基于偏序集的PROMETHEE方法优化研究

尽管PROMETHEE是当前最受欢迎的多准则决策方法之一,但在实践应用过程中,模型的应用范围与质量依然受制于指标权重问题。一些常用的赋权方法,不仅没有解决不确定权重问题,反而增加了决策风险。在偏序集相关定理的基础上,给出权重的定性信息即权重次序,由流出矩阵、流入矩阵和净流矩阵等定义,得到了PROMETHEE的偏序集表达形式。当流入和流出之和为常数时,证明了模型存在对偶性质。根据对偶性质,简化了PROMETHEE方法的分析步骤,删减模型冗余信息。应用偏序集表示的PROMETHEE,突破了模型没有具体权重便无法应用的思维定势,解决了模型赋权困难,增强了模型的鲁棒性,拓展了模型处理数据类型的范围。     

犹豫中智语言PROMETHEE方法在网络谣言管控方案评选中的应用

针对网络谣言管控难以获得唯一方案的问题,设计了犹豫中智语言环境下PROMETHEE多属性决策方法。首先,给出了新的犹豫中智语言投影测度;在此基础上设计了体现决策者的风险态度的犹豫中智语言优势度测度,以此作为PROMETHEE方法中的偏好函数;利用广义Banzhaf值全面度量属性之间的关联程度;最后,以一个网络谣言管控方案选择的案例说明本文方法的有效性和可行性。     

基于PROMETHEE方法的矿业城市防灾能力的分析

矿业城市的发展主要依赖于对矿产的采掘和加工,而矿产的过度开发则造成严重的环境污染和生态破坏等,对城市经济的发展构成重大威胁,因而提高城市防灾能力显得尤为重要.通过建立矿业城市防灾能力指标评价体系,结合PROMETHEE方法,对黄石、东营、鸡西、盘锦等四个矿业城市防灾能力进行评估,结果表明,矿业城市防灾能力强弱的关键在于经济实力、防灾和环境保护投入及居民对灾害的意识程度.     

基于概率语言集PROMETHEE方法的防灾减灾社区与志愿研究

气象防灾减灾是气象工作的重中之重,以社区为组织单元开展防灾减灾工作是其重要环节.由于防灾减灾的复杂性,人们的认知存在模糊性.提出了基于概率语言集的PROMETHEE方法对该问题进行研究,基于百度防灾减灾问卷调查数据,通过概率语言集对问卷调查结果进行集结,通过PROMETHEE方法进行以区域为单位的防灾减灾社区与志愿实证...     

基于关联的区间犹豫模糊PROMETHEE多属性决策方法

针对属性模糊测度已知、属性值为区间犹豫模糊集的决策问题,提出了一种属性关联的PROMETHEE多属性决策方法.首先引入得分函数,构造区间犹豫模糊决策矩阵;通过区间可能度函数的概念,构造正弦属性偏好函数;进一步,结合A模糊测度与Choquet积分,计算方案的优先指数;进而计算方案的流出、流入以及净流值,并根据各方案的净流值的大小进行排序.最后通过实例分析说明了该方法的有效性和合理性.     

一种PROMETHEE Ⅱ权重的敏感性分析方法

以往MADM的敏感性分析主要研究的是使方案集排序稳定的参数区间。本文针对PROMETHEEⅡ方法的权重建立一种新的敏感性分析数学模型，利用经典的线性规划方法，求解使得某方案排序第一且变化最小的权重值，回答了权重超出稳定区间后排序改变方向的问题。在实际应用中，有利于帮助决策者及时调整权重，得到合理结果。     

基于前景理论与PROMETHEE的FMEA风险评估

针对考虑群体评价一致性和专家心理感知行为影响的失效模式及影响分析风险评估问题,提出了基于前景理论和偏好序结构排序法(PROMETHEE)的风险评估方法。首先,专家团队采用语言变量表征风险因子评价信息,利用直觉模糊熵确定风险因子客观权重;其次,采用灰关联度刻画专家评价与群体评价的一致性,以最大化关联度和极大熵准则构建专家权重优化模型;然后,集成风险因子和专家的主客观权重,获得风险因子及专家的综合权重;再次,运用直觉模糊加权平均算子集结专家评价信息,进而借助前景理论构建反应专家心理感知的前景矩阵;最后,基于PROMETHEE方法确定失效模式风险排序,并利用液晶显示器的案例验证了所提方法的有效性和可行性。     

三参数区间数的联系数在招标评价中的应用

在联系数理论的基础上,针对评标中某些权重不宜用定值表示的问题,采用三参数区间数表示,并转化为联系数以表示权重,结合综合评价方法建立多指标评价模型来解决多属性决策问题,在招标决策中体现出方法的简易、有效.     

