基于模糊模拟的风险投资项目决策

由于风险投资的高不确定性和风险性,使得人们难以准确预测风险投资项目的收益和状态概率,而只能得到其大致的区间范围。鉴于这种情况,本文将投资项目收益和状态概率描述为模糊变量,利用模糊变量的均值和方差建立了模糊风险投资决策模型,并给出利用模糊模拟方法计算的实例。     

乡镇企业经营管理者环境意识的模糊AHP评价

根据模糊 AHP评价方法 ,从环境知识 ,环境政策 ,环境评价 ,正面环境行为 ,负面环境行为 5个原则对乡镇企业经营管理者的环境意识进行定量计算 ,可以较全面地评价其环境意识 .     

模糊AHP在电网企业员工岗前培训评估中的应用

电网企业技术密集、人员众多、架构庞大,员工岗前培训与企业健康持续发展密不可分.培训工作中最突出的问题在于对培训效果缺乏合理的评估,从而无法了解企业投资的效果,以及培训对组织的贡献.以柯氏培训四级评估模型为基础,采用模糊AHP规范化整个评估过程.最后以电力企业进行的培训项目为例验证分析,证明所提算法的有效性.     

AHP算法和三角模糊数在虚拟企业的盟员选择中的应用

虚拟企业的盟员选择是一个复杂的问题，为此本提出出一个比较新颖的算法。此算法是基于AHP算法和模糊数学理论的。它整合了企业管理的主观意愿和企业的客观情况，是一种比较全面的算法。最后以实例表明本算法能有效的支持伙伴选择。     

风险投资决策的模糊分析模型

从不确定性的一个侧面——模糊性的角度研究选择风险资产投资组合的问题,在对模糊预期收益率获取方法研究的基础上,将预期收益率表示为模糊数,对于一定的预期收益率,在每一确信度水平上,以偏离中心值的程度作为风险的度量,对于不允许卖空的情况建立优化决策模型,研究优化决策模型解的性质,并通过数值例子分析了收益一风险之间的关系。得到了风险一收益率曲线。根据这一曲线,投资者可以结合自己的偏好、直观地选择自己的投资方向。     

AHP法在评价教师课堂教学中的应用

教师的课堂教学是一种复杂的智力活动与劳动 .如何客观评价课堂教学效果的好坏程度是一个很难定量的问题 .本文利用 AH P法建立了评价标准及相应的指标体系来解决这一问题 .     

模糊AHP中一种新的标度法

文章提出了模糊环境中ＡＨＰ的一种新标度，运用它构造互补判断矩阵，利用模糊一致性矩阵直接求出排序向量，并给出了两个检验一致性的标准。     

风险投资的模糊数学评价模型

目前风险投资市场发展迅速,但是由于自身的高风险性和不确定性,难以利用传统的风险评价与控制方法,造成风险投资家投资困扰.针对风险投资评估指标标准模糊、难以控制的特点,建立模糊数学评价模型和AHP模型相结合的风险预警控制方法,可以提高分析指标的可靠性及灵敏性,并进行实证分析说明其科学性和有效性.为风险投资公司有效筛选投资项目、实现投资收益提供具体、可行的预警方法.     

期权理论在风险投资项目评估中的应用

本在对传统的现金流折现法DCF法分析基础上，引进Block-Scholes期权定价模型，对传统的DCF方法进行改进，克服了DCF方法局限性，增加了风险投资项目决策的科学性。     

AHP在建设用地项目选址中的应用

本文利用 AHP方法有效地解决了建设用地项目选址中的实际问题 ,为建设项目选址决策提供了科学的依据。     

Fuzzy Application to the Analytic Hierarchy Process for Robot Selection

The problem of Robot Selection is of great relevance in the present times of automation. Traditionally such problems were addressed using conventional techniques of Multi Criteria Decision Making such as The Analytic Hierarchy Process (AHP) and The Multi Attribute Utility Theory (MAUT). This paper proposes a methodology for solving common Robot Selection problems using a modification of the conventional AHP by incorporating ‘Fuzzy Linguistic Variables’ in place of numbers. The methodology encapsulates creation of Fuzzy Interface for conversion of input and output variables into suitable linguistic variables. Further, employing the fuzzification process by assigning the linguistic variables to numerical values of the membership functions and formulating suitable decision rules, the procedure culminates into the defuzzification process for converting fuzzy output into crisp value and obtaining the result in the form of Fuzzy Score. The proposed model is explained using a numerical example. The paper also presents a validation of the proposed methodology over real world problems and provides directions for future research towards the end.Additional support was provided by the National Science Foundation.     

