The <Emphasis Type="Italic">K</Emphasis>th-Best Approach for Linear Bilevel Multi-follower Programming

The majority of research on bilevel programming has centered on the linear version of the problem in which only one leader and one follower are involved. This paper addresses linear bilevel multi-follower programming (BLMFP) problems in which there is no sharing information among followers. It explores the theoretical properties of linear BLMFP, extends the Kth-best approach for solving linear BLMFP problems and gives a computational test for this approach.     

Multitiered Supply Chain Networks: Multicriteria Decision—Making Under Uncertainty

In this paper, we present a supply chain network model with multiple tiers of decision-makers, consisting, respectively, of manufacturers, distributors, and retailers, who can compete within a tier but may cooperate between tiers. We consider multicriteria decision-making for both the manufacturers and the distributors whereas the retailers are subject to decision-making under uncertainty since the demands associated with the product are random. We derive the optimality conditions for the decision-makers, establish the equilibrium conditions, and derive the variational inequality formulation. We then utilize the variational inequality formulation to provide both qualitative properties of the equilibrium product shipment, service level, and price pattern and to propose a computational procedure, along with convergence results. This is the first supply chain network model to capture both multicriteria decision-making and decision-making under uncertainty in an integrated equilibrium framework.     

基于前景理论的混合不确定情景下在线多属性反向拍卖的赢者确定方法

在线反向拍卖在当今的经济社会发展中扮演越来越重要的角色,其主要应用于采购招标领域。而在实际的采购拍卖中有关商品属性和供应商信息等方面常会存在一定程度的不确定性,且这些不确定性的刻画又存在着多种模糊表述形式,这些都将增加采购方的风险预期和竞标供应商赢者确定的难度。为此,本文基于前景理论及模糊集理论,研究了同时存在精确数、区间数、三角模糊数、梯形模糊数和语义模糊术语五种属性描述方式的在线多属性反向拍卖的赢者确定问题,提出了一种更具一般性的混合不确定情景下的在线多属性反向拍卖赢者(中标者)确定方法。最后,通过数值算例和比较分析验证了本文所提方法的合理性与有效性,并通过稳健性分析进一步说明方法的稳定性和适用性。     

基于公众偏好大数据分析的重大突发事件应急决策方案动态调整方法

针对在重大突发事件应急过程中如何根据与其相关的公众偏好大数据信息来对事件进行划分以及确定事件风险大小等问题,提出了一种基于公众偏好大数据分析的两阶段聚类算法,将事件现场公众在社交媒体上发布的偏好大数据信息进行聚类分析,识别出多个与事件相关的子事件,并得出每个子事件的客观风险级别。然后,结合专家经验判断,综合得出每个子事件的风险级别,进而选择相对应的方案。在此基础上,根据实际突发事件多阶段演变特点,描述了应急决策中多事件多方案的动态调整过程,考虑方案之间的相关性和不同子事件调整方案对各风险级别子事件的应急处置效果、应对损失以及不同方案之间的转化成本等因素,得出不同情境下的最佳调整方案。通过案例分析说明了该方法的可行性和有效性。     

社会网络环境下保护少数意见的风险性大群体应急决策方法

大群体决策过程中,少数意见十分重要,但考虑少数意见又有一定风险性,本文提出了一种社会网络环境下保护少数意见的风险性大群体应急决策方法。首先,利用自然语言处理技术对社交媒体中公众对突发事件的传播信息进行关键词提取,再采用TF-IDF技术提取公众关心的事件属性并确定属性权重;其次,将专家之间的联系考虑到决策当中,构建决策专家之间的社会网络关系;然后,建立少数意见的识别和风险测度机制,并定义了两个风险系数:信任风险系数和偏好风险系数,通过少数意见聚集的信任风险系数调节少数意见聚集的权重,通过偏好风险系数调节群体共识,以得到共识水平较高的大群体决策方案;最后,通过“7.1”宁乡洪灾案例分析,验证了所提方法的可行性和有效性。     

网络舆情的研究与发展—以涉警网络舆情为例

网络舆情传播速度快、波及范围广,同时具有很强的突发性、不确定性、难以控制等特点,对相关部门进行涉警网络舆情干预和引导带来巨大挑战。目前有关网络舆情引导、管控机制、应对策略研究等成果丰富、但是对网络舆情危机的演变和干预多停留在定性分析之上、定量分析研究相对欠缺。现有网络舆情研究多针对舆情发展某一阶段进行研究,未结合网络舆情发展的多阶段属性展开全生命周期研究,为数不多的网络舆情多阶段干预决策机制研究也比较粗略,缺乏一套科学、规范的干预决策机制作为支撑。因此,结合网络舆情的多阶段属性、应用定量分析方法,是未来网络舆情干预决策机制研究的方向之一。本文通过对网络舆情发展过程的描述,给出一定量的状态表述和行动刻画,构建一个分类多阶段决策模型框架。     

基于可用度的复杂结构装备检修时机决策模型

为最大限度地提高装备的可用度水平,检修工作十分必要,而检修时机的确定即成为一个重要的决策问题。对于复杂结构装备,组成部件的数量、寿命分布及对应的维修策略等都是可用度的影响因素。在采取预防性维修和修复性维修相结合策略的基础上,推导出了单装备任务周期内可用度关于检修时机的表达式,以此获得了装备群系统的检修时机决策模型,并充分考虑了部件工作年龄的影响。通过实例分析,验证了模型的合理性和实用性。     

Fuzzy decision-making method based on the weighted correlation coefficient under intuitionistic fuzzy environment

A multicriteria fuzzy decision-making method based on weighted correlation coefficients using entropy weights is proposed under intuitionistic fuzzy environment for some situations where the information about criteria weights for alternatives is completely unknown. To determine the entropy weights with respect to a set of criteria represented by intuitionistic fuzzy sets (IFSs), we establish an entropy weight model, which can be used to get the criteria weights, and then propose an evaluation formula of weighted correlation coefficient between an alternative and the ideal alternative. The alternatives can be ranked and the most desirable one(s) can be selected according to the weighted correlation coefficients. Finally, two illustrative examples demonstrate the practicality and effectiveness of the proposed method.     

基于熵的群决策专家选择研究

群决策是研究多人如何做出统一的有效抉择.在群决策中专家决策水平直接反应到决策结论上,是影响事业的成败关键,因此专家的选择对于群决策而言是至关重要的.建立了评价群决策专家的指标集,从专家选择角度定义了理想专家,给出了专家选择的熵模型,并通过一个例子说明该模型的有效性.     

决策依赖不确定条件下基于复合实物期权估值的工程系统投资决策研究

不确定性是复杂工程系统的内在属性,在决策依赖不确定条件下对工程系统的投资决策需考虑不确定性与决策过程之间的交互作用,使得投资决策问题的求解非常困难.提出了决策依赖不确定条件下复合实物期权估值的最小二乘模拟算法,方法较好地解决了在决策依赖不确定条件下由于不同期权价值相互耦合所带来的计算复杂性,进一步拓展了最小二乘模拟算法在期权估值中的应用,基于该方法,可以比较方便地解决决策依赖不确定条件下工程系统投资决策问题.