一种基于群决策的软件开发承包方综合评价方法

针对软件外包企业对承包方的要求,采用层次分析法和群决策聚类分析相结合的综合方法建立了一套软件承包方能力评价指标体系,并进行了实证运算,以期实现对软件承包方能力的科学评价.     

群决策中专家决策意见的可靠性研究

文章研究了群决策中专家决策水平可靠性问题,对用群组决策的特征根法及其使用条件做出了修正,更加具有科学性与合理性;并对专家决策水平和决策熵进行了重新定义,以便能够更客观地度量专家群体决策的可靠性;最后通过算例说明了该方法的可行性和有效性.     

企业物流外包的决策模型研究

从经济和企业发展战略角度分析了企业物流外包的成因,并以此确定了物流外包的评价指标,根据定性与定量相结合的原则,应用熵和AHP方法确定了各指标的权重,应用TOPSIS方法对各物流服务商进行评价,并在实践中得到较好的结果.     

基于VIKOR的再制造服务供应商选择决策方法

再制造服务是实现产品多生命周期的重要运行管理模式之一。本文针对再制造服务活动及其组合方式,构建了一种以供应商匹配决策为主导的三阶段再制造服务过程模型。为解决供应商决策中评价信息的复杂性和不易量化的问题,引入区间数、语言变量、模糊数等多种数据类型进行信息描述,保持了数据的真实性和实用性;针对主、客观两种评价准则下的混合数据类型评价信息,运用VIKOR方法对备选方案择优排序,克服了混合数据的不可公度性和数据转换导致的失真问题,得到的妥协最优解更符合企业实际需求;运用信任函数和熵权法来确定决策者和各准则的权重,避免主观赋权的二次不确定性。最后通过算例和敏感性分析验证了所提出的供应商选择方法的可行性和稳定性。     

制造企业外包决策研究

本文研究制造企业外包,从分析业务外包入手,在对有关外包产生的理论分析的基础上,对制造企业的业务外包决策所涉及到的具体问题进行分析,对企业外包存在的问题分析的基础上,提出解决对策。     

企业的业务外包决策研究

随着经济的全球化以及供应链管理模式的发展,业务外包策略逐渐成为现代企业最重要和最流行的经营战略之一.本文介绍了企业业务外包策略的相关知识,详细分析了业务外包策略的优缺点,分析了现有主要的业务外包模型.     

基于多参数的群决策方法

研究了多指标决策问题中,指标随着时间的变化,增加了一个时间维度,以进行更合理的综合排序,有效克服群决策方法中只考虑指标、方案二维排序问题的弊端．给出了三维标度下的群决策方法及具体步骤,并通过实例得出,把时间考虑进去能更有效地把近几年的数据进行分析,从而为决策者提供更全面的决策依据．     

基于相对熵的不确定性群决策集成方法

针对带有区间数的不确定性群决策问题做了研究.首先在区间数比较可能度概念的基础上,获得各个决策者对方案集不确定性评价的可能度矩阵,并将其转化为方案集的排序向量;然后从相对熵的概念出发,提出了一种相对熵的不确定性群决策最优化集成模型,讨论了模型的求解;最后实例分析表明文中所提方法的可行性和有效性.     

基于AHP的工程项目管理群决策方法

以层次分析法(AHP)为基础,提出了一种基于AHP的工程项目管理群决策方法.引入综合个体判断信息的几何平均算子,并证明它是群决策判断点估计的一致统计量.这既克服了AHP中个人判断因主观原因带有偏差甚至与实际结果相反的问题,又合理解释了决策个体的初始判断与最终结果之间出现不一致的现象.最后,作为应用算例,考虑兰州某黄河大桥项目的建设风险,将基于AHP的群决策方法应用于该项目的风险分析,说明了方法的有效性.     

