四大法则确保企业改观

麦肯锡最新全球调查显示,4个决策制订法则会在业务方面带来切实效益：确保拥有适当技能和经验的人参与决策;依据透明的标准和过硬的事实基础制订决策;确保负责实施决策的人参与决策的制订;尽管企业政治似乎有时会削弱决策的制订,但某些类型的共识和联盟显然有助于决策产生良好的结果。     

更替成本约束下的CEO最优解聘时机模型

任何一个公司在发展过程中都无法回避CEO的变更,这是公司最重要的战略决策之一.本文利用占线决策理论构建了最优解聘时机选择模型,并提出最优解聘时机选择方案,利用"竞争比"说明该方案的有效性.尔后考虑了继任CEO延迟到来的情形,同样给出了最优解聘时机选择方案及其竞争比.最后进行了数值分析,为企业所有者更好地建立CEO更替机制提供理论依据.     

基于不同粒度语言判断矩阵的群体一致性分析方法

针对群决策中基于不同粒度语言判断矩阵形式偏好信息的群体一致性问题,提出了一种分析方法。首先,给出有关不同粒度语言判断矩阵和二元语义等若干定义,通过转换函数将不同粒度语言判断矩阵一致化为由二元语义表示的判断矩阵;然后,通过定义专家与群偏好的偏差矩阵以及各专家的总体偏差指标,给出了专家群体一致性的判别方法及专家群体判断不一致的调整方法;最后,通过一个算例说明了该方法的有效性。     

战略采购中供应商选择的AHP—PROMETHEE方法研究

在供应链环境下,战略采购的出现给供应商群体的优化设计提出了一些新问题,并且多准则决策理论(MCDM)在供应商选择中并没有得到充分运用;本文结合战略采购的特点,选择指标着重体现供应商的合作性和长期性,选择方法上结合了层次分析法(AHP)和偏好顺序结构评估法(PROMETHEE),并进行了算例分析;旨在对战略采购中的供应商选择进行合理、客观的判断.     

基于模糊机会约束规划的最优产量决策

研究了模糊环境下,双寡头市场中两企业的最优产量决策问题。在四种博弈结构下,结合Cournot模型、Stackelberg模型以及模糊可能性理论,建立了模糊机会约束规划模型来确定两企业的最优产量水平。最后通过一个算例说明,基于市场的最大收益,最优决策应为两企业均为追随者。     

考虑多种形式信息的求职者与岗位双边匹配研究

针对考虑多种形式信息的求职者与岗位双边匹配问题提出了一种决策分析方法。首先,给出了求职者与岗位双边匹配的问题描述;其次．针对多评价指标下的0—1判断信息、区间数和语言评价等多种形式的信息,通过计算不同形式的评价信息与正理想点的距离定义了岗位对求职者的满意度和求职者对岗位的满意度,以岗位和求职者双方角度的满意度最大为目标建立了多目标优化模型。最后,通过BS公司的实例分析说明了该方法的实用性和有效性。     

货架展示量与定价模型及供应链协调分析

针对单生产商和单零售商组成的供应链,假定需求依赖于货架展示量与零售价格,分别建立了集中式控制下和分散式控制下的货架展示量与定价决策模型,给出了协调供应链的批发价加货架补贴合同。针对单生产商和n个零售商组成的供应链,假定总需求是n个零售商的总货架展示量和平均零售价格的函数、每个零售商的需求与其货架展示相关的促销努力成正比,分析了相应的集中式与分散式决策,并给出了协调供应链的批发价加货架补贴加转移支付合同。     

基于实验设计的概率语言权重信息多准则决策方法

作为模糊语言集的一种,概率语言集能够反映决策问题中评价准则权重重要程度及其概率,这在决策问题中较为实用。本文运用实验设计(Design of Experiment,DOE)的方法,对权重信息以概率语言给出的多准则决策问题进行研究:通过多次模拟权重重要程度及其概率,设计出多组实验权重,并用GRA法求得每组实验数据的得分,获得描述该决策问题准则值与评价结果相互影响关系的最适用回归方程,将决策问题的实际数据带入方程进行运算,得出方案排序结果。通过快速成型过程、柔性制造系统过程两个案例,进行对比验证。结果表明所提出的方法能较好地处理基于概率语言权重信息的多准则决策问题,计算简单且速度快,可重复性强且颇为实用。     

一种基于Shapley值的Pythagorean模糊多属性群决策方法及其应用

针对模糊决策信息环境下的专家权重确定问题提出一种基于Shapley值的Pythagorean模糊多属性群决策方法。本文引入Shapley值和特征函数的定义,提出Pythagorean模糊距离测度和Pythagorean模糊决策误差信息矩阵等概念,并研究它们的性质。进一步,构建基于Shapley值的Pythagorean模糊专家权重确定模型和属性权重确定模型。针对决策信息是以Pythagorean模糊数形式给出的决策问题,提出一种基于Shapley值的Pythagorean模糊多属性群决策方法,并应用到应急救援中,验证了该方法的有效性。     

基于因素空间理论的犹豫模糊群决策

为了更充分的利用数据信息, 本文提出了以犹豫模糊集作为概念的反馈外延.进而给出了考虑犹豫度的犹豫模糊集间的关系与运算; 基于此运算, 定义了模糊概念的外延包络, 并利用包络来集结多因素的偏好信息, 最后给出群决策步骤, 并通过实例对上述理论方法进行了应用。