基于TOPSIS的模糊群体多属性决策方法

针对模糊群体多属性决策问题,给出一种基于理想点法(TOPSIS)的多属性决策方法.方法先用三角模糊数的形式表示专家评价值的模糊性和不确定性,而后考虑了专家在不同评价属性中的重要程度和意见的相似度,并将专家意见进行集结得到专家群体关于方案集的模糊决策矩阵,最后定义了三角模糊数形式的正负理想方案,通过计算各方案与正负理想方案的距离以及各方案与理想点的相对接近度,最终确定最优方案.通过实例分析说明了该方法的可行性和有效性.     

基于TOPSIS的动态三角模糊多属性决策方法

针对属性值为三角模糊数形式的动态多属性决策问题,提出基于TOPSIS的动态三角模糊多属性决策方法.该方法不仅可以得到各备选方案的差异程度,还可分析各备选方案的增长程度,同时设置偏好参数以考虑决策者对于差异性和增长性的不同偏好,运用时间权重进行二次加权以解决不同时点排序结果不一致的问题.最后,通过算例分析及偏好参数敏感性...     

模糊多属性决策中的离差最大化方法

本文研究属性权重完全未知且属性值为L-R模糊数的多属性决策问题,提出了一种在多属性决策中,基于模糊数及α-截集理论,用离差最大化方法来估计属性权重的方法,随后研究了这种方法的相关性质,给出方程的解,得到方案排序结果。研究表明,由本文所提出的方法是有效、可行的。     

Fuzzy-AHP-TOPSIS法在多属性方案优选中的应用——基于油气田开发项目方案优选的研究

基于集成创新的思想,将多属性决策中模糊层次分析法和灰色—正负理想点逼近法优势集成,创建Fuzzy-AHP-TOPSIS法对方案进行最终优劣排序.方法综合考虑了决策者的主观权重和投资项目各影响因素间固有的客观权重、投资风险和收益等诸多因素,为企业投资项目的比选提供了一种新的可靠的决策方法.最后以某气田开发项目-中石油某气田增压开采方案的优选为实例加以说明.     

基于TOPSIS的区间直觉模糊多属性决策法

对基于区间直觉模糊信息的多属性决策问题进行了研究。给出了区间直觉模糊数之间的距离公式,并定义了区间直觉模糊正、负理想点,进而提出了一种基于TOPSIS的区间直觉模糊多属性决策方法。最后进行了实例分析。     

模糊多属性决策的投影折衷方法

基于矢量投影的思想,导出了分量为L-R型梯形模糊数的模糊矢量投影的计算公式。通过将加权后的方案矢量投影到理想解上,再将负理想解投影到方案矢量上,进而在两个投影的基础上构建方案与理想解的相对贴近度,用以确定多属性决策方案的优劣次序。同时,本文以实例对这一决策方法进行了说明。     

基于区间直觉梯形模糊数的改进TOPSIS多属性决策方法

研究了属性权重完全未知的区间直觉梯形模糊数的多属性决策问题,结合TOPSIS方法定义了相对贴近度及总贴近度公式.首先由区间直觉梯形模糊数的Hamming距离给出了每个方案的属性与正负理想解的距离,基于此,给出了相对贴近度矩阵,根据所有决策方案的综合贴近度最小化建立多目标规划模型,从而确定属性的权重值,然后根据区间直觉梯形模糊数的加权算数平均算子求出各决策方案的总贴近度,根据总贴近度的大小对方案进行排序;最后,通过实例分析说明该方法的可行性和有效性.     

基于综合权重的理想模糊物元多属性决策法及应用

研究了属性指标具有不相容性和模糊性及其指标的权重完全未知的模糊多属性决策问题.分析了目前广泛采用的模糊物元分析法以及仅有主观赋权法或客观赋权法确定其指标权重的缺点.根据物元可拓理论和理想解法的思想,定义了理想模糊物元和负理想模糊物元的概念.利用兼顾主观偏好和客观信息的综合权重赋值法,提出了基于综合权重的理想模糊物元多属性决策方法.该法既能充分利用指标本身所包含的客观信息,又能充分发挥决策者的主观能动性.实例研究结果表明该法能反映出决策方案间的细微差别,能对决策方案的优劣做出更准确有效的评价.     

模糊多属性决策的加权投影折衷方法

基于矢量投影的思想,建立了分量为L-R型梯形模糊数的模糊矢量间投影的计算公式,把加权后的方案矢量投影到理想解上,负理想解投影到方案矢量上,以这两个投影构造方案与理想解的相对贴近度,来确定方案的优劣次序.并通过实例对这一决策方法进行说明.     

犹豫模糊语言距离测度及其在多属性决策中的应用

针对现有犹豫模糊语言距离测度存在不满足直递性、改变了原始决策信息、忽略了犹豫度差异等方面的问题,提出了一系列更为合理的新型犹豫模糊语言距离测度方法。首先,对现有犹豫模糊语言距离测度的局限性进行了枚举和分析。其次,给出了犹豫模糊语言犹豫度的定义,分别提出了犹豫模糊语言集的Euclidean距离、Hamming距离、Hamming-Hausdorff距离、Euclidean-Hausdorff距离以及它们的广义形式、加权形式和广义加权形式等一系列新型犹豫模糊语言距离测度,并对新型犹豫模糊语言距离测度的相关性质和定理进行了证明。在此基础上,提出了一种基于新型犹豫模糊语言距离测度和离差最大化的多属性决策方法。最后,通过具体算例和对比分析验证了新型犹豫模糊语言距离测度和多属性决策方法的可行性和有效性。     

