指标排序条件下的多指标区间决策

提出了决策指标的权重不能完全确定而只能对权重进行大小排序,并且决策矩阵中的元素包含区间数的多指标决策问题.分4种类型给出区间数决策矩阵的规范化方法,给出了决策方案综合评价值区间的计算模型及算法:给出了区间数比较大小的可能度的概念及可能度的性质;给出了优序数的概念及有关定理.在此基础上,给出了一种简易且具有保序性的方案排序方法.最后应用实例对方法进行说明.     

基于优先关系的多指标区间决策

讨论了指标的权重和效用值都包含区间数的多指标决策问题,构造了方案优先关系的和谐性检验和不和谐性检验,给出了方案间的“强优”和“弱优”关系,研究了方案排序的原理和方法.     

可能度及其在多指标区间决策中的应用

在对区间数比较的可能度进行综述的基础上提出了可能度公理,构建了多指标区间决策的综合评价模型,并运用区间数比较的可能度,给出了一种简便实用的方案排序方法.最后通过实例说明了方法的合理性和可行性.     

基于“奖优罚劣”的区间数多指标决策的TOPSIS方法

针对区间数多指标系统的决策特点,对指标数据初始化处理时,利用"奖优罚劣"原则,提出了一种易于计算且实用的[-1,1]线性变换算子,然后定义正、负理想方案,给出了区间数多指标决策问题的TOPS IS方法.该模型为区间数多指标决策提供了一种科学、实用的方法,并利用现有的实例来证实此方法的科学性与可行性.     

“奖优罚劣”的区间数多指标决策的关联分析法

针对区间数多指标系统的决策特点,对指标数据初始化处理时,利用“奖优罚劣”原则,提出了一种易于计算且实用的[-1,1]线性变换算子,然后定义正、负理想方案,结合灰色关联分析方法,建立一种新的区间数多指标的灰色关联决策模型.该模型为区间数多指标决策提供了一种科学、实用的方法,并利用现有的实例来证实此方法的科学性与可行性.     

一种基于决策者风险态度的区间数多指标决策方法

针对具有区间数的多指标决策问题，提出了一种新的决策分析方法。该方法的思路是：首先通过引入决策的风险态度因子将区间数决策问题映射为传统的点值决策问题。然后给出了基于TOPSIS的方案排序方法，最后通过对风险态度因子的不同取值可进行方案排序的灵敏度分析。     

评价指标权重不能完全确定的多指标决策方法研究

评价指标权重不能完全确定的多指标决策问题是指指标的权重虽然不能完全确定,但却知道其所在区域的多指标决策问题,首先指出了前人研究的不足,然后给出了评价指标权重不能完全确定的指标决策问题的逼近理想点法,最后用本给出的方法分析了献[1]给出的实际问题。     

基于区间数的多指标综合关联度决策模型

针对区间数多指标系统的决策特点,对指标数据初始化处理时,利用"奖优罚劣"原则,提出了一种新的易于计算且实用的S_i到[-1,1]的线性变换,然后定义正、负理想方案,建立了一种新的区间数多指标灰色综合关联度分析决策模型.该模型为区间数多指标决策提供了一种科学、实用的方法,并已利用现有的实例来证实此方法的科学性与可行性.     

一种基于区间型联系数的多指标决策方法

首先定义了区间数贴近度,并讨论了相应的性质;然后在联系数的基础上定义了区间型联系数及运算法则,并给出了区间型决策矩阵的规范化公式,提出了一种基于区间型联系数相对贴近度的决策方案排序方法.运用该方法进行多指标决策和评价,概念清楚、涵义明确,决策和评价结果准确、可信、不具有主观随意性.最后通过实例分析验证了该方法的有效性和...     

基于TOPSIS的区间直觉模糊多属性决策法

对基于区间直觉模糊信息的多属性决策问题进行了研究。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,进而提出了一种基于TOPSIS的区间直觉模糊多属性决策方法。最后进行了实例分析。     

一种新型区间数多属性决策算法研究

随着多属性决策问题的复杂性、不确定性日益增强，基于区间数的多属性决策理论与应用研究越来越广泛。基于算子有序性的构建思想，本文提出并构建了基于有序欧几里德算子的区间数多属性决策算法模型，证明了有序欧几里德算子的单调性、齐次性和幂等性。采用基于有序欧几里德算子的区间数多属性决策方法对某火炮采购问题进行了决策计算，证明了该方法的有效性与可行性。     

基于联系数贴近度的区间数多属性决策方法

利用集对分析和联系数学理论对区间数多属性决策方法进行了研究.首先给出了联系数贴近度的定义和性质;然后在将区间数决策矩阵转化为联系数决策矩阵的基础上,依据传统的逼近理想解的排序方法(TOPSIS)的基本思路,基于联系数贴近度提出了一种区间数多属性决策新方法.该方法简洁直观,易于计算,无需对区间数进行排序;最后,通过算例表明了它的有效性和实用性.     

基于方案偏好值的属性关联区间多属性决策

针对属性值为区间数,属性权重完全未知,但给出方案的主观偏好值,部分属性偏好关系以及属性交互类型的属性关联多属性决策问题给出决策方法.首先建立期望值目标规划模型,确定出属性集的M(o|¨)bius表达式以及属性权重,然后利用扩展的区间Choquet积分算子对决策信息进行集结,计算出各方案的区间模糊综合评价值,再利用比较区间数的期望值方法,从而得到方案的最终排序.最后给出了分析实例以说明所提出方法的有效可行性.     

混合型多属性决策问题的熵方法

从熵的角度出发,研究了指标属性值为精确实数值、区间值和模糊值的混合型多属性决策问题.并定义了区间熵的概念,提出计算方案区间熵的公式.根据区间熵值可作出各方案的优劣决策.算例表明其具有有效性及科学性.