基于离差的区间二元语义多属性群决策方法

针对具有多粒度区间语言评价信息的多属性群决策问题,提出一种基于区间二元语义信息处理和离差最大化的群决策方法。该方法首先针对由基本语言评价集表示的区间二元语义信息,采用了多粒度区间语言评价信息一致化的方法;然后对属性权重信息完全未知的情形建立基于离差最大化的目标规划模型,得到一个求解属性权重的公式,从而获得相应的属性权重;再利用区间二元语义的集结算子对评价信息进行加权集成,通过区间二元语义信息的可能度公式对集成结果进行排序和择优;最后由实例分析说明该方法的有效性和可行性。     

基于语言评价信息的快速集结方法研究

针对具有语言评价信息的多指标群决策问题,研究了基于二元语义的快速集结方法。把各决策者的语言评价信息转化为二元语义矩阵;依据各决策者的判断偏好,提出方案属性权重求解的规划模型;通过集结和比较各决策者偏好和总体偏好的差异,提出决策者权重确定模型;定义决策者判断一致度及决策者偏差的查找算法,快速辨别偏差较大的决策者并对其提供偏好调整建议;文后例子将其应用于某危险品的救险应急方案的选择。     

多属性决策中权重确定的一种集成方法

针对多属性决策中属性权重的确定问题,提出了一种主客观信． 的集成方法．该方法是通过一个数学规划模型,将决策者给出的主观权重偏好信息与客观的决策矩阵信息进行有机 地集成,使确定的权重同时反映主观程度和客观程度．     

不完全确定信息的群体语言指派问题的求解方法

针对决策者权重和准则权重为不完全确定信息且评价语言值确定或位于二个标准语言值之间甚至缺失的多准则指派问题,提出了一种求解方法。首先利用证据推理算法计算得到各候选人完成各任务的优劣程度属于各个语言评价等级的信任度,并据此利用二元语义的Δ函数及其函数Δ-1将其集成为群体在所有准则下的综合评价矩阵,然后结合决策者权重和准则权重的不完全确定信息等构建非线性混合整数规则模型,并利用粒子群算法与匈牙利算法联合进行求解。最后实例说明该方法的可行性和有效性。     

权重信息未知情况下的多属性群决策方法及其拓展

本文针对群决策中专家权重及指标权重难以确定的问题,提出一种在权重信息完全未知情况下的基于证据距离和模糊熵权变换的多属性群决策方法,其核心在于如何仅通过决策矩阵客观地确定决策者权重及指标权重。通过信息熵和证据距离确定专家权重,并利用模糊变换原理,将专家权重向量与指标熵权矩阵合成,得到统一的群体决策指标权重;最后使用线性加权法集成所有专家对备选方案的评价信息,得到整个方案集的排序。实验结果及相关讨论表明,该方法概念清晰,计算量适中,具有较强的客观性,而且易于机器实现,是一种可行、有效的多属性群决策方法。最后将该方法推广到属性值由精确数、语言值、区间数、直觉模糊数等多种形式构成的混合型多属性群决策中。     

基于社交网络分析的区间二元语义群决策方法研究

通过基于Steiner点的区间二元语义集结方法,将评价信息通过相关转化规则量化为对应的二维坐标系中的坐标点集,运用植物模拟生长算法获取对应区间点集的Steiner点(专家群体最优结集点,即群体共识点),按照逆映射关系还原为二元语义集结信息,从而提出一种基于社交网络分析和专家自信偏好关系的区间二元语义群决策问题的新方法。结合专家自信程度系数和社交网络结构中的影响力调整专家主观权重,结合专家相对重要系数与群体相似度系数获取客观权重,最终确定专家综合权重,并对方案进行择优排序。通过算例分析说明方法的可行性和有效性。     

一种基于语言偏好关系的群体评价方法

针对专家偏好信息权重未知的基于语言偏好关系的群体评价问题提出了一种解决方法.首先,采用序关系分析法和唯一参照物比较判断法指导专家表达偏好信息;其次,在对专家偏好信息形式转换的基础上,定义了2个基于二元语义的诱导有序加权平均算子对权重未知的专家偏好信息进行集结,从而得出群体评价结论;最后,给出了一个应用算例.     

一种新的混合型多属性决策方法及在供应商选择中的应用

研究了一种属性权重未知的混合型多属性决策模型.为了简化计算,把区间数和模糊数转化成精确数得到规范的决策矩阵.基于属性的熵,建立了具有柔性的客观权重模型,把客观权重和主观权重线性合成为综合权重.给出了客观权重和综合权重合理性的判定定理.最后的案例说明该法是可行、有效的.     

