考虑后悔行为的灰色应急决策方法

针对实施不同方案各情景发生概率不同的应急响应风险决策问题,提出基于后悔理论和区间灰数信息的突发事件应急决策方法.方法考虑到决策者的后悔规避的心理行为,建立了方案两两比较的灰色后悔-欣喜值矩阵,并通过计算每个方案相对于其他所有方案的总体灰色后悔-欣喜值对方案进行排序;最后,通过具体算例验证了方法的可行性和有效性.     

基于Pythagorean模糊熵的风险型决策方法——考虑后悔与失望规避

针对决策信息为Pythagorean模糊数,属性权重完全未知的风险型多属性决策问题,提出了一种基于Pythagorean模糊熵的考虑决策者后悔与失望规避心理行为的决策方法。首先,计算备选方案和理想点各属性的效用值,从而获得各备选方案的后悔-欣喜值、失望-愉悦值及感知效用值。其次,构建了一种Pythagorean模糊熵,并给出基于该Pythagorean模糊熵的属性权重确定方法,利用属性权重加权求和获得备选方案综合感知效用值,从而对方案进行排序。最后,通过算例说明方法的可行性和优点,并分析了后悔规避系数δ和失望规避系数τ对决策结果的影响。     

基于后悔理论的灰色应急决策方案动态调整方法

突发事件发展具有可变性、动态性、随机性等特点,这要求决策者能根据实际情况及时调整应急方案,在此过程中决策者往往表现出“有限理性”的心理特征。针对以上情形,提出一种基于后悔理论的决策方法,以解决不确定环境下考虑决策者心理因素的应急方案动态调整问题。该方法首先描述分析了基于灰数信息的应急调整方案的生成过程;然后从后悔规避的视角构造了调整方案集关于处置效果、调整成本、应对损失三方面的灰色感知效用矩阵;进一步,用转移概率矩阵预测突发事件的演化概率,计算各调整方案的灰色综合感知效用值以选出最佳调整方案;最后,通过实例验证了该方法的可行性和有效性。结果表明,该方法贴近决策实际、具有较强的实用性;能够为应急决策的方案调整问题提供方法指导和理论支持。     

台风灾害预警—应急响应两阶段决策方法

针对具有不确定情景预测信息的台风灾害应急决策问题,提出一种同时考虑事前预警措施和事中应急响应措施的两阶段决策方法。该方法中,首先考虑决策者的风险规避行为,通过计算各应急响应措施的实施效用来确定针对不同预警措施和灾害情景下的最优应急响应措施;其次考虑决策者的后悔规避行为,计算任意两个预警措施相比较的后悔—欣喜值,并通过最大熵法将不确定情景的区间概率转化为点概率;在此基础上,计算出各预警措施的综合后悔—欣喜值及排序值,并最终确定第一阶段的最优预警措施和第二阶段针对各灾害情景的最优应急响应措施。最后,通过算例研究和对比分析说明该方法的可行性和有效性。     

基于后悔理论及云模型的多属性群决策方法

针对属性值为不确定语言信息的群决策问题,考虑决策者后悔规避的心理行为特征,提出了一种基于后悔理论及云模型的多属性群决策方法.首先,将不确定语言值转化为云模型;其次,给出一种新的考虑决策者期望的方法求解其权重;然后,通过给出的云模型效用函数构建效用值矩阵,进而通过后悔-欣喜函数构建感知效用矩阵确定方案的综合感知效用,并根据其排序;最后,通过实例说明了方法的可行性和科学有效性.     

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。     

基于决策者风险偏好大数据分析的大群体应急决策方法

针对重大突发事件应急决策大群体成员的风险偏好复杂难测问题,提出了一种新的基于决策者风险偏好大数据分析的大群体应急决策方法。首先专家群体对突发事件进行快速响应,生成若干应急预案及其风险属性信息;其次,社会公众通过网络等渠道参与到应急决策中来并形成决策大群体,给出不同预案的偏好值;然后,利用证据推理算法得出公众对各预案的风险效用值,将预案风险效用值与预案偏好值加权组合,得到各个预案的大群体决策者的风险偏好值;最后,基于风险偏好值,利用大数据分析技术对大群体的风险偏好进行聚类识别,从中筛选出风险中立者组成新的应急决策群体,再次聚类得出应急决策群体的成员组成结构,以此为基础计算决策者权重和应急预案的最终效用值,得应急预案排序结果。最后通过算例分析验证了方法的有效性和可行性。     

基于后悔理论的三参数区间灰数信息下的风险型决策方法

针对决策属性值为三参数区间灰数的风险型决策问题,考虑到决策者的有限理性,提出基于后悔理论的风险型决策方法.首先,提出新的三参数区间灰数距离测度和三参数区间灰数的相对核,并构建出感知效用矩阵;然后,将其中的感知效用值集结为各方案的综合感知效用值,并根据各自然状态的风险概率得出各方案的期望效用,由此实现方案排序;最后,通过算例对比分析说明方法的合理性和有效性.     

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.     

基于累积前景理论与PGSA的应急响应群决策模型

针对区间概率条件下的突发事件应急响应群决策问题,考虑决策者的心理行为特征,提出了基于累积前景理论和模拟植物生长算法的决策模型.首先,根据人员伤亡和财产损失的损益值计算突发事件情景的综合价值,其次,基于累积前景理论计算各应急方案的累积前景值.然后,构建了以各决策者信息与群体集结信息之间距离最小为目标的非线性规划模型,采用模拟植物生长算法获得群体最优集结信息.最后,通过案例验证模型的有效性和可行性.     

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。     

考虑决策者心理行为的直觉语言多属性决策方法

针对应用直觉语言集来表达决策信息的语言多属性决策问题,在考虑决策者有限理性的心理行为基础上,提出一种决策方法。该方法通过比较每个属性下方案之间的得分函数和精确函数, 构建方案的收益-损失分析矩阵。在考虑决策者参照依赖和损失规避心理行为基础上,计算每个方案相对于其它方案在每个属性下的收益-损失值优先度;在此基础上,计算备选方案的综合优先度, 并根据其大小对方案进行排序择优。最后通过一个算例验证所提出方法的有效性和合理性。     

有限理性条件下考虑决策者动态期望的多属性决策方法

有限理性条件下针对带有决策者期望的多属性决策问题,提出一种基于累积前景理论的决策分析方法。在本文中,首先考虑了决策者的有限理性的心理行为特征,以决策者在不同时期对各属性的特定期望作为参照点,然后将具有正态分布信息形式的决策矩阵转化为相对于各参照点的益损决策矩阵,在此基础上,考虑决策者对待收益和损失的不同理性态度,依据累积前景理论计算各时期中每个方案的前景值,并计算关于整个时期的综合前景值,然后依据综合前景值的大小对所有方案进行排序。最后,通过一个算例说明了该方法的可行性和有效性。     

考虑决策者心理行为的证券投资组合决策方法研究

在现实的证券投资组合决策中,决策者的心理行为是不可忽视的重要因素。本文针对考虑决策者心理行为的证券投资组合问题,给出了一种基于累积前景理论和心理账户的决策分析方法。首先,依据累积前景理论,将决策者对不同市场状态下的预期收益率作为参考点,计算各备选证券收益率相对于参照点的收益和损失,并计算不同市场状态下针对所有备选证券的综合前景价值;然后,依据决策者的心理账户,即以证券投资组合的收益总体综合前景价值最大为目标、以投资期末总财富阈值以及满足财富约束的概率不小于决策者设定的概率阈值为约束,构建了具有概率约束条件的证券投资组合优化模型,通过将概率约束转化为线性约束并求解优化模型,可得到最优的证券投资组合方案。最后,通过一个算例对本文提出方法的可行性和有效性进行了验证。研究结果表明,本文提出的方法能够较好地解决考虑决策者心理行为的证券投资组合问题。     

基于FTA方法的COVID-19疫情应急防控决策研究

鉴于新型冠状病毒肺炎(COVID-19)的易感染性与聚集性等特点,基于COVID-19的传播机制,应用故障树分析(FTA)方法,研究了具有不同特征的疫情突发事件风险决策问题,包括疫情突发事件的动态演化过程、多种情景以及应急方案对突发事件的影响。通过分析COVID-19疫情突发事件的演化过程,构建故障树来描述导致突发事件演变的条件与因素之间的逻辑关系,给出了不同的可行应急方案。利用FTA预估出疫情突发事件发生的概率,计算出可行应急方案的整体排序值,获得最优应急方案。最后通过一个COVID-19确诊患者的案例分析,验证了所提出的方法的可行性和有效性。     

基于改进VIKOR方法的地震应急物资运输决策问题研究

地震灾害应急救援物资方案的合理选择对与减少人员伤亡,降低灾民的财产损失具有重要影响。本文针对属性权重未知情形下的地震应急物资运输方案决策问题,提出了一种Pythagorean模糊不确定语言与前景理论相结合的改进VIKOR决策方法,即PFUL-PT-VIKOR法。首先,采用Pythagorean模糊不确定语言用于描述和融合专家对地震应急物资运输方案在考虑多种属性影响下的感知信息;其次,利用主客观融合法对属性权重进行求解;然后,提出基于前景理论的改进VIKOR法并得出方案排序;最后,通过算例分析,对所提出方法的有效性和实践性给予验证。结果表明,PFUL-PT-VIKOR模型有助于增强决策专家对不确定突发情景信息感知的知识表示能力,解决属性赋权过于主观或过分依赖样本的困难,并突围了应急决策者隐性心理行为较难定量应用的思维定势,增强了模型的现实适用性,为地震应急物资是否合理运输提供决策支持。