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.     

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.     

不完全信息多属性决策的一种新方法

本文研究在属性权重给出某种系数序的情况下的多属性决策问题，借助于时序多指标决策的思想，通过简单的数值运算求得方案的净评价值，从而确定方案间的优势关系．最后给出了算例分析．     

属性权重信息不完全的双边匹配多目标决策模型的研究

以C2C电子商务为实际背景，研究了在商品属性权重信息不完全的情况下买卖双方的双边匹配问题。首先给出了C2C电子商务中商品属性权重信息不完全的双边匹配问题的数学描述；然后在此基础上，以最大化匹配度和交易额为目标，建立了双边匹配多目标决策模型，并依据该模型是一类多目标混合0.1整数二次规划模型的特点，设计了模型的求解方法；最后通过一个仿真实例的计算，说明了模型及求解方法的有效性和可行性。     

一类不完全信息的多属性决策的方案支配优化模型

研究了一类不完全信息的多属性决策问题,建立了方案支配关系的优化模型.给出了属性权重集合的极点的两种求法,提供了求解模型的算法.所提供的算法只需要简单的矩阵运算,从而降低了计算时间,并且用数值例子来描述该算法.     

基于可变模糊集的权重信息不完全的语言多属性决策研究

针对权重信息不完全的语言多属性决策问题,提出一种基于可变模糊集理论的决策分析方法。首先将语言评价值转化为三角模糊数,计算各方案到正负理想点的加权广义欧式权距离,构建非线性规划模型,可同时得到属性权重和各方案的相对优属度,并按照相对优属度的大小将方案排序,选出最优方案;最后是一个实例分析,将该方法所得结果与现有方法的计算结果进行了比较。     

不完全信息群体多属性决策的一种交互式方法

通过方案之间的两两比较,确定方案间的偏爱强度区间,借助于一致性检验和净偏爱强度,构造了一种交互式的群体多属性决策方法.该决策方法在经济规划、工业生产、交通运输、军事决策等诸多社会实际问题中均可有广泛的应用.     

一种属性信息不完全的TODIM决策方法

针对属性信息不完全的多属性决策问题,考虑到决策者具有参照依赖和损失规避行为,提出一种不完全信息的TODIM决策方法。首先,在考虑决策者参照依赖和损失规避行为的基础上,计算每个方案相对于其它方案关于每个属性的优势度;然后计算每个方案相对于其它所有方案的总体优势度;再以最大化所有方案的总体优势度作为目标函数,建立确定最优方案的优化模型。进一步,利用TODIM方法的思想,计算每个方案相对于其它所有方案的总体优势度,从而对方案进行排序。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。     

基于属性关联的不完全风险偏好信息大群体应急决策方法

针对特大突发事件应急决策中大群体专家存在偏好信息不完全的问题,本文提出一种新的不完全风险性信息大群体应急决策方法。首先,利用最优离散拟合方法对决策者的风险偏好因子进行测度并据此对专家聚类;其次,根据不完全偏好矩阵进行属性关联测度,提出了基于风险偏好和属性关联的新的补值模型,得到完全偏好信息矩阵;然后,运用主成分分析方法提取属性主成分,并结合属性权重进行信息集结和方案择优;最后,通过台风“天鸽”事件验证所提方法的可行性和有效性。     

不完全信息群体多属性决策的过滤函数法

对于不完全信息群体多属性决策问题，本文通过构造适当的过滤函数，充分利用高质量的信息和过滤掉低质量的信息，使效用信息的集结过程充分体现群体的意愿．在引进一致优、严格优和弱优等偏好指标的基础上，利用它们建立起方案集上合理的全序关系，从而构造了一个交互式的群体多属性决策方法．     

一种不完全信息的多属性决策模型及其灵敏度分析

针对具有区间信任结构的不完全信息的多属性决策问题,建立了一组集结各属性区间信任度的优化模型,得到每个方案属于各个评价等级的总体信任度.在这一优化模型的基础上,建立了计算期望效用值的约束优化模型,通过求解该优化问题,得到各方案的期望效用值,用期望效用值对决策方案进行排序.分析了期望效用值对属性权系数的灵敏度,提出了一种方案排序结果对决策参数的灵敏度分析方法.最后,用算例验证了模型的有效性.     

On Method for Uncertain Multiple Attribute Decision Making Problems with Uncertain Multiplicative Preference Information on Alternatives

The uncertain multiple attribute decision making (UMADM) problems are investigated, in which the information about attribute weights is known partly and the attribute values take the form of interval numbers, and the decision maker (DM) has uncertain multiplicative preference information on alternatives. We make the decision information uniform by using a transformation formula, and then establish an objective-programming model. The attribute weights can be determined by solving the developed model. The concept of interval positive ideal point of alternatives (IPIPA) is introduced, and an approach based on IPIPA and projection to ranking alternatives is proposed. The method can avoid comparing and ranking interval numbers, and can reflect both the objective information and the DMs subjective preferences.     

多属性决策的组合赋权法

鉴于多属性决策问题中主观赋权法和客观赋权法各有其自身固有的特点，本文依据优化理论提出一种集成方法确定属性权重，该方法既充分利用客观信息，又反映决策者的主观偏好，从而使确定的属性权重更加合理、实用．     

多属性决策中的一种最优组合赋权方法研究

在多属性决策中权系数的确定是非常重要的。从最大地利用信息这个角度，综合各种赋权法的特点，以离差平方和为准则建立了最优组合赋权模型。并以实例表明该方法有效性。     

基于不完全权重信息下模糊多属性决策的供应链合作伙伴选择

针对属性权重完全未知或只有部分权重信息且属性值为三角模糊数的供应链合作伙伴选择问题,给出了一种模糊多属性决策方法.提出了一种基于置信度的定性指标的量化方法,通过求解最优化决策模型确定属性的权重,然后根据各方案到模糊理想点的相对贴近度的大小选择最优的合作伙伴.     

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 .     

基于目标规划的多指标群体决策

在多指标群体决策问题中,将个体决策的决策向量集结为群体决策的综合评判值是决策的关键,其中也涉及到决策专家的权威性比重问题.在五标度赋值确定专家权威性比重的基础上,以最小二乘法为工具,建立了一种群体决策的目标优化模型,从而为多指标群体决策问题提供了又一科学而合理的决策方法.     

基于集对分析联系数的信息不完全直觉模糊多属性决策

信息不完全直觉模糊多属性决策是一类不确定性决策问题,其不确定性来自属性权重信息不完全和属性值的直觉模糊数表示.为了系统地刻画直觉模糊多属性决策中的不确定性,避免直觉模糊多属性决策中利用得分函数做决策的片面性和不准确性,可以将信息不完全的权重和直觉模糊数表示的属性值转化成集对分析理论中的联系数,并建立信息不完全直觉模糊多属性决策模型,通过对不确定性进行分析后作出决策.实例应用表明该决策方法具有合理性和可行性.