矿山企业经济效益综合评价的数学模型

运用ＡＨＰ方法对矿山企业的各项技术、经济指标作定性定量分析,结合评价因素的理想点与反理想点,提出了矿山企业经济效益评价的数学模型     

基于单级供应关系的可修复航材存储策略模型研究

本研究单级供应关系下可修复航材存储量的确定，使用期望缺货数作为评价保障质量指标，将可修复航材的存储与飞机的保障有机地联系起来。建立了可修复航材存储策略模型，给出一种算法，此举可为可修复航材存储优化提供量化依据。     

基于贝叶斯网络的航材保障人员可靠性建模与评估

为了提高航材保障中保障人员的可靠性,在确定影响因素的基础上,建立了可靠性评估贝叶斯网络模型.以及评价指标体系,并通过算例对保障人员可靠性进行了评估和研究,结果证明了该模型的有效性,从而为降低航材保障工作时的人因故障提供了新的思路和方法.     

ANP法在区域企业技术创新能力评价中的应用

在应用网络层次分析法(ANP)进行综合评价中存在两个问题:一是网络层次结构中子系统内部的依存关系往往缺乏实质性的阐述和研究,而这是网络层次结构的关键;二是没有通过实例比较网络层次法和层次分析法,证明网络层次分析法的实用价值.以区域企业技术创新能力的评价为背景,分别应用网络层次分析法(ANP)和层次分析法(AHP)建立评价指标体系,并利用各省数据评价了区域企业技术创新能力的现状,给出了政策建议,以期为制定区域企业技术创新战略、规划等提供了定量参考依据.     

基于AHP-TOPSIS评判模型的中药企业研发人员胜任力研究

研发人员作为企业中运用知识进行创新活动的群体,具有知识型员工的行为特质,因而导致研发人员的努力程度和贡献大小很难准确地测量.为了解决科学地评价研发人员胜任力的问题.在层次分析法(AHP)和逼近理想解的排序法(TOPSIS)两个理论的基础上,构建了AHP—TOPSIS综合评判指标体系模型,对3类中药企业研发人员胜任力进行综合评判优选.从职业态度、知识—技术、个人魅力、创新能力和团队合作能力5个方面综合考虑影响研发人员胜任力的评判指标,旨在为企业和不同行业全面评价以及甄选研发人才提供一种可行的方法.     

基于理想灰关联距离的课程评估方法

综合灰色系统理论、理想解法和欧氏距离,提出了一种新的基于理想关联距离度的课程评估方法,给出了建立评估模型的基本步骤.定量处理的指标,经过理想化、标准化后,定义关联数,由此计算关联距离度.通过灰色关联距离度,建立了一种接近最优方案远离最差方案的评估模型.并通过学院近期的课程评估实例分析,验证了该方法的准确性和可行性.     

Using the Hamming distance to extend TOPSIS in a fuzzy environment

Considering the fact that, in some cases, determining precisely the exact value of attributes is difficult and that their values can be considered as fuzzy data, this paper extends the TOPSIS method for dealing with fuzzy data, and an algorithm for determining the best choice among all possible choices when the data are fuzzy is also presented. In this approach, to identify the fuzzy ideal solution and fuzzy negative ideal solution, one of the Yager indices which is used for ordering fuzzy quantities in [0, 1] is applied. Using Yager’s index leads to a procedure for choosing fuzzy ideal and negative ideal solutions directly from the data for observed alternatives. Then, the Hamming distance is proposed for calculating the distance between two triangular fuzzy numbers. Finally, an application is given, to clarify the main results developed in the paper.     

相对有效性分析在上市公司投资价值评价中的应用

我国股票市场成立十年来炉深两地上市公司数已经超过千家，以上述公司投资价值的分析与判断一直是市场争论的热点。1997年万青先生在中国证券报上发表了一篇关于系统分析上市公司投资价值的章，当时就引来了众多证券研究机构和分析师的深入讨论，迄今为止有关上市公司投资价值定量化分析的方法仍然是证券市场里一个崭新的课题。本尝试采用DEAW分析方法为定量地评价上市公司的投资价值，建立相对有效性评价模型和评价指标体系，期望通过对模型的演算和结果的分析，最终能实现指导证券交易的目标。     

MQ拟插值求解KdV方程

Quasi-interpolation is very useful in the study of approximation theory and its applications,since it can yield solutions directly without the need to solve any linear system of equations.Based on the good performance,Chen and Wu presented a kind of multiquadric （MQ） quasi-interpolation,which is generalized from the L D operator,and used it to solve hyperbolic conservation laws and Burgers’ equation.In this paper,a numerical scheme is presented based on Chen and Wu’s method for solving the Korteweg-de Vries （KdV） equation.The presented scheme is obtained by using the second-order central divided difference of the spatial derivative to approximate the third-order spatial derivative,and the forward divided difference to approximate the temporal derivative,where the spatial derivative is approximated by the derivative of the generalized L D quasi-interpolation operator.The algorithm is very simple and easy to implement and the numerical experiments show that it is feasible and valid.     

A method for group decision-making based on determining weights of decision makers using TOPSIS

In general, weights of decision makers (DMs) play a very important role in multiple attribute group decision-making (MAGDM), how to measure the weights of DMs is an interesting research topic. This paper presents a new approach for determining weights of DMs in group decision environment based on an extended TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution) method. We define the positive ideal solution as the average of group decision. The negative ideal solution includes two parts: left and right negative ideal solution, which are the minimum and maximum matrixes of group decision, respectively. We give an example to illustrate the developed approach. Finally, the advantages and disadvantages of this study are also compared.