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针对带有不确定偏好序的双边匹配问题,现有方法大都仅注重整体收益之和,忽略了参与人的个体收益以及在交互选择中的策略运用.基于最大满意度准则,给出不确定序下的收益(满意度)矩阵的推导过程;然后,从个体理性视角,结合矩阵博弈的思想构建一种兼顾整体和个体收益的博弈匹配优化模型,并证明模型最优解满足纳什均衡.最后,进一步探讨各种策略选择及其优劣分析. 相似文献
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针对数据包络分析的决策单元(DMU)排序问题,建立了一种基于DMU交叉排序矩阵的评价分析模型.基于中立交叉效率,通过各决策单元效率的相对序值转换得到交叉排序矩阵,计算了DMU在各次序下集结"自评"和"他评"的效率和,建立一种线性规划模型,通过求解得到了最终排序结果.将其应用于福州大学城若干高校实验示范中心的效率评价,并与其他模型进行了比较,结果表明本方法在区分决策单元优劣上表现最佳,方法有效. 相似文献
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针对考虑利益相关者偏好的双边匹配问题,提出了一种基于离散证据推理的决策方法.首先,构建匹配的证据识别框架;然后,将双边利益相关者的不确定偏好序评价信息转换成等级置信度信息;在此基础上,以双边满意程度为目标,将双边的等级置信度信息作为证据,通过离散证据融合求出匹配的融合度;接着,构建基于融合度的决策模型获得匹配方案.最后,用算例展示了该方法的应用. 相似文献