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。     

一种基于偏好序信息的双边匹配方法

针对双方主体给出匹配偏好序信息的双边匹配问题,提出了一种决策分析方法。首先通过构建双边匹配满意度函数,将匹配偏好序信息转化为匹配满意度,然后通过集结双方主体相互间的匹配满意度得到综合匹配满意度,进一步地,将综合匹配满意度视为双边主体之间匹配的权,进而将基于偏好序信息的双边匹配问题转化为完全二分图中的权匹配问题。为了解决双边匹配问题,构建了最大权匹配问题的优化模型,并通过模型的求解确定最优双边匹配结果。在本文最后,通过一个算例说明了提出方法的实用性和有效性。     

具有多种形式偏好信息的双边匹配方法

针对含有不确定偏好序、不确定语言变量和残缺互补判断矩阵形式偏好信息的双边匹配问题,提出一种双边匹配决策方法。首先,对具有三种形式不确定偏好信息的双边匹配问题进行描述;然后,依据风险函数、可能度和非线性规划理论,结合不确定偏好序、不确定语言变量和残缺互补判断矩阵的特点构建序值计算规则,进而将三种形式偏好信息转化成序值向量,建立双边满意匹配优化模型;最后,通过算例验证了提出方法的可行性和有效性。     

不确定偏好序信息下多时期匹配决策的证据融合法

针对具有不确定偏好序信息的多时期匹配决策问题,提出了一种基于证据推理的决策方法.首先,给出了位置得分置信度的相关描述;然后,把匹配主体中纵向评价和横向评价的序数得分情况作为证据,并通过证据组合求出双边匹配融合度;在此基础上,构建了优化模型,获得双边匹配方案.最后,通过算例说明了该方法的可行性和有效性.     

基于序数偏差融合度的动态匹配决策方法

针对具有不确定偏好序信息的动态匹配决策问题,提出了一种决策方法。首先,给出了序数偏差的相关描述;然后,把在同一时刻的不同方案间或同一方案在不同时刻间的序数偏差关系作为证据,并通过证据组合求出双边序数偏差融合度;在此基础上,构建了优化模型,获得双边匹配方案。最后,通过一个算例说明了该方法的可行性和有效性。     

基于区间犹豫模糊信息双向投影技术的双边匹配决策方法

近年来,双边匹配决策问题受到学者们的广泛关注,然而区间犹豫模糊信息双向投影技术的双边匹配决策问题的研究并不多见。因此,针对基于区间犹豫模糊信息下的双边匹配问题,本文提出了一种基于区间犹豫模糊信息双向投影技术的双边匹配决策方法。给出了区间犹豫模糊信息下的双边匹配问题的描述;依据双边主体给出的偏好信息构造区间犹豫模糊矩阵,运用双向投影法对区间犹豫模糊矩阵进行技术处理,构造双向投影矩阵;采用传统Topsis思想构造贴近度矩阵;在此基础上,构建了该双边匹配问题的优化模型,并使用组合满意度法对优化模型进行求解,从而得到了双边主体间的匹配结果;最后,通过算例说明了所提方法的有效性和可行性。     

考虑同群效应的双边匹配决策方法

针对考虑同群效应的一对多双边匹配问题,提出了一种双边匹配决策方法。首先给出了一对多双边匹配和双边成对稳定匹配的概念,并对考虑同群效应的一对多双边匹配问题进行了描述;其次,依据双边匹配主体给出的序值偏好信息,给出了双边匹配主体满意度的计算方法;在此基础上,构建了以双边匹配主体总体满意度最大为目标的优化模型,并且依据模型具有二次整数规划的特点,采用具有Path-Relinking过程的贪婪随机自适应搜索算法进行求解;并证明了当同群主体所在社会网络为对称网络情况下,模型的最优解确定的匹配方案为双边成对稳定匹配;最后,通过一个实例证明了所提方法的有效性和实用性。     

基于区间直觉模糊集的多阶段动态双边匹配决策方法

在双边匹配问题中,偏好强度很难用具体的数值来描述,加之双边匹配具有阶段性特征,因此论文从以上两个方面提出一种新的处理多阶段双边匹配的方法。首先,依据每阶段的匹配最优信息动态分配权重;其次,提出不确定动态区间直觉模糊加权几何(UDIIFWG)算子,并用该集结算子将多个阶段的偏好信息进行集结,并基于得分函数矩阵和匹配矩阵构建以双边主体满意度最大为目标的匹配决策模型,通过求解该模型得到最优的匹配决策方案。最后,通过算例对所提方法加以验证。     

