基于直觉模糊集的多准则模糊决策问题

提出了一种基于直觉模糊集处理模糊决策问题的新方法.该方法用直觉模糊集描述方案关于准则集的满足程度与不满足程度.而且该方法允许决策者给出准则对于模糊集“重要”的隶属度与非隶属度,即准则的权重也由直觉模糊集表示.这种方法为决策者做出最优决策提供了一种方便有效的方法.     

求群体多目标决策问题的一种可行方向交互算法

对于群体多目标决策问题,决策者可以各自的关于目标之间的权衡比表达其偏爱信息并进行决策.当个体权衡比具有加性性质时可得群体权衡比.本文以此构造一种求解群体非线性规划问题的交互算法.迭代中基于求解决非线性规划的Topkis-Veinott方法构造可行方向.在一定的条件下,算法收敛于所讨论问题的群体满意解.     

一种求解离散多目标决策的心理学模型

本从心理学的角度,提出了一种基于后悔值的求解离散多目标决策问题的MPTBRV法,中还给出了相应的解法。     

基于对称交互熵的多属性决策排序法

本义研究了多属性决策的排序问题.利用信息熵理论提出了对称交互熵概念,定义了一种新的与理想方案的贴近度,由此给出了基于对称交互熵的排序方法.最后通过算例将新方法与传统的TOPSIS法、夹角度量法和正交投影法作对比,获得了新方法能够更加精确地判断方案优劣的结果.     

模糊环境下的一种多准则决策方法

本文利用模糊集理论以及层次分析法（AHP）原理，建立了一种在模糊环境下对方案进行择优或排序的多准则决策方法。     

求解多属性决策问题的竞赛图法

对一类已知各方案对每个目标的优先次序的多属性决策问题,借鉴竞赛图的排序方法,提出了确定所有方案总排序的竞赛图法。实例表明,该方法可行、有效且易于实现。     

一种通用的城市交通多准则多属性综合评价方法

城市交通领域评价问题具有自身的特点,现有综合评价方法普遍存在着复杂程度较高、易用性不足、对数据要求偏高等问题,在城市交通领域评价应用中具有一定的局限.针对这些现状提出了可以考虑多个准则多种属性的通用综合评价方法,方法可以给出评价对象的综合排序,同时可以得到评价指标的客观权重.对城市共享单车和中国城市交通运输发展水平两个实际问题给出了评价实例,计算结果表明,方法具有客观、简洁、稳健、易用的特点,最后将方法同两种常用的综合评价方法(DEA和TOPSIS)进行了比较,说明了方法的有效性和优越性.     

对多属性决策问题中夹角度量法的质疑

夹角度量法是近年来提出的一种基于TOPSIS的新多属性决策问题的算法.该方法通过定义夹角贴近度来比较方案的优劣.但是通过分析夹角度量法的证明过程,发现其理论推导存在明显的不足,证明了其理论的错误,并通过算例证明了其结论的错误.     

一种三角模糊数型多准则决策的拓展VIKOR方法

针对准则值和准则权重均为三角模糊数的多准则决策问题,提出了一种拓展VIKOR的决策方法.首先,分析了含有三角模糊数的VIKOR方法中群体效用值、个体遗憾值等计算过程中可能存在不满足除法法则的情形;其次,分析了去模糊化参数的选择对于妥协解的影响,提出了确定最优参数的优化模型;最后,通过实例说明了方法有效性和可行性.     

双层规划的递阶交互决策有效化方法

本文讨论了协调集上双层规划问题解的性质,所得结论表明上层将所得利益全部让给下层,或下层将所得利益全部让给上层.当决策者不满足此种有效化方式时,必须寻找体现递阶结构的有效化方法.本文给出了一种保持递阶结构的递阶交互决策有效化方法.该方法适用于下层有多个平行子问题的双层线性规划.     

An interactive satisficing method based on alternative tolerance for fuzzy multiple objective optimization

An interactive satisficing method based on alternative tolerance is proposed for fuzzy multiple objective optimization. The new tolerances of the dissatisficing objectives are generated using an auxiliary programming problem. According to the alternative tolerant limits, either the membership functions are changed, or the objective constraints are added. The lexicographic two-phase programming is implemented to find the final solution. The results of the dissatisficing objectives are iteratively improved. The presented method not only acquires the efficient or weak efficient solution of all the objectives, but also satisfies the progressive preference of decision maker. Numerical examples show its power.     