Fuzzy logic modifications of the Analytic Hierarchy Process

The Analytic Hierarchy Process (AHP) is a measurement methodology based on pair-wise comparisons that relies on judgment to derive priority scales. During its implementation, one constructs hierarchies, then makes judgments or performs measurements on pairs of elements with respect to a criterion to derive preference scales, which are then synthesized throughout the structure to select the preferred alternative.One of the areas where the AHP finds application is in the subjective phases of risk assessment (RA), where it is used to structure and prioritize diverse risk factors, including the judgments of experts. Since fuzzy logic (FL) has been shown to be an effective tool for accommodating human experts and their communication of linguistic variables, there has been research aimed at modeling the fuzziness in the AHP (FAHP), and recently the focus of some of that modeling has been with respect to RA.The literature discusses more than one FAHP model, which raises the question as to which are the prominent models and what are their characteristics. In response to this question, we examine three of the most influential FAHP models. The article proceeds as follows. It begins with a brief overview of the AHP and its limitations when confronted with a fuzzy environment. This is followed by a discussion of FL modifications of the AHP. A RA-based likelihood score example is used throughout. The article ends with a commentary on the findings.     

模糊层次分析法(FAHP)

首先通过分析指出层次分析法（ＡＨＰ）存在的总理２,然后给出了较文献「２」条件更弱的模型一致矩阵的定义,并对新定义的模糊一致矩阵的性质,用模糊一致矩阵表示因素两两重要性比较的合理性以及表示因素两两重要性比较的模糊一致矩阵同表示因素重要程度权重之间的关系进行了讨论最后给出了模糊层次分析法５的原理和步骤。     

基于区间层次分析法的网络安全评估研究

针对网络安全评估存在的不确定性,提出了一种新的基于区间层次分析法的网络安全评估方法.首先建立了多层次的网络安全评估指标体系,然后利用区间层次分析法确定了网络安全评估指标的区间数权重.在此基础上,结合区间数理论建立了基于区间层次分析法的网络安全评估模型.最后结合评估实例对某公司办公自动化网络进行了安全评估,验证了方法的可行性和有效性.     

基于模糊数分析的时机捕捉型的证券投资模型

以时机捕捉型的投资者的投资理念和操作经验为背景,本文模拟他们的证券分析和决策过程。我们视证券价格的波动为动态的模糊系统,利用模糊数的概念来定义股价波动的预测集。通过模糊数分析,我们详尽地讨论了证券价格的变化规律和显著投资时机等概念。我们获得了模糊集理论下的证券价格的期望值、投资收益率期望值、预期风险系数、风险率和损益比等数据。利用这些结果,我们得到了三个时机捕捉型的证券投资模型,为证券投资者的决策问题提供了一种新的方法。这些模型的建立依赖于投资者的知识和经验,它们的求解过程简单易行。     

基于模糊层次分析法的可信度评估方法

对可信度的评估方法进行了探讨 ,并结合模糊层次分析法与模糊综合评判方法提出一整套可信度评估流程 ,最后进行了评估实践     

战略导弹研制风险分析的仿真技术

本文以战略导弹研制风险分析为背景，对随机网络数据仿真技术原理进行了探讨，分析了曾广泛应用的仿真软件ＶＥＲＴＳＬＡＭ等的不足，并提出了改进方法，文中给出一种含信息流多层次综合网络仿真的构模框架，并用该构模框架对战略导弹风险分析的仿真模型作了研究。     

基于模糊层次分析的虚拟企业风险评价

在分析虚拟企业风险评价应该考虑的主要因素的基础上,建立了一套适用于虚拟企业风险评价的指标体系,提出了一种基于模糊集合理论与层次分析法相结合的虚拟企业风险评价方法。在多专家指标权重评价的基础上,运用模糊D elph i法对上层准则形成一系列的权重集合,得到三角模糊数表示的准则“重要性”评价。结合以模糊语言变量表示的备选方案偏好等级的“满意度”和下层指标的模糊权重,通过分层结合,得到虚拟企业风险的模糊评分,最后采用重心法和Chang Jing-rong的双系数法对所有方案的三角模糊数进行排序,得到虚拟企业方案综合选择的优先顺序。实例说明了虚拟企业风险评价的具体过程。     

基于改进模糊层次分析法的茶园土壤肥力评价

Chang, Da-Yong提出的模糊层次分析法存在排序错误和权重失真的问题,针对这些问题,结合分割法和极限法,提出新的模糊三角数比较算法。这一算法满足V(M_2≥M_1)+V(M_2M_1)=1和当M_2=M_1时,V(M_2≥M_1)=0.5的统计规律,解决了排序错误的问题.此外,本文提出了新的权重算法,解决了权重失真的问题.最后,将改进后的模糊层次分析法用于茶园土壤肥力的评价中.结果显示,这一方法能够将决策者的模糊判断清晰化,如实地反映决策者的判断,并最终确定不同茶园的土壤肥力水平.