考虑个体偏好和互惠偏好的双边匹配决策方法研究

针对具有个体偏好和互惠偏好的双边匹配问题,提出了一种考虑稳定性和满意性的决策方法。首先,给出了考虑个体偏好和互惠偏好的双边匹配问题描述;其次,对基于满意度的个体理性匹配、稳定匹配等相关概念进行了界定,并给出了个体满意度、互惠满意度和总体满意度的计算方法;在此基础上,构建了以双边主体总体满意度最大为目标的稳定匹配优化模型,采用基于隶属函数的加权和方法将多目标优化模型转化为单目标优化模型,通过求解单目标优化模型获得双边主体最优稳定匹配方案。最后,通过算例分析说明所提方法的有效性和实用性。     

基于得分信息的双边匹配决策方法

针对基于得分信息的双边匹配问题,提出了一种决策方法。首先,给出了基于得分信息的双边匹配问题的描述;接着,引入了满意度计算公式;以每个主体满意度最大为目标,构建了求解该双边匹配决策问题的多目标优化模型;考虑到每方每个主体的重要程度,将多目标优化模型转化为双目标优化模型;运用线性加权法将双目标优化模型转化为单目标优化模型,在此基础上,运用匈牙利法进行求解获得匹配结果。最后,毕业生与实习岗位的双边匹配实例分析说明了所提方法的有效性。     

基于语言偏好信息的稳定双边匹配决策方法

针对语言偏好信息下的双边匹配问题,提出一种双边匹配决策方法。首先,将双边主体给出的语言偏好信息转化为三角模糊数;然后,基于去模糊化处理方法将三角模糊数转化为匹配满意度,在此基础上,考虑稳定匹配约束条件,以最大化每方主体的匹配满意度为目标,建立双边匹配多目标优化模型,求解模型,获得双边匹配结果;最后,通过一个算例验证了提出方法的可行性和有效性。     

考虑协同信息的人员与岗位双边匹配决策方法

针对考虑协同信息的人员与岗位双边匹配问题,提出一种决策分析方法。首先,给出了考虑协同信息的人员与岗位双边匹配问题描述;其次,依据人员和岗位给出的多指标评价信息,计算了人员对岗位的满意度、岗位对人员的个体技能满意度及人员之间的工作协同度;在此基础上,建立了以人员对岗位满意度最大、岗位对人员个体技能满意度最大和人员之间协同度最大为目标的多目标优化模型,该模型是一个具有多目标的0-1型二次整数规划问题,也是一个NP-hard问题,为了求解该多目标优化模型,设计了一个多目标离散差分进化算法;最后,通过一个实例验证了所提方法的可行性和有效性。     

考虑多种形式信息的求职者与岗位双边匹配研究

针对考虑多种形式信息的求职者与岗位双边匹配问题提出了一种决策分析方法。首先,给出了求职者与岗位双边匹配的问题描述;其次．针对多评价指标下的0—1判断信息、区间数和语言评价等多种形式的信息,通过计算不同形式的评价信息与正理想点的距离定义了岗位对求职者的满意度和求职者对岗位的满意度,以岗位和求职者双方角度的满意度最大为目标建立了多目标优化模型。最后,通过BS公司的实例分析说明了该方法的实用性和有效性。     

考虑后悔规避与匹配意愿的直觉模糊双边匹配方法

针对直觉模糊偏好信息的双边匹配问题,提出一种考虑匹配主体后悔规避心理行为和匹配意愿的双边匹配方法。首先,将双边主体的直觉模糊偏好信息转化为效用值;然后,依据后悔理论的思想,通过一方主体将另一方主体进行两两比较计算每个主体的后悔值和欣喜值,进而计算每个主体的总体后悔欣喜值,构建匹配满意度计算规则,建立双边匹配多目标优化模型,通过分析现有匹配意愿系数确定方法的不足,给出一种新的匹配意愿系数确定方法,在此基础上,考虑双边主体的匹配意愿,采用线性加权法将多目标优化模型转化为单目标规划模型进行求解,获得双边匹配结果;最后,通过一个算例验证了提出方法的可行性和有效性。     

基于分布式序关系的双边匹配决策方法

针对分布式序关系的双边匹配问题,提出了一种基于证据推理的决策方法。首先,以双边匹配满意程度为目标,把双边的各个评价信息作为证据,并通过证据融合求出匹配的满意度;接着,构建基于满意度的决策模型来获得匹配方案。最后, 通过算例说明该方法的应用。     

基于优化模型的双边匹配决策方法

针对满意度表达评价信息的双边匹配决策问题,从匹配主体相互满意的视角,综合考虑匹配主体满意度的互补性和一致性定义匹配主体的组合满意度,以匹配的总组合满意度最大为目标建立求解匹配结果的优化模型,进而提出了一种匹配决策方法,并通过实例说明所提方法的可行性和有效性.