时序特征下语言评价信息的激励性集结方法及应用北大核心

针对语言型评价信息在动态群体评价中的有效集结问题,提出了一种新的时序特征下语言评价信息的激励性集结方法。首先,考虑指标的时序变异特征,通过熵权的相对变异度来修正指标熵权得到各阶段指标的可信权重;其次,给出二元语义时序激励算子(time ordered incentive operator,TOI)的定义,引入柔性时间权重和激励性调节系数,进行评价信息的激励性集结;最后,以某运载火箭研究院对其供应商的合作效果评价为背景进行算例研究。结果表明:所提方法是进行语言型动态群体评价的有效方法,具有良性的激励引导作用,且能在一定程度上避免以往语言信息处理所造成的信息扭曲和损失,为解决动态群体评价问题提供了一种新途径。     

基于组合赋权和VIKOR的学术期刊综合评价研究

针对传统学术期刊综合评价中指标权重大多为单一赋权且评价信息难以集结的问题,提出一种新的基于组合赋权和VIKOR的学术期刊综合评价模型.首先,分别利用DEMATEL方法和熵权法确定指标的主观权重和客观权重;然后,利用乘法归一化方法计算指标的组合权重;最后,基于VIKOR方法计算各方案的利益比率值并排序.以教育类期刊为研究对象,结果表明,模型不仅能够充分考虑学术期刊指标间的相互影响关系和指标提供的信息量,还可以有效避免个别较差指标的消极影响被其他指标中和,为学术期刊评价问题提供了一种新思路.     

考虑评价信息满意度的群体信息集结方法研究

信息集结方法是群体评价的重要研究内容,针对该问题本文对评价信息满意度进行测度,并基于此对群体信息的集结方法展开研究。该方法根据指标信息的变化赋予评价者不同的权重,以改变现有研究中评价者权重大多固定不变的做法,旨在使群体信息集结的结果更加公正和准确。首先对问题进行界定并给出评价信息满意度的定义;然后分别给出先验信息满意度和评价过程中的信息满意度的确定方法,利用先验信息满意度确定各评价者的初始权重,并利用评价过程中的信息满意度对其修正,从而得到各评价者的权重矩阵。最后,按照各评价者的评价信息满意度对群体评价信息进行集结。     

基于分层激励控制线的多阶段信息集结方法

针对时序动态综合评价问题,给出了一种具有分层激励特征的多阶段信息集结方法。该方法通过分层实现逐步激励,从而诱导个体或组织的突破式发展。首先,在界定了分层原则的基础上给出了激励控制线的确定方法;然后,提出了一种带有奖惩特征的信息集结模型。最后,通过一个算例对该方法的有效性进行了验证。在实践中长期使用此方法,可促使被评价对象的快速成长,同时也能减弱或避免其出现大幅倒退的情形。     

一种体现发展趋势的自-互激励型多阶段信息集结方法

针对时序动态综合评价中多阶段信息集结问题,提出一种体现发展趋势的自-互激励型集结方法。首先,根据被评价对象不同的发展趋势得出不同的预测点,连接预测点得到预测线,以预测线为基准对被评价对象进行状态上的自激励;其次,依据原始评价值的大小衡量增长难度,并与增长速度结合,进行增长水平上的互激励;最后,通过算例验证方法的有效性。该集结方法从激励的视角考虑被评价对象自身的发展趋势和相对增长水平,据此对不同起点的对象实行差别化激励,充分尊重了个体发展差异。     

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。     

基于熵值-双向激励的黑龙江城市经济发展的动态综合评价

针对黑龙江省2013-2017年十个主要城市的主要经济发展指标的样本数据,考虑到不同指标所包含信息量的不同,通过采用熵权法对原始数据进行处理,并对所得评价信息进行线性集结,得到了十个城市在每一年的静态综合评价值,然后在静态综合评价基础上引入激励因子,构建激励控制模型,并结合时间维度对黑龙江各城市经济发展实现了动态综合评价,可为政府有关部门制定相关决策和发展规划提供一定参考.     