基于最大偏差原则的群体性事件应急管理绩效评价模型

群体性突发事件应急管理绩效评价具有价值判断冲突性、结构嵌入性和语义模糊性等非常规特征。针对群体性突发事件的矛盾对抗性特征,根据"着重解决群众反映意见较大的突出问题"的善后处置原则,构建了基于最大偏差原则的多属性评价模型。首先,在社会结构、应急策略和评价指标等多重维度下,构建了件应急管理绩效评价指标体系,包括效率、公平、收敛性、稳定性和适应性。其次,针对价值判断冲突特征,提出基于最大偏差原则的二元语义信息处理方法:偏差越大,表明该属性能够更好的反映出事态冲突性,应赋予越高的权重。最后,结合某住宅小区锅炉房拆迁案例的全样本调查数据进行实证分析。结果表明,相对于模糊综合评价模型和最小偏差原则的二元语义模型,基于最大偏差原则更能反映出群体性突发事件应急管理绩效评价的价值冲突性。     

基于最小偏差组合权重的突发事件应急能力评价模型

在突发事件应急能力评价问题中存在着不同评价方法的冲突性,即群决策评价结果的方法依赖性问题。本文以高速公路突发事件应急能力评价为研究对象,提出了基于最小偏差组合权重的评价模型。首先,系统地分析了高速公路突发事件应急能力的评价问题,建立了基于过程管理的高速公路突发事件应急能力评价的指标体系。根据语言评价指标分别运用二元语义层次分析法、G1主观赋权法和基于熵值法的二元语义赋权法等三种方法确定各评价指标的权重,然后综合各种评价方法构建了基于最小偏差的组合权重线性规划模型,确定准则层的最优复合权重,得出高速公路应急能力的评价值。最后,以上海"9·14"重大道路交通事故作为应急能力评价的分析案例,比较了不同评价模型的结果,并对评价指标进行敏感性分析。研究结果表明,基于最小偏差组合权重的评价模型能够在多个评价模型中达到最大的一致性,从而有效地减少了群决策中不同主客观评价方法的"极化"效应。     

基于灰色关联度求解指标权重的改进方法

针对决策过程中指标权重的确定问题,在分析现有权重确定方法不足的基础上,提出了一种基于灰色关联度求解指标权重的改进方法,并对其性质进行了研究。该方法是对决策者给出的主观权重经验判断矩阵进行充分挖掘,提取出一个公共比较权重数列,并建立一个简易的数学模型,使确定的权重同时反映主观程度和客观程度。算例分析说明了该改进方法的简单性与实用性。     

方案有不确定偏好的区间数相对熵群决策方法

研究了属性值是区间数并且已知方案偏好信息的多属性群决策问题。建立了每个方案客观偏好值与主观偏好值偏差的相对熵测度矩阵;基于客观信息和方案偏好信息的相对熵建立了属性权重模型;建立了一个新的区间数比较的可能度公式,基于可能度公式给出了方案排序方法,算例说明方法可行性。     

基于Heronian平均算子的Pythagorean模糊不确定语言决策方法

针对评价信息为Pythagorean模糊不确定语言数、属性权重未知且属性间相互影响的多属性决策问题,提出一种基于灰色关联法和Heronian平均算子的决策方法。首先,提出Pythagorean模糊不确定语言Heronian平均（PFULHM）算子和Pythagorean模糊不确定语言几何Heronian平均（PFULGHM）算子,并证明其满足幂等性、单调性、有界性及可交换性。考虑到属性权重之间重要程度的差异,定义了Pythagorean模糊不确定语言加权Heronian平均（PFULWHM）算子和Pythagorean模糊不确定语言加权几何Heronian平均（PFULWGHM）算子。其次,将灰色关联法运用到Pythagorean模糊不确定语言环境中求解属性权重。最后,提出基于PFULWHM算子和PFULWGHM算子的决策方法,并通过算例分析说明本文提出方法的有效性。     

基于证据推理和广义Shapley值的扩展概率语言多属性群决策方法

扩展概率语言词集通过语言变量概率分布的调整能够转化为多种语言信息表示模型,是语言变量、不确定语言信息、扩展犹豫模糊语言词集、分布语言评估信息、概率语言词集等的一般化,具有较强的通用性和实用性,是处理不确定性信息的重要工具。鉴于此,本文针对扩展概率语言环境下的多属性群决策问题,提出基于证据推理和广义Shapley值的多属性群决策方法。首先,提出扩展概率语言词集的定义和相关基础理论。其次,将广义Shapley值和证据推理相结合用于专家信息融合,并将广义Shapley值和TODIM方法相结合用于备选方案排序。再次,提出基于灰色关联法的权重确定模型来处理专家/属性权重部分未知的情况。最后,以绿色供应商选择为例进行分析,通过对比分析验证所提方法的有效性和优越性。     

区间数多指标决策中确定指标权重的一种客观赋权法

研究了指标值以区间数形式给出的不确定性多指标决策中确定指标权重的问题。依据传统的客观赋权法—离差最大化方法,给出了一种确定区间数指标权重的误差分析方法。该方法具有概念清晰、实用的特点,得出的指标权重能够较好地反映各指标信息的差异程度。最后通过一个算例说明了该方法的实用性和有效性。     

An integrated method for cognitive complex multiple experts multiple criteria decision making based on ELECTRE III with weighted Borda rule

The ELECTRE (ELimination Et Choix Traduisant la REalité, in French) is an effective multiple criteria decision making method based on comparative analysis. Among the family of the ELECTRE methods and their extensions, the ELECTRE III is widely used since it can tackle uncertain and imprecise information. The hesitant fuzzy linguistic term set can represent people's perceptions more comprehensively and flexibly than exact numbers especially in cognitive complex decision-making process. In this paper, we develop an integrated method based on the ELECTRE III to handle the cognitive complex multiple experts multiple criteria decision making problