AHP中一种具有累积优势度的和法(英文)

文[3]中提出的特征向量法[EM]因具有优势度而被广泛应用于向量排序,和法[SM]不具有优势度但简单实用。本文介绍一种新的排序方法——具有平均累积优势度的和法[DSM],它结合了EM和SM的一些优点,与EM、SM、GDSM、AMDM相比,DSM简单、实用、合理,且计算排序向量所需时间少。数据结果表明:DSM和EM总是得到相同的方案排序,而SM、LLSM、GMDM、AMDM有时会产生逆序。     

群组AHP中区间判断矩阵的一致性研究

对群组AHP中区间判断矩阵的一致性进行了研究，论证了在对同一决策问题的S个区间判断矩阵是一致性可接受的情况下，它们的加权算术平均综合区间判断矩阵也是一致性可接受的，从而为群组AHP的广泛应用提供了一个理论依据。     

AHP中混合最小二乘法的若干性质研究

混合最小二乘法是层次分析中的一种排序方法，该文证明了这一方法是强条件下保序的，并给出了导入一组新元素后强保序的充要条件及算例分析。     

层次分析中最小夹角法的性质研究

论证了层次分析中最小夹角法的一般性质，从而为该法的应用奠定了基础。     

群组决策中专家赋权方法研究

以判断矩阵基础,利用偏差分析,提出了两训专家赋权的新方法,并对文[2]的定权方法进行了改进。最后给出了一个算例。     

部分概率信息及优化水平λ下的策略优选法

基于区间数之间两两比较的可能度以及优化水平λ,提出了一种在概率信息不完全及条件期望损失值为区间数的情况下确定最优策略的方法,该法通过与决策者进行交互,逐步缩决策策略集,以至最终获得最优策略,它能充分地考虑到决策者在决策过程中的主要观愿望,且具有所需信息少,易于在计算机上实现等特点,最后进行了算例分析,理论分析及结果均表明：该法可行且有效,从而为求解产分概率信息下的不确定型决策问题提供了一条新途径。     

一种决策方法的改进和推广

[1]以最小二乘法为工具,建立了确定指标权重的一个优化模型,得到一个复杂的计算权重公式,章通过分析,论证了此公式等价于简单的算术平均公式,并对此结果进行了推广。     

在Goldstein搜索下一类共轭梯度法的全局收敛性

本文证明了文「１」提出的一类共轭梯度法在Ｇｏｌｄｓｔｅｉｎ非精确线性搜索下具有全局收敛性。     

基于不同直觉偏好结构的多属性决策方法

研究了属性值为实数、且决策者对属性的偏好信息以直觉判断矩阵或残缺直觉判断形式给出的直觉模糊多属性决策问题.首先介绍了直觉判断矩阵、一致性直觉判断矩阵、残缺直觉判断矩阵、一致性残缺直觉判断矩阵等概念,然后分别建立了基于直觉判断矩阵和基于残缺直觉判断矩阵的多属性决策模型,并且建立了基于直觉判断矩阵和残缺直觉判断矩阵的多属性群决策模型,进而给出了基于不同直觉偏好结构的多属性决策方法.该方法无需对不同偏好结构进行一致化处理,可直接通过求解模型得到最优权重向量,因而避免了一致化所导致的决策信息的失真和丢失.最后应用上述方法对江苏省企业技术创新能力进行了评估.     

风险投资中基于权矩阵的层次合成法

首先给出了2种基于权矩阵的层次合成法，第1种方法利用权矩阵使整个层次系统中所有横向联系及纵向联系统一于单个优化目标函数之中，并通过计算一个简洁的公式获得系统的排序向量；第2种方法利用权矩阵建立一个简洁的线性目标规划模型，并通过求解该模型获得系统的排序向量．然后把层次合成法推广到具有多个准则层的系统．最后把它们应用于解决风险投资领域中的项目评估问题．