基于时间度的动态直觉模糊多属性妥协决策

针对当前动态直觉模糊多属性决策方法存在的不足,提出一种基于时间度的动态直觉模糊妥协决策方法。引入时间度准则,基于逼近理想解法融合主客观两类赋权法,获得兼顾主观偏好和样本客观信息的时序权重,克服现有时序权重主观赋值的随意性,同时运用直觉模糊熵(IFE)确定不同时序状态下各属性权重;根据动态直觉模糊加权几何算子(DIFWG)集结不同时序直觉模糊决策矩阵,构造动态直觉模糊综合决策矩阵,并利用VIKOR法,提供兼顾群体效用最大化与个体后悔最小化的各方案妥协折中排序,得到与理想解最近的妥协方案;以分布式创新企业合作伙伴选择为例,验证该方法在实际决策过程中的可行性和有效性。     

一种新的基于时序增益激励的赋权方法及应用

针对具有激励特征的动态综合评价问题,在分层规则和激励导向的基础上,提出一种具有识别功能的时序增益激励赋权方法。首先根据各被评价对象在各指标上的整体增益速度的趋势和状态,遵照分层规则对评价指标识别并分层;然后将整体增益速度的趋势和状态“积”性集结得到相应的激励量,并根据激励导向以组合赋权的方式确定指标权重。最后,通过中国31个省域的科技发展水平实证分析对方法的应用过程进行了说明。该赋权方法从激励的视角充分考虑了被评价对象在各指标上的发展趋势和发展潜力,据此,被评价对象可判断自身优势和不足,决策者也可统筹把握被评价对象整体发展情况,实现精准引导、统筹兼顾和公平激励。     

基于前景理论和熵权法的交叉效率集结方法

传统的交叉效率集结过程通常采用算术平均方法,不仅会低估自评的重要性,而且未考虑决策者的风险偏好。针对上述问题,提出一种基于前景理论和熵权法的交叉效率集结方法。首先,求解交叉效率矩阵,运用熵权法确定他评过程中评价单元的指标权重。然后,引入前景理论以考虑决策者在交叉效率集结过程中的风险偏好,利用TOPSIS方法识别正负参考点,进而构造总体效用函数,得到前景交叉效率矩阵。随后,构建最大化前景价值模型,求解集结权重。该方法既考虑到交叉效率集结的相对重要性权重,又将决策者的风险偏好纳入到效率评价中,从而实现决策单元的全排序。最后,结合实例验证方法的有效性。     

群体综合评价中兼顾权威与共识的专家权重方法研究

针对多指标综合评价中专家权重确定问题,提出一种新的专家赋权思路.首先,对评价对象的每个指标都设定一组相应的专家主观权重值,以反映专家在不同指标中的重要性程度.其次,依据专家所作出的评价信息,首次提出基于专家个体与群体意见的偏差达到最小(即共识最大)的准则,通过构建最优规划模型求解客观权重.最后将专家主观权重与客观权重有效集结,得到兼顾个体权威与群体共识的综合权重.实例分析说明了该方法的可行性和有效性.     

基于相对熵的多粒度语言信息的多属性群决策方法

针对具有多粒度语言评价信息的多属性群决策问题,提出了一种基于二元语义信息处理和相对熵的群决策方法。该方法首先给出了多粒度语言评价信息一致化为由基本语言评价集表示的相同粒度二元语义信息的方法,然后对于属性权重信息不完全的情形,建立了基于相对熵的多目标规划模型获得相应的属性权重,并利用二元语义的集结算子对语言评价信息进行加权集成,从而获得各个决策方案的排序和择优结果;最后给出一个实例分析,说明了该方法的有效性和可行性。     

大规模混合信息下的群体评价方法及应用

针对目前大规模群体评价研究较少且大多基于单一评价信息的不足,提出了一种包含精确值,区间数,语言信息三种不同偏好信息的大规模群体评价方法。本文首先给出了几种不同的转换函数,将混合信息一致化为语言信息形式;其次提出了一种简单有效的语言信息系统聚类方法,对评价群体进行划分;然后选取每类中的一个有效评价信息,并运用语言密度加权平均(LDWA)算子对其进行集结;最后给出方案的排序结果。该方法使得大规模数据计算简化且避免了类内集结的过程。算例验证了方法的有效性和合理性。     

