基于偏好序考虑主体心理行为的双边匹配方法

针对心理行为在双边匹配过程中容易被忽略或不能准确表示其产生速率先快后平缓趋势问题,根据偏好序与期望值进行合理分段,分析产生高兴、遗憾两种心理行为的情况,并考虑主体是否给出期望值结合心理行为的增长(下降)速率随着实际偏好与期望偏好差距变大而趋于平缓的这一特点,利用对数感知函数衡量心理行为得到心理感知值。对心理感知值进行归一化处理得到心理满意度,在此基础上,创建双目标匹配模型并通过求解该模型获得匹配方案。最后,与已有方法进行对比实验,分析说明该方法在提高匹配双方总体满意度上的有效性。     

基于主体满意一致性的双边匹配决策方法

针对匹配主体给出以序值为偏好序信息的双边匹配决策问题,根据满意度随序值递减的特征,将匹配主体的偏好序信息转化为满意度,再以匹配主体满意度和最大且匹配主体满意度差异最小为目标,建立匹配方案的优化模型,并用实例验证该匹配方法的可行性和有效性.     

基于双子群协作粒子群算法的双边匹配决策

针对具有不确定偏好序的双边匹配决策中匹配个体往往缺乏理性判断的问题,提出运用后悔理论将匹配方案中每个匹配对的感知效用值作为其适应值,并据此评判匹配方案的优劣。针对求解过程中粒子群算法易陷入局部最优解的问题,将粒子群分为普通子群和精英子群,分别自适应地向较差粒子学习。实验结果表明,引入后悔理论使匹配方案更加符合双方要求实际,而求解算法改进前后相比能够跳出局部最优解,从而获得更优的匹配方案。     

偏好序下产品总体方案优选的一种群决策方法

分析了产品总体方案评价与优选过程中的群决策问题,针对决策过程中决策者个体偏好序表达时群体意见的综合给出了一种方法.该方法在综合过程中既考虑了决策个体的主观权重,又考虑了由决策个体决策意见可信度所确定的客观权重;以决策个体意见与群综合结果之间的总差异度最小为目标函数建立了相应的规划模型,并给出了求解方法.实例证明该方法有效且可行.     

基于模糊偏好关系及OWA算子的多准则群决策方法

根据一种基于加权的新型模糊偏好关系及计算模糊关系的解析表达式，集结不同决策者的偏好信息，得出群体偏好矩阵，进而求出最优方案．此外，为了使专家在决策时能就所决策的问题达成最大程度的一致，提出了一些“软的”度量专家在决策时所达成的一致程度的一些指标及计算方法，为进一步调整专家决策时的评估信息提供了依据．     

基于OWA算子的不同形式偏好信息的群决策方法

研究了决策者(或专家)的偏好信息以不同形式给出的群决策问题。首先,利用不同偏好信息之间的转换公式,将偏好次序型、效用值型、互补判矩阵型三种偏好信息一致化为互反判矩阵型的偏好信息。其次,利用OWA算子对一致化的决策信息进行群集结,再对各方案的相对优势度进行综合集结,并以此进行方案的排序。提出了基于OWA算子的群决策方法。最后,通过实例说明方法的可行性和实用性。     

一种具有不同形式偏好信息的群决策方法

给出了一种具有不同形式偏好信息的群决策方法·描述了在群决策中决策者可能给出的效用值、序关系值、互反判断矩阵、区间数评价值、模糊语言评价值和模糊互补判断矩阵等 6种不同形式的偏好信息 ,并给出了将不同形式的偏好信息均转化为模糊互补判断矩阵形式的计算公式·基于近年来最新发展的OWA算子给出了集结各决策者的偏好信息和方案优选的方法 ;最后给出了一个算例·     

家政服务人员与雇主的双边匹配模型

针对如何依据家政服务人员和雇主的供需信息实现最优的双边匹配,从而提高匹配的效率和降低匹配的成本问题,对家政服务人员与雇主双边匹配问题进行了研究.首先,对家政服务人员与雇主的双边匹配问题进行描述;然后,依据家政服务人员与雇主提供的供需信息,分别计算家政服务人员和雇主的满意度;在此基础上,构建以家政服务人员和雇主的满意度最大为目标的多目标优化模型;通过求解模型,获得最优匹配结果.最后,通过一个算例说明了所提出方法的可行性与有效性.     

一种具有序区间偏好信息的群决策方法

针对方案偏好信息为序区间形式的群决策问题,提出了一种决策分析方法.首先对具有序区间偏好信息的群决策问题进行了描述;然后依据传统Borda法的基本思路,将序区间偏好信息转化为Borda数值表,根据序区间的特点确定Borda分值计算规则;依据此Borda分值计算规则给出确定每个方案总Borda分值的计算公式,并根据每个方案总Borda分值的大小来进行方案排序;最后,通过一个算例说明了本文给出方法的可行性和有效性.     

基于三参数区间数型偏好序的群决策方法

研究了决策者偏好以三参数区间数型偏好序形式给出的有限方案群决策问题。首先给出了三参数区间数型偏好序的定义,在综合考虑决策者偏好信息的基础上,引入导出的偏好序向量,给出了三参数区间数型偏好序的概率描述。其次介绍了三参数区间数型偏好序一致性的两个定义,利用调整算法对一致性不可接受的偏好序进行修正。通过定义三参数区间数型偏好序之间的偏差函数,给出一种确定决策者权重向量的有效方法,从而建立了一种解决有限方案群决策问题的有效算法。最后通过一个实例说明该方法的可行性和有效性。