Some Theory and an Approach to Solving Sequential Multiple-Criteria Decision Problems

This paper examines a sequential multiple-criteria decision problem. The problem arises when a decision-maker is unable to consider all possible decision alternatives simultaneously. The decision-maker evaluates only a subset of all decision alternatives, from which he chooses the most preferred solution. Obviously, this solution is not necessarily ‘globally’ best. An interesting question is: how good is the most preferred solution and what are the chances of finding a better solution by considering additional alternatives? A unified approach to solving this problem based on probability theory is presented and illustrated with numerical examples.     

Non-Euler–Lagrangian Pareto-optimality Conditions for Dynamic Multiple Criterion Decision Problems

In this paper the problem of verifying the Pareto-optimality of a given solution to a dynamic multiple-criterion decision (DMCD) problem is investigated. For this purpose, some new conditions are derived for Pareto-optimality of DMCD problems. In the literature, Pareto-optimality is characterized by means of Euler-Lagrangian differential equations. There exist problems in production and inventory control to which these conditions cannot be applied directly (Song 1997). Thus, it is necessary to explore new conditions for Pareto-optimality of DMCD problems. With some mild assumptions on the objective functionals, we develop necessary and/or sufficient conditions for Pareto-optimality in the sprit of optimization theory. Both linear and non-linear cases are considered.     

InterQuad: An interactive quad tree based procedure for solving the discrete alternative multiple criteria problem

In this paper an interactive procedure based upon a data structure called a quad tree is developed for solving the discrete alternative multiple criteria problem. Called InterQuad, the procedure has been designed with large discrete alternative problems in mind. InterQuad takes advantage of the ability of a quad tree to identify, store, and retrieve nondominated criterion vectors. Then, the user interacts with the nondominated criterion vectors stored in the quad tree in a fashion similar to that of the Combined Tchebycheff/Aspiration Criterion Vector Procedure of Steuer, Silverman and Whisman.     

群体多指标决策的偏好集结方法

研究多个指标条件下,利用个体决策结果形成群体一致偏好的方法、假设个体有加性效用函数,将个体多指标效用函数表示成单个指标评价函数的加权和,群体指标评价函数表示成个体指标评价函数的加权和.通过协商指标权重、指标评价函数、支付意愿三个参数,成对个体达成双方一致.提出了(n-1)对个体之间达成双方一致,从而得出群体效用函数的决策方法,这种分析框架同样可以扩展到联盟协商一致中.     

基于广义WOWA算子的Pythagorean模糊决策方法

针对Pythagorean模糊信息的决策问题,构建广义Pythagorean模糊信息加权有序加权平均(PF-GWOWA)算子。首先,提出PF-GWOWA算子,并证明Pythagorean模糊广义加权平均(PF-GWA)算子、Pythagorean模糊加权有序加权平均(PF-WOWA)算子与Pythagorean模糊加权平均(PF-WA)算子均为PF-GWOWA算子的特例;其次,根据GWOWA算子属性综合权重计算模型,利用PF-GWOWA算子对信息进行集结;最后,通过算例分析和传统方法对比,说明本文提出方法的合理性与有效性。     

蕴含权重的偏序集多准则决策法

针对偏序集方法不能解决含有权重的多准则决策问题,提出一种“隐式”赋权的偏序决策方法。首先将含有m个方案和n个准则的决策问题表示成偏序集,之后按权重由大到小的顺序,对准则进行逐步相加形成n个新的准则,得到一个新的偏序集。根据偏序集间的包含关系,证明了新偏序集不仅蕴含了权重信息,而且比初始偏序集有更强的排序能力。结果表明,该法在应用中仅需获取权重排序信息,无需精确权重,适用于权重难以确定的多准则决策问题。以三峡库区水质评价为例,例子表明新方法明显优于原有的偏序决策方法,能够对13个方案进行聚类和排序,而原有方法在该例中几乎难以应用。     

考虑属性关联的C-TODIM决策方法

针对属性具有关联性的多属性决策问题,考虑到决策者具有参照依赖和损失规避行为,提出一种新的C-TODIM决策方法。依据经典TODIM决策方法,考虑决策者的参照依赖行为,计算每个方案相对于其它各个方案关于各属性的收益或损失值;再考虑到决策者的损失规避行为,集成属性关联情形下方案关于所有属性的收益或损失值,得到每个方案相对于其它各个方案的个体感知优势度;在此基础上,计算每个方案的总体感知优势度,并依据总体感知优势度的大小对方案进行排序。最后通过一个风险投资的算例验证该方法的可行性和有效性。