博弈论在企业管理中的应用

本文把博弈论应用于企业管理 ,利用博弈论的委托 -代理理论构造了一个委托 -代理激励模型 ,针对信息对称与信息不对称情况进行了分析。在设计企业的委托代理机制时 ,若考虑了对经理的激励 ,则委托人的风险成本、代理成本都比没有考虑对经理的激励时要小。从理论上证明了对企业经理激励的必要性。     

随机微分方程理论在经济建模中的应用研究

考虑投资者参与证券投资及消费．由于证券、价格的变动趋势受诸多因素的影响，显示出价格很不稳定．用随机微分方程来刻划证券价格的变动趋势是合理的．Ｋａｒａｔｚａｓ等人在［１］中研究了最优消费与投资的一般特性，而且在模型参数为常系数假设下给出了反馈形式的最优消费与投资公式．但模型系数都为常值的假设在实际应用中显然有很大的局限性．为此，本文就β（ｔ）为有限分段函数情形推广了Ｋａｒａｔｚａｓ等人的结果．所得结论比Ｋａｒａｔｚａｓ［１］所得结论更具有应用价值．     

基于改进PROMETHEE的领先用户识别方法

领先用户在技术创新中的作用不容小觑,如何识别出领先用户正逐渐引起人们的关注.提出了一种基于改进PROMETHEE的领先用户识别方法,采用梯形模糊语言形式的属性值,通过结合客观数据与决策者偏好的综合赋权法确定评价指标的权重,并利用基于ULHA算子的群决策方法识别出领先用户.最后通过DHS公司识别领先用户的实例验证了方法的可行性与合理性.     

基于概率语言BWM与PROMETHEEII的多准则决策方法

提出了一种改进的偏好顺序结构评估法(Preference Ranking Organization Method For Enrichment Evaluations, PROMETHEE),即基于概率语言BWM与PROMETHEE II的多准则决策方法。针对多准则决策过程中,评价信息的模糊性和不确定性,采用概率语言(Probabilistic Linguistic Term Set, PLTS)处理评价信息,并纳入PROMETHEE II中对备选方案进行排序。针对传统的PROMETHEE II 中准则权重需要从外部获得的问题,采用最优最劣法(Best-worst Method, BWM)确定准则的权重。最后,以某企业无人机改造方案为例进行分析,验证所提方法的有效性和可行性。     

基于改进的粗糙集条件信息熵和灰关联投影法的工程项目投标决策研究

投标决策是建筑企业面临的一大难题.在分析建设工程投标风险因素的基础上,提出一种基于改进的粗糙集条件信息熵和灰关联投影法的投标决策方法.文中投标风险因素的客观权重经两次修正,更具全面性和合理性;然后结合依靠专家经验确定的主观权重得到综合权重;最后将综合权重应用于灰关联投影法进行投标决策.通过应用实例,验证决策方法的可操作性和合理性,为承包商实际的投标工作提供一定的借鉴和参考.     

物业管理招标中的层次关联比选

应用层次分析法确定影响物业管理投标书总体方案的各因素间权重 ,根据灰色关联理论建立了对投标书进行总体综合评价并排序优选的数学模型 ,给出了计算实例 .     

A note on scale transformations in the PROMETHEE V method

As already noted by Mavrotas et al. (2006), the PROMETHEE V method for multi-attribute analysis of portfolio problems will fail to include an item in a portfolio if it has a negative net flow with respect to other items, although adding such an item might actually improve the entire portfolio. However, the model formulated by Mavrotas et al. introduces a bias in favor of large portfolios because the PROMETHEE V method is sensitive to scale transformations. The present paper analyzes this effect and proposes a method to correct it.     

Decision making in stock trading: An application of PROMETHEE

The key issue for decision making in stock trading is selection of the right stock at the right time. In order to select the superior stocks (alternatives) for investment, a finite number of alternatives have to be ranked considering several and sometimes conflicting criteria. Therefore, we are faced with a special multicriteria decision-making problem. The purpose of this paper is to develop a decision-making model for selecting superior stocks in stock exchange and a model is provided in order to structure this problem. The proposed model is structured around two pillars: Industry evaluation and Company evaluation. The preference ranking organization method for enrichment evaluation (PROMETHEE) has been used for solving the problem. The model has been applied at Tehran Stock Exchange (TSE) as a real case and a survey from the experts in order to determine the effective criteria for industry evaluation and company evaluation has been conducted.     

基于改进数据包络分析的建设工程评标模型

建设工程评标是一项复杂的系统工程.为建立合理的评标决策支持系统,根据实际评标建立以商务标为目标函数,以技术标为约束条件的评标模型.引入数据包络分析(DEA)方法,建立第二目标函数为决策单元非效率值总和最小模型,进行交叉评价,解决了CCR模型在实际应用中不能完全确定中标顺序的问题.通过实际案例分析,交叉评价模型能够产生独立效率值并进行有效排序,证明了评标模型的可操作性与适用性.     

Preference modeling experiments with surrogate weighting procedures for the PROMETHEE method

One of the main tasks in a multi-criteria decision-making process is to define weights for the evaluation criteria. However, in many situations, the decision-maker (DM) may not be confident about defining specific values for these weights and may prefer to use partial information to represent the values of such weights with surrogate weights. Although for the additive model, the use of surrogate weighting procedures has been already explored in the literature, there is a gap with regard to experimenting with such kind of preference modeling in outranking based methods, such as PROMETHEE, for which there already are applications with surrogate weights in the literature. Thus, this paper presents an experimental study on preference modeling based on simulation so as to increase understanding and acceptance of a recommendation obtained when using surrogate weights within the PROMETHEE method. The main approaches to surrogate weights in the literature (EW, RS, RR and ROC) have been evaluated for choice and ranking problematics throughout statistical procedures, including Kendall's tau coefficient. The surrogate weighting procedure that most faithfully represents a DM's value system according to this analysis is the ROC procedure.