混合型多属性决策的灰色关联分析法

针对属性权重信息不完全且属性取值为精确数,区间数和模糊数相结合的混合型多属性决策问题,提出了一种基于理想解的多属性决策的灰色关联分析方法.首先将三种不同形式的属性值均转化为区间数形式,然后依据灰色关联分析的思路,给出了解决该问题的计算步骤,其核心是构建并求解一个单目标最优化模型,得到每个方案与正、负理想方案的关联度,进而计算出每个方案对正理想方案的相对关联度,即可得到所有方案的排序结果.最后给出了一个数值例子,结果表明方法简单,有效和易于计算.     

基于理想关联度的不确定多属性决策方法

针对只有部分属性权重信息且属性值以区间数形式给出的不确定多属性决策问题,提出了一种逼近理想关联度的决策分析方法。首先改进了文[4]给出的区间数决策矩阵的规范化方法;然后提出了利用期望-方差区间数排序方法求解理想最优方案;最后依据关联系数矩阵给出了属性权重信息不完全的区间数多属性决策问题的求解方法,其核心是求解线型规划得到属性权重,进而根据各个方案与理想最优方案的综合关联度大小进行排序。特别地,给出了属性权重完全未知的简洁方法,文后的实例验证了方法的可行性和有效性。     

不完全信息下的区间直觉模糊数的多属性决策方法

针对属性权重信息不完全的区间直觉模糊的多属性决策问题,提出灰色关联分析的决策方法.该方法首先确定各属性下的最佳和最劣方案,确定各方案与理想方案的灰色关联系数,然后在属性权重信息不完全的情况下,建立基于理想点的最优决策模型,求出属性权重,进而根据与理想方案的相对贴近度对各方案进行排序,最后用实例对该方法进行了说明,理论分析和数据结果表明了方法的可行性和有效性.     

基于二元语义的纯语义多属性群决策方法

考虑属性评估值、专家权重以及属性权重均以语义信息形式给出的纯语义多属性群决策问题,提出了一种基于二元语义的纯语义多属性群决策方法.采用二元语义表达模型处理专家给出的纯语义评估信息;提出了融合加权调和平均算子和有序加权平均算子的二元语义混合调和平均(2-tuple hybrid harmonic average,2THHA)算子,解决属性评估值以及属性权重的群决策问题.针对传统灰色关联分析方法仅考虑单一参考序列以及没有考虑属性间非线性补偿关系的问题,提出了改进灰色关联分析,同时考虑正理想参考序列和负理想参考序列计算候选方案在每个属性点上的灰色关联度;考虑属性间的非线性补偿,得到了方案的总体评估值.所提方法最后被应用于产品服务系统配置方案选择问题.     

基于区间值直觉模糊不确定语言变量的灰色关联度分析方法

给出了区间值直觉模糊不确定语言环境下的灰色关联度分析方法。首先确定了区间值直觉模糊不确定语言正负理想解, 然后计算每个评价值与正负理想解的灰色关联度, 利用属性的权重向量, 计算方案与正负理想解的灰色关联度, 最后计算出方案的相对关联度, 并根据方案的相对关联度对方案进行排序。如果属性权重部分可知, 则需要根据与正理想解有最大的灰色关联度而与负理想解有最小的关联度的原则建立数学规划确定属性的权重。最后, 为了说明算法的可行性和有效性, 将其应用到房地产开发项目的风险评价上。 实例说明了算法的可行性和有效性。     

基于区间二型模糊数的多属性群体灰色关联决策方法

针对属性值以区间二型模糊数形式给出的多属性决策问题,提出基于灰色关联度的多属性群体决策方法.首先,提出了一种新的计算区间二型模糊数之间距离的测度;然后,结合该距离测度公式构造出一种新的基于距离测度来求权重的方法,运用此方法求出决策者属性的权重;接着,通过主客观综合赋权法求出专家权重;最后,通过各方案与理想方案的灰色关联贴近度对方案进行大小排序.案例分析及对比分析说明该方法的合理有效性.     

