不一致性、提高评价结果的可靠性和合理性的有效途径,现有的组合评价方法的主要不足是对这些单一评价法的评价排序值之间的一致性信息利用尚不够充分.提出用集对分析方法的联系度从同、异、反三方面定量描述这些一致性信息、并用于构造模糊互补判断矩阵来确定各单一评价法的组合权重的新模型(CEM-SPA).CEM-SPA的应用结果表明:CEM-SPA的组合评价结果比单一评价法更具有可靠性和合理性,与各单一评价法的相容性均很高;CEM-SPA利用各单一评价法的相容性测度确定各单一评价法的权重,利用各单一评价法的信息比常用的平均值法更充分因而显得更为合理;CEM-SPA在基于评价排序值的系统组合评价中具有推广应用价值.     

基于一致性排序的动态评价方法研究

主要工作是通过Copealand重排序方法构建动态评价模型,研究动态评价中的一致性排序问题,并通过实证研究验证模型的有效性.首先,利用基尼系数赋权法建立评价模型,确定静态评价结果和排名;然后,通过Copealand法确定出一个综合不同年份排序的一致性排序;最后,根据评价对象不同年份排名的发展趋势对一致性排序进行修正,得到最终的排序.主要特色一是通过Copealand法集合不同年份的排序确定最终的一致性排序,避免了通过引入时间权向量确定动态权重时人为主观因素太强的问题,解决了动态综合评价中的一致性排序问题;二是通过对一致性排序的修正,保证了最终的排序能够体现不同年份的发展趋势.     

基于主客体协作的群组评价方法

针对多属性综合评价问题,提出了一种主客体协作式群组评价方法。首先介绍了评价客体意见的获取手段,给出了一种在评价客体没有能力提供自身意见的情况下的意见提取方法;然后以评价主体提供的信息检验评价客体提供信息的失真程度,以评价客体提供的信息检验评价主体提供信息并判定评价主体的能力大小,据此给出评价客体和评价主体的话语权重;根据"差异驱动"原理,集成评价客体群体给出的评价结果和评价主体群体给出的评价结果,得到最终的评价结论。最后,用一个算例检验了方法的有效性。     

权重可变条件下员工绩效排名稳健性的Hasse图分析

绩效排名是绩效考核过程中关注度最高的环节,也是引发争议的“活火山”。因此,识别排名争议和控制排名风险是提升组织公平感和员工满意度的必要手段。以权重不确定性为切入点,应用偏序集理论重构绩效评价模型,获得员工绩效排名Hasse图,直观展示员工分层聚类及不稳健排序;并讨论Hasse图分层方法与性质。实例分析表明,利用偏序集构建的绩效评价模型有助于控制考核排名中的风险点,提升员工绩效考核质量。     

The method of medians in the problem of ranking interval objects specified by three points

A method for ranking interval objects is proposed and analyzed; the characteristics of those objects are represented by pessimistic, optimistic, and most probable estimates. The method is based on the approximation of the binary probability preference relation by the binary median preference relation. The method is verified using statistical modeling (the Monte Carlo method). The proposed approach can be used for ranking nonreusable and reusable objects.     

A novel technique of object ranking and classification under ignorance: An application to the corporate failure risk problem

This paper exposits a novel technique for the ranking and classification of objects to a particular state. Each object is described by measurements from a number of variables which may offer different levels of support for the individual objects to be associated with the two states, a given hypothesis and not the hypothesis. The Dempster–Shafer theory of evidence is a central component of this technique. This allows for a measure of concomitant ignorance, which may encompass the precision of the individual measurements as well as the possible ambiguity of their influence in the subsequent classification of objects. The level of ignorance present influences the utilisation of the technique as a tool for the ranking or classification of objects. A simplex plot method of representing data allows a clear visual representation (interpretation) to the degree of interaction of the support from the variables to the ranking or classification of the objects. To illustrate the proposed technique, the application considered here is the elucidation of the risk of corporate failure of a number of companies. Subsequently, each variable (financial and non-financial) may offer support for the ranking and classification of companies to between the extreme states of being a failed or non-failed company. A comparison on the ranking and classification of companies is made with a traditional multivariate discriminant analysis.     

生态文明发展状况的动态奖惩评价及应用

推进生态文明建设是全面建设小康社会的新要求。本文提出一种具有奖惩特征及引导作用的生态文明评价模型。首先,根据被评价对象的实际发展趋势以及不同被评价对象同一时刻评价值的平均增量确定各被评价对象不同时刻评价值的理想点;其次,根据被评价对象实际评价值与理想点之间的差值确定被评价对象的奖惩情况、奖惩因子以及具有奖惩特征的动态综合评价值;最后,应用该方法对中国10个省域的生态文明状况进行了评价与比较分析。     

Arrangements and Ranking Patterns

In the unidimensional unfolding model, given m objects in general position on the real line, there arise 1 + m(m − 1)/2 rankings. The set of rankings is called the ranking pattern of the m given objects. Change of the position of these m objects results in change of the ranking pattern. In this paper we use arrangement theory to determine the number of ranking patterns theoretically for all m and numerically for m ≤ 8. We also consider the probability of the occurrence of each ranking pattern when the objects are randomly chosen. Received March 5, 2005     

考虑二次优势判别的动态竞优评价方法及应用

针对动态综合评价中难以判别个性化优势和权重确定“重近轻远”的问题,提出了一种考虑二次优势判别的动态竞优评价方法。采用竞优理论中的个性化优势判别法确定客体的各指标权重;据此构建比较优势评价模型,对其各评价结果求解算术平均数,确定民主优势评价值;随后对民主优势评价结果进行二次个性化优势判别,并计算客体的动态个性化权重;进一步建立和求解动态的自下而上比较优势评价模型和自上而下的民主优势评价结果。此外,以一个应用算例来验证该方法的有效性和优越性。     

基于客体优势识别的自主式竞优评析方法

针对多指标描述的一类社会事物群体,提出了一种基于客体优势识别视角的自主式竞优评析方法。该方法以最大程度的尊重事物客体的内质差异为出发点,将竞优评析过程分为个体优势识别、竞优模式识别和模式话语权重确定三个阶段。首先在不违背群体公共价值观念的前提下,从最有利于事物个体的角度识别其优势特征;其次利用聚类分析的方法,从优势特征集中识别群体竞优行为的模式特征;然后以各竞优模式包含的个体数量和评价信息的差异程度为基准确定各模式的话语权重,并得到最终的评价结果。最后以一个算例证明了方法的可行性和有效性。