基于VIKOR混合多属性群决策的供应商选择

为科学决策选择供应商,企业应吸纳有竞争力的供应商参与竞争,通过建立供应商评价指标体系,充分考虑供应商的比较优势,建构科学评价模型进行决策。根据混合多属性群决策的特点,采集混合的主客观评价指标信息,形成了科学的集结与规范化方法;然后运用层次分析法和离差最大化法相结合,确定评价指标权重,构建了VIKOR混合多属性群评价模型;最后以第三方物流供应商选择为算例,形成决策结论。     

基于决策偏好距离的多阶段群决策快速集结方法

针对具有互反判断矩阵偏好信息的多阶段群决策问题,文章提出了一种基于决策偏好距离的快速集结方法。首先对决策偏好距离相关概念进行定义,阐述了基于决策偏好距离的多阶段群决策集结过程;其次,利用决策偏好距离算法对单一专家的阶段内权重和阶段间权重进行测度,得出最优的专家权重;然后,通过加权几何平均算子拟合出最优的专家判断矩阵和最优的群体决策偏好;最后,给出算例,分析结果表明该方法具有合理性。     

一种基于专家权重的方案排序方法

由于群体决策的相对熵模型和特征根法模型给出的是一个完全确定的方案排序结果,没有定量描述最终结果的不确定性,对同一个方案进行决策时可能会产生冲突;文章利用判断矩阵的信息求得专家权重,提出了可以定量描述不确定性的专家权重排序方法;最后的案例说明该方法是可行的、有效的。     

基于相对熵的多粒度不确定语言型群决策方法

针对决策者属性权重信息不完全条件下的多粒度不确定语言型多属性群决策问题,提出了一种决策分析方法.该方法首先使用二元语义转换函数对多粒度语言信息进行一致化处理,然后通过建立使得备选方案对正理想解相对熵最小、负理想解相对熵最大的最优化模型确定决策者的属性权重,最后使用不确定二元语义变量的有序加权平均算子获得决策群组的评价结果,并通过计算备选方案优于其他方案的可能度,给出备选方案的排序.算例说明了所提方法的可行性和有效性.     

Research on group expandable optimization decision-making model for construction programme choice

Aiming at the decision-making problem of construction programme choice,this paper advanced a new group expandable optimization decision-making model.Various factors were comprehensively considered,and the new multi-attribute evaluation index system was established.Based on the assumption that decision-makers were rational,this paper formed a group of rational preferences through extracting the personal preferences pertinently,so the decision-makers position matrix was determined.The decision-makers position matrix integrated values given by group decision-makers to construction programme comprised a matrix,of which the entropy theory for datamining was adopted in this paper to determine the attribute weights.A decision was made by using the extension decision method.Eventually,the feasibility and practicability of the model were verified by the example.     

基于线性扩张的群决策方法

针对决策者给出方案集在每个属性下的偏序偏好,且决策者没有确定权重的多属性群决策问题提出了一种新的集结排列方法。该方法首先利用偏序的线性扩张求出方案集在各个属性下的排列概率,进而定义一偏好关系的概念,得到每对方案间的偏好度,然后采用OWA算子对决策群体进行集结,集结后的群体偏好具有偏序特征,能更真实地体现现实的决策问题,并且最大程度地反映了决策群体的偏好。最后给出了算例。     

基于Jaynes最大熵的模糊多属性群决策投影方法

为了解决属性权重完全未知的模糊多属性群决策问题,采用基于Jaynes最大熵原理的投影偏差模型确定指标权重,运用基于多准则妥协解排序法的妥协解排序框架实现决策过程。首先运用区间直觉模糊集表达决策者的犹豫模糊评价信息,然后运用集成算子获得综合决策矩阵,再运用Lingo11~求解获得属性权重,利用信息集结获得备选方案的加权投影,最后根据方案的最大群效应值、最小后悔值和综合指标值进行方案排序。实验显示,方案的排序结果与其它方法保持一致,趋势图显示此方法计算的各方案综合指标值变化趋势更明显。分析表明,该方法避免了其他权重确定方法的不足之处,消除了计算过程中的折衷损失,适用于属性权重完全未知的多属性群决策方案排序问题的评价。     

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．     

基于拓展C-OWGA算子的多属性群决策方法

目的为求决策方法的简洁实用,研究决策信息为区间数的多属性群决策问题。方法将连续的OWGA(C-OWGA)集结算子拓展到不确定环境之中,提出了一些不确定信息(区间数)集成新算子,如加权的C-OWGA(WC-OWGA)算子、有序加权的C-OWGA(OWC-OWGA)算子以及混合的C-OWGA(HC-OWGA)算子。结果结合区间数的运算法则,利用HC-OWGA算子对决策信息进行集结而获得方案的排序。提出了基于HC-OWGA算子的不确定多属性群决策方法。结论算例表明该方法是可行有效的,且该方法有良好的应用前景。