基于区间意见的非对称最小成本共识决策问题研究

针对已有共识模型大多是基于精确意见且未考虑决策者意见调整方向约束的不足,引入区间型意见,从最优化角度研究了非对称调整成本下的群决策共识模型。首先,基于区间意见构建了非对称最小成本共识模型。其次,考虑到决策者对不同共识水平的实际需求,通过引入软共识测度,提出了基于区间长度的决策者权重分配方法,据此构建了基于区间意见的非对称最小成本软共识模型。最后,通过政府与污染企业之间关于污染减排决策的实例验证了模型的有效性,并进行了灵敏度分析与比较研究。结果表明:(1)同精确值信息相比,区间意见能够缩减共识成本;(2)与对称成本共识模型相比,非对称调整成本的总共识成本不会随着单位调整成本的增加而无限增大。     

多粒度语言信息的交互式多属性群决策方法及应用

针对目前多阶段交互式决策的研究多是基于点值的缺陷,以及大多数研究忽视了从多个属性对方案进行评价等不足,本文探讨了一种基于多粒度语言信息的交互式多属性群决策方法。首先基于不确定语言变量提出了多粒度语言信息的转换函数,并在给出若干假设的前提下描述了交互式多属性群决策的过程,然后提出了交互影响因子来度量决策者的“话语权”,通过稳定性指标探讨交互终止条件;接着在不确定语言变量的加权算术平均(ULWA)算子和诱导多阶段交互加权算子(I-UOWA和I-UOWGA)的基础上对偏好信息进行集结,再提出优势可能度法对方案排序。最后给出了一个物流供应商选择的案例研究。