区间概率信息条件下的风险型决策问题的解法探讨

区间概率信息条件下的决策问题是介于不确定型决策与风险型决策之间的一类特殊的决策问题。基于区间概率的定义及其数学特征,利用最大熵准则将区间概率转化为点概率,从而实现了区间概率信息条件决策问题的求解。     

一种基于决策矩阵的DST-AHP多属性决策方法

针对层次分析法决策时存在两两判断、一致性检验次数过多和判断矩阵残缺性等问题,本文提出了一种基于决策矩阵的DST-AHP多属性决策方法。该方法结合决策矩阵的特征值,构建DST-AHP方法层次结构模型和判断矩阵,并根据判断矩阵定义不同属性下各焦元的基本概率分配函数;然后利用Dempster合成法则对基本概率分配函数值进行合成,依据合成后值对方案进行排序。最后对AHP和DST-AHP两种方法进行比较分析,说明该方法的有效性。     

信贷风险决策问题的一种相互逼近算法

基于最速下降法的基本思想 ,提出了相互逼近算法 ,用以解决信贷风险决策过程中 ,利润曲线和风险曲线寻求公共最优近似解的问题 .该算法表明 ,当利润曲线和风险曲线不存在公共最优近似解时 ,银行追求利润最大化的结果将导致风险上升 ,无法在可接受的风险指数范围内实现其既定的盈利目标 .但当利润曲线和风险曲线存在公共最优近似解时 ,银行根据其所掌握的私有信息以及所观测到企业理性的反应 ,作出相应的决策 .公共最优近似解的存在 ,说明了银行是在风险可接受的前提下按最优性原则给企业发放贷款 .     

连续时间马氏决策过程的基本假设

在讨论连续时间马氏决策过程(CTMDP)的文献中，对于转移速率qij(t)，常见的假设是：(a)qij(t)是一致有界的^[1-4]；(b)qij(t)关于t是连续的，或者是几乎处处连续的^[4-8]。在本文中，我们放弃了对qij(t)的上述假设(a)和(b)，给出了一些较弱的基本假设以取代(a)，(b)，使CTMDP的研究范围得以扩大。     

混合互补判断矩阵一致性研究

给出混合互补判断矩阵一致性的定义和判别加性一致性的方法.定义了核算子、核矩阵,对带有精确数、三角模糊数和梯形模糊数的混合互补判断矩阵给出基于核矩阵的一致性调整方法,调整量可以是精确数也可以是模糊数.最后给出一个应用实例.     

BBTOPSIS方法在Vague集中的应用

TOPS IS法得到了广泛的应用,由于V ague集对处理不确定信息、不精确信息的优势,V ague集在决策领域应用越来越多,BBTOPS IS在处理非基数信息具有优势,因此在V ague集的环境下研究BBTOPS IS有其必要性,首先定义了接受指数,然后讨论了V ague集的BBTOPS IS,并给出具体的算例.     

一种基于Rough集理论的最小风险决策规则提取方法

波兰科学家Zdzisilaw Pawlak将概率统计中的Bayesian公式与Rough集模型相结合建立基于决策理论的概率模型，给出了一系列的决策规则及相关讨论。在此基础上结合在银行信贷分析的实际例子描述了基于Rough集理论的最小风险决策规则提取方法及它的实际应用，可以看出这为非结构化风险决策问题提供了一条很好的辅助决策的途径。     

基于BWM的改进区间VIKOR模型及其在新能源汽车公共充电桩选址决策中的应用

通过分析公共电动汽车充电桩布局的影响因素及市场需求,基于Best-Worst Method (BWM),分别刻画了电动汽车公共充电桩不确定因素下各属性权重.在考虑主、客观影响因素的基础上,利用BWM对区间二元语义VIKOR (ITL-VIKOR)方法进行改进,针对性地设计出电动汽车公共充电桩选址决策模型.在此基础上,运用BWM-ITL-VIKOR方法得到方案的最终排序.最后,通过该选址决策模型对西安市某工业园区公共充电桩选址案例进行分析,并对多个公共充电桩预选街区进行评价排序,验证了本文所提出的选址决策过程的有效性,并为决策者提供更为科学、合理的选址决策优化方案.