基于区间数贴近度的不确定多属性决策模型

针对只有部分权重信息且属性值以区间数形式给出的多属性决策问题,提出了一种基于区间数贴近度的决策方法.首先讨论了区间数贴近度的定义和性质;然后给出了解决不确定多属性决策问题的一般步骤.并依据传统的逼近理想解的基本思路,以实际评价值与理想解之间的贴近度最大化为目标建立优化模型,从而得到指标权重.进而计算出每个方案与正理想解的相对贴近度,即可得到所有方案的排序结果.方法能充分利用规范化评价的先验信息,评价结果客观可靠,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实用性.     

基于属性关联的灰色变权方法

针对属性间关联的多属性决策问题,提出了一种基于灰色关联变权的多属性决策方法.采用灰色关联度模型对决策属性间的相互关联度进行分析,得到属性间的灰色关联矩阵,采用阈值原则对矩阵标准化,得到有效关联矩阵,然后对属性的权重进行调整,得到更加合理的属性权重分配,使多属性决策理论更加合理.通过算例分析,验证了方法的有效性.     

基于投影的联系数多属性决策方法

针对属性权重和属性值均以联系数形式给出的区间型多属性决策问题,提出了一种基于投影的决策方法.方法依据一般投影分析方法的基本思路,给出了解决属性取值为联系数的多属性决策问题的计算步骤,核心是通过构建并求解每个方案在虚拟正、负理想方案上的投影,进而计算出每个方案对虚拟正、负理想方案的相对一致度,即可得到所有方案的排序结果,     

区间粗糙数多属性决策方法

针对属性值为区间粗糙数,属性权重部分已知和属性权重未知两种情形的多属性决策问题,本文利用灰色关联分析的思想方法,构建了一种区间粗糙数多属性决策方法。本文首先利用区间粗糙数的运算法则和期望值比较,确定最优理想方案和最劣理想方案,并基于灰色关联度分析方法构建了属性权重部分已知、属性权重未知两种情形的多目标优化模型,从而确定属性权重和属性权重表达式,进而获得各方案的综合评价值和方案排序。最后以一个实例验证模型的有效性与适用性。     

“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.     

区间型联系数及其在多属性决策中的应用

在联系数的基础上定义了区间型联系数,并讨论了相应的运算法则,然后将区间型联系数应用于区间型多属性决策问题,在文中为了便于对决策结果的排序定义了区间型联系数的相对贴近度及关于区间型正理想解的投影等概念,并通过实例分析验证了该方法的有效性和实用性.     

多指标区间决策的理想点贴近法

研究了指标的权重不能完全确定但知道其所在区域的条件下的多指标决策问题 ,给出了方案与理想解的贴近度及其算法 ,按贴近度的大小可以对方案进行排序 .它同传统的决策方法相比较 ,具有需要信息量少 ,简单可靠等特点 .最后用该决策方法分析了一个实际问题 .     

模糊多属性决策的加权投影折衷方法

基于矢量投影的思想,建立了分量为L-R型梯形模糊数的模糊矢量间投影的计算公式,把加权后的方案矢量投影到理想解上,负理想解投影到方案矢量上,以这两个投影构造方案与理想解的相对贴近度,来确定方案的优劣次序.并通过实例对这一决策方法进行说明.     

语言多属性决策的一种组合方法

研究了属性权重完全未知,方案属性值和偏好值均为语言变量的多属性决策问题.首先,通过分析相关文献中利用方案属性值与偏好值之间的偏差得到属性权重的不合理性,在最小化方案综合属性值与偏好值的偏差的基础上,建立了一个求解属性权重的规划模型.其次,在各方案的属性值与属性正理想点的偏差最小的基础上,又建立一个求解属性权重的规划模型.第三,在综合考虑各属性下所有决策方案总的组合偏差之和最小的基础上,将上述两个规划模型相结合,得到了一个反映出决策者对两种不同信息的偏好程度的求解属性权重的规划模型,得到了语言多属性决策的一种组合方法.最后,通过实例说明方法的可行性与有效性.     

考虑群体参照点的多属性决策方法

针对考虑群体参照点的多属性决策问题,提出一种基于前景理论的决策分析方法。在提出的方法中,考虑了群体成员的心理行为。首先,依据D-S证据理论的思想,计算各参与决策人的参照点对群体参照点的影响度,进而确定群体参照点;然后,依据前景理论分别建立相对于群体参照点的群体收益矩阵和群体损失矩阵,并通过计算每个方案的群体前景值进行方案排序。最后,实例分析说明了提出方法的可行性。