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．     

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.     

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.     

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.     

权重信息不完全的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值确定的多属性决策问题,提出了一种灰色关联分析的决策方法.该方法依据一般的灰色关联分析方法的基本思路,给出了解决属性权重信息不完全的多属性决策问题的计算步骤,其核心是通过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与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．     

基于Choquet积分的直觉语言TODIM多属性群决策方法

针对属性间存在着关联性的直觉语言多属性群决策问题,提出一种基于Choquet积分的直觉语言TODIM多属性群决策方法.首先定义直觉语言Choquet积分平均算子、直觉语言Choquet积分几何算子,并讨论其性质;然后考虑决策者参照依赖和损失规避心理行为,对每个属性下方案两两之间的优势-劣势进行比较,计算属性关联情境下每个方案相对于其它方案的益损值,构建益损值感知价值函数矩阵;进一步计算方案相对于其它所有方案的综合感知价值函数值,进而依据备选方案综合感知价值函数值大小进行排序择优,并通过实例分析表明该方法的可行性和有效性.     

一种基于证据推理的信息不完全的多准则决策方法

针对权系数信息不完全、准则值不确定且不完全的多准则决策问题,提出了一种基于证据推理的方法.该方法通过证据推理算法构造方案的目标函数,结合不完全信息的权系数建立非线性规划模型,使用遗传算法求解模型得到效用值的区间数,从而得到整个方案集的排序.最后以实例表明该方法的有效性和可行性.     

考虑缺失属性的多属性群决策方法

针对决策者在不完全属性集下进行评价的多属性群决策问题,考虑对缺失属性上的评价进行估计,提出了一种基于决策者相似度的多属性群决策方法.给定决策者在不完全属性集上的评价矩阵,构造同时考虑交叉属性个数和评价值的决策者相似度,基于此相似度对缺失属性评价进行估计,进而利用加权平均法对完整的评价矩阵进行集结得到每个决策者的方案排序.在此基础上,以决策者方案排序与总体方案排序差异最小为目标,构建优化模型以产生最优的总体方案排序.运用所提方法解决江苏省常州市一家高速列车制造企业的战略项目评价问题,验证了该方法的有效性与应用性.     

考虑属性关联的C-TODIM决策方法

针对属性具有关联性的多属性决策问题,考虑到决策者具有参照依赖和损失规避行为,提出一种新的C-TODIM决策方法。依据经典TODIM决策方法,考虑决策者的参照依赖行为,计算每个方案相对于其它各个方案关于各属性的收益或损失值;再考虑到决策者的损失规避行为,集成属性关联情形下方案关于所有属性的收益或损失值,得到每个方案相对于其它各个方案的个体感知优势度;在此基础上,计算每个方案的总体感知优势度,并依据总体感知优势度的大小对方案进行排序。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。     

基于模糊环境下的最大偏差法和TODIM法的多属性应急选址决策

犹豫模糊集(HFS)是一个元素的隶属度可以用多个实数值表示的集合.该方法通常用于处理决策者在具有多个评价指标、方案、变量等多个值时犹豫不决的情况.本文基于犹豫不决的模糊环境,提出了一种新的混合方法.首先,基于最大偏差法确定属性权重;其次,利用TODIM方法计算各方案的优势度.通过对这些优势度的聚合,可以进一步得到每个方...     

基于决策者信任水平和组合赋权的不完全偏好复杂大群体应急决策方法

针对属性权重完全未知且专家偏好出现残缺值的复杂大群体应急决策问题,提出了一种新的决策方法。首先,设计了一套基于决策者信任水平的残缺值填充机制,对缺失的偏好信息进行补充。然后,将各方案的大群体偏好信息进行聚类,基于方案信息熵和群体偏好冲突水平构建组合赋权方法,对属性权重进行测算,进而得到各个方案的综合评价值。最后对该方法进行了实例验证,验证结果表明本文提出的方法具有良好的可行性和有效性。     

基于乘性一致性残缺互补判断矩阵的决策方法

对于满足乘性一致性的残缺互补判断矩阵的决策问题,提出了一种决策方法。首先把互补判断矩阵的乘性一致性定义进行了简化,得到了互补判断矩阵乘性一致性的另外几种表达形式;进一步得到了在已知n-1个特殊元素的条件下,残缺互补判断矩阵中缺失元素的补全方法;然后给出了残缺互补判断矩阵可接受的条件,以及矩阵的一致性检验及调整方法;基于残缺互补判断矩阵,给出了以下决策步骤:残缺互补判断矩阵的一致性检验及调整过程,补全缺失元素的迭代过程和最优方案择优过程。最后给出了一个实例,通过该实例的计算以及本文方法与已有方法的比较,证明了本文方法是简便和有效的。     

A Procedure for Decision Making Based on Incomplete Fuzzy Preference Relation

In this paper, we investigate the decision making problem based on fuzzy preference relation with incomplete information. We first introduce incomplete fuzzy preference relation and present some of its desirable properties. We then develop a system of equations. Based on this system of equations, we propose a procedure for decision making based on incomplete fuzzy preference relation, and finally, a numerical example is presented to illustrate the proposed procedure.     

基于有序梯形模糊灰色关联TOPSIS的多属性决策方法

研究了有序梯形模糊数来表示不确定语言环境下的灰色关联TOPSIS多属性决策问题。首先应用有序梯形模糊数标度方案属性偏好信息,在传统梯形模糊数基础上增加了一个方向属性,使得决策信息的表示更加细腻;提出了有序梯形模糊环境下多属性决策灰色关联TOPSIS综合优选算法,引入了距离和灰色关联度相结合的综合贴近度公式,实现最优方案与理想方案的位置与曲线形状的一致性;最后通过制造系统内流动控制实例说明了所提出有序梯形模糊灰色关联TOPSIS方法的可行性和有效性。     

一种基于决策矩阵的DST-AHP多属性决策方法

针对层次分析法决策时存在两两判断、一致性检验次数过多和判断矩阵残缺性等问题,本文提出了一种基于决策矩阵的DST-AHP多属性决策方法。该方法结合决策矩阵的特征值,构建DST-AHP方法层次结构模型和判断矩阵,并根据判断矩阵定义不同属性下各焦元的基本概率分配函数;然后利用Dempster合成法则对基本概率分配函数值进行合成,依据合成后值对方案进行排序。最后对AHP和DST-AHP两种方法进行比较分析,说明该方法的有效性。