基于累积共识贡献的不确定语言共识决策方法

针对不确定加型语言偏好信息下的群决策问题,提出一种基于累积共识贡献的自适应式语言共识决策方法。首先,将不确定加型语言偏好转化为不确定二元语义偏好,定义个体一致度与个体共识偏度,并利用它们构建确定专家初始权重的优化模型;然后,利用不确定二元语义的可能度构造集结模糊评价矩阵以及方案的集结群体偏好,提出专家累积共识贡献测度和群体共识测度,通过对拥有较少合作的专家权重进行惩罚让群体自适应地达成共识,无需强迫专家修改其观点,提出一种群体共识决策方法对方案排序择优。最后,通过一个算例说明方法的可行性和有效性。     

基于相对熵的不完全信息群体专家权重的集结

针对属性权重信息和属性效用信息都不完全的群体多属性决策问题,运用相对熵理论提出了一种专家权重的确定方法．该方法通过集结各方案的综合评价值向量,客观地得到专家的权重,避免系统聚类方法中由给定相似度水平归类而产生的主观性问题．应用实例表明了方法的有效性和实用性．     

基于泛激励控制线的多阶段信息集结方法

针对时序动态综合评价中多阶段评价信息集结问题,给出了一种基于泛激励控制线的集结方法,该方法能很好地刻画决策者对于被评价对象发展的预期,并在处理过程中实施"控制与激励"的双重管理手段,因而体现出明显的决策意图。实践中长期使用该方法,可对被评价对象的持续科学的发展行为产生良性诱导。最后,用一个算例验证了方法的有效性。     

含语言评价信息的一种模糊多属性群决策方法

对于多属性群决策问题的处理,有时需要采用先决策、后综合的处理方法,而含有语言评价信息的多属性群决策问题,定性目标一般用语言评价信息描述,由决策人给出定性目标和权系数的语言变量评价,用梯形模糊数表示,对定量目标进行无量纲化处理;将决策人对于单一目标的评价指标聚合成多个目标的评价模糊数,采用Bass-Kw akernaak模糊数排序方法对方案进行排序;群体的评价通过Borda函数来集结方案集的群体排序.     

基于指标变异程度与关联程度组合赋权的中国工业结构转换能力动态综合评价

从需求因素、供给因素、技术因素、可持续发展和对外贸易五方面构建了中国工业结构转换能力评价指标体系,运用反映指标变异程度差异信息的熵值法和离差最大化法以及反映指标关联程度差异信息的BP-DEMATEL方法确定指标权重,然后运用最小距离—最大熵方法对不同的权重结果进行集成得到组合权重,以此权重对中国30个省份的工业结构转换能力进行了静态与动态评价。评价结果显示中国工业结构转换能力各省份非均衡发展现象突出,呈现从东向西阶梯状递减的规律。     

基于改进EAHP的装备采购供应链质量绩效评价

针对装备采购供应链质量绩效评价指标体系不能真实反映供应链质量状况和评价方法不够合理的问题,基于平衡计分卡模型框架建立了装备采购供应链质量绩效评价指标体系,提出了一种新的改进可拓层次分析法(EAHP),用于评价供应链质量绩效。该方法通过个体指标权重向量与群体指标权重向量之间的贴近度确定初始专家权重,并通过引入修正参数的序关系分析法(G1)来多轮修正专家权重分配,克服了传统EAHP在群决策中集结专家判断信息后一致性检验难以通过的问题。计算实例表明该方法能有效集结群决策信息,并减少偏差较大的决策信息带来的不良影响。     

空间密度算子及其应用研究

为在信息集结过程中体现空间时序数据的分布特征,提出了一种新的集结方法,即空间密度算子.该算子首先构建了融合灰色关联度和相似度思想的空间贴近度,并在此基础上利用直接聚类法对空间时序数据进行聚类;然后在组内和组间信息基础上,以信息偏差最小为原则确定组内权重,以规模密度及属性密度为基准确定组间密度权重;最后提出空间密度加权算术平均算子(SDWA)和空间密度加权几何平均算子(SDWGA)这两种新算子,对空间时序数据进行集结,得到最终评价结果.通过性质分析,发现该算子具有置换不变性、幂等性、介值性和单调性等特征.进一步,文末用一个算例来验证方法的可行性和有效性.