基于相对熵的多粒度不确定语言型群决策方法

针对决策者属性权重信息不完全条件下的多粒度不确定语言型多属性群决策问题,提出了一种决策分析方法.该方法首先使用二元语义转换函数对多粒度语言信息进行一致化处理,然后通过建立使得备选方案对正理想解相对熵最小、负理想解相对熵最大的最优化模型确定决策者的属性权重,最后使用不确定二元语义变量的有序加权平均算子获得决策群组的评价结果,并通过计算备选方案优于其他方案的可能度,给出备选方案的排序.算例说明了所提方法的可行性和有效性.     

基于Topsis方法的区间直觉模糊多属性决策方法

提出一种权系数信息不完全确定且准则值为区间直觉模糊集的多准则排序方法．给出了区间直觉模糊数之间的距离公式,并定义了区间直觉模糊正、负理想点,通过计算各方案与理想方案和负理想方案的距离,并结合不完全确定的权系数建立线性规划模型,利用manab求解所得优化模型,得出最优准则权系数,通过比较方案的直觉模糊集与理想方案和负理想方案的距离,得到方案集的排序,最后的数值计算说明了该方法的有效性和可行性．     

属性权重信息不完全的区间数多属性决策方法

针对属性权重信息不完全且属性值以区间数形式给出的多属性决策问题,提出了一种逼近于理想点(TOPSIS)的决策分析方法.首先对属性权重信息不完全的区间数多属性决策问题进行了描述;然后依据传统的,TOPSIS方法的基本思路,给出了解决属性权重信息不完全的区间数多属性决策问题的计算步骤,其核心是通过构建并求解二次规划模型,得到每个方案与正理想点、负理想点的差异值,进而计算出每个方案与理想点的相对接近度,即可得到所有方案的排序结果. 最后通过给出一个算例说明了该方法.     

基于区间证据推理的多属性决策方法

针对多属性决策过程中出现属性信息的评估等级以及评估等级信任度不确定问题,提出一种区间证据推理方法。首先,采用区间评估等级以及区间评估等级信任度的形式表达评估信息的不确定性。其次,通过转换公式统一各属性评估的信任识别框架。然后,采用区间证据推理的集成公式集结区间不确定信息,处理评估等级、评估等级信任度和定量属性评估的区间不确定信息的集结问题。最后,采用期望效用理论对方案综合排序。为验证该方法的有效性,以某生鲜电商选择生鲜供应商为例,运用所提方法对区间形式的不确定评估信息进行处理,结果表明,所提方法能够处理属性评估信息的评估等级以及评估等级信任度不确定问题。     

一种基于强计算的多属性决策方法及其应用

针对权重信息以实数形式给出，属性值以区间数形式给出的多属性决策问题，以强计算为基础，从统计学的基本思想出发，给出了一种数值模拟决策方法．该方法成功的避开了区间数难于比较的问题，具有很强的抗干扰能力，能够使决策结果客观合理，不具有主观随意性．最后通过实例，介绍了这种决策方法的基本步骤，验证了该算法的有效性，并给出了其在艺术类招生中的一个应用．     

基于决策偏好距离的多阶段群决策快速集结方法

针对具有互反判断矩阵偏好信息的多阶段群决策问题,文章提出了一种基于决策偏好距离的快速集结方法。首先对决策偏好距离相关概念进行定义,阐述了基于决策偏好距离的多阶段群决策集结过程;其次,利用决策偏好距离算法对单一专家的阶段内权重和阶段间权重进行测度,得出最优的专家权重;然后,通过加权几何平均算子拟合出最优的专家判断矩阵和最优的群体决策偏好;最后,给出算例,分析结果表明该方法具有合理性。     

一种基于连续区间直觉模糊Theil测度的多属性群决策方法

针对区间直觉模糊信息的不确定性,提出了一种基于连续区间直觉模糊Theil(C-IVIFT)测度的多属性群决策方法。首先基于连续区间直觉模糊有序加权平均(C-IVIFOWA)算子定义了连续区间直觉模糊Theil测度,并研究该测度的一些性质;其次,构建以C-IVIFT测度偏差最小化为目标的最优化模型用以确定专家权重和属性权重,进而得到不同方案的综合属性值,并利用相似性函数和精确函数对方案进行排序;最后,通过ERP软件择优实例说明提出的决策方法的合理性和有效性。     

不完全信息下基于证据推理的多属性决策方法研究

针对不完全信息下多属性群体决策中存在的问题,提出一种基于证据推理的多属性群体决策方法。该方法首先应用灰色白化权函数将定量属性定性化,然后针对不同专家知识背景的不同,构建基于属性的专家赋权方法,用证据推理方法将不完全信息下的多个专家的意见进行集结,并应用效用理论对方案进行排序择优。最后通过一个算例验证该方法的有效性和可行性。     

面向多专家决策的产品应变力评价模型与方法

为科学地解决不确定性环境下产品应变力评价问题,文章给出了一种面向多专家决策的产品应变力评价模型与方法;首先对产品应变力内涵和影响因素进行分析,并通过不同的评价等级对各因素的影响程度进行描述;然后运用拓展后的证据推理算法对专家给出的评价信息进行合成,得出产品应变力的总体评价值;最后给出算例.     

基于区间犹豫模糊偏好关系的多属性决策方法

在现有的区间偏好关系和犹豫偏好关系基础上,首先定义了具有专家犹豫优先度的乘 性一致性区间犹豫模糊偏好关系,并提出了其一致性和评价对象优先权重之间的关系;其次,基于 模糊决策思想,建立线性规划模型,求出对应评价对象的区间权重向量;最后将模型应用于实例 中,说明其可行性。     

一种基于群决策的软件开发承包方综合评价方法

针对软件外包企业对承包方的要求,采用层次分析法和群决策聚类分析相结合的综合方法建立了一套软件承包方能力评价指标体系,并进行了实证运算,以期实现对软件承包方能力的科学评价.     

基于二元语义判断矩阵的群体决策方法

在决策过程中,专家给出的判断矩阵包含的评价元素可能不一致,因此,在对专家意见进行集结时,应该根据元素的一致性程度赋予其不同的集结权重.利用二元语义判断矩阵的加性一致性,可计算元素的一致性.提出一种客观计算专家决策权的方法,并在群体意见集结过程中,通过元素的一致性程度赋予其不同权重.     

权重信息不完全的不确定语言多属性群决策方法

针对属性权重信息不完全、属性值信息以不确定语言形式给出的多属性群决策问题,提出了一种决策分析方法.首先,对不确定语言变量进行了描述;然后,给出了求解具有不完全信息的不确定语言多属性群决策问题的计算步骤,其核心是将专家给出的不确定语言决策矩阵集结为具有可能度信息的群决策矩阵,通过计算方案值与理想点的差异值,构建二次规划模型,得到属性权重值,进而可计算出相对接近度,从而得到所有方案的排序结果.最后给出了一个实例分析,结果表明该方法简单可行、便于应用.     

基于OWA算子的群决策方法的灵敏度分析

针对基于OWA算子的群决策方法,给出了一种灵敏度分析方法·首先,给出了关于OWA算子的描述及其基本性质;然后,给出了一种基于OWA算子的群决策方法以及相应的灵敏度分析问题的描述·分析了在保持任意两个方案优劣关系不变的条件下,专家给出的评价信息的灵敏度变化范围的计算公式,为进一步研究基于OWA算子的方案排序稳定性以及群组决策分析等问题打下了基础·最后,通过一个算例说明了本文给出的分析方法·     

一种基于Cook-Seiford函数的序区间群决策方法

针对具有序区间偏好信息的群决策问题,提出了一种决策分析方法.首先,对具有序区间偏好信息的群决策问题进行了描述;然后依据传统Cook-Seiford函数解决群决策问题的基本思路,给出了求解具有序区间偏好信息的群决策问题的计算步骤,其核心是通过定义群体排序与各专家排序之间的距离,并依此建立最优化模型寻找一种群的排序,使之与各成员排序的总的距离最小,该排序即为方案最优排序;最后,通过一个算例说明了本文给出方法的可行性和有效性.     

生产计划的多目标群体偏差度决策及其支持系统

将定量的多目标生产计划模型和定性的群体决策规则相结合,建立了一个生产计划多目标群体决策系统.运用群体决策的偏差度分析,对该系统提出生产计划的群体偏差度决策的排序方法.同时,还研制了相应的生产计划群体决策支持系统     

直觉模糊群决策的最大偏差法

针对属性权重完全未知,且属性值以直觉模糊集形式表示的多属性群决策问题,运用最大偏差法建立模型,求出属性的最优权重,利用得分函数将直觉模糊信息转化为实数信息,并运用WAA算子将所得的实数信息进行集结,从而对方案进行排序．最后通过一个算例说明了该方法的有效性和实用性．     

基于最小矩阵距离准则的一种群体决策方法

在分析了基于层次分析法的群体决策方法的类型、评价准则后,提出了一种基于最小矩阵距离准则的群体决策方法。该方法应用一个矩阵空间上的距离公式,将求群体判断矩阵的问题看成为求与各个体判断矩阵的距离之和为最小的矩阵的问题,然后又进一步等价为目标规划问题。该方法比较直观可信,因而容易说服各评判者接受由该方法得到的群体判断矩阵。     

群体决策的k－较多规则

本文给出求解群体决策的一个新的规则，即ｋ－较多规则，并且论证了它满足Ａｒｒｏｗ公理中的４个公理．     

应急决策效果的模糊综合评判研究

提出了应急决策效果的评价指标体系,介绍了运用二级模糊综合评判评定应急决策效果的方法和模型,为应急决策系统的进一步研究提供了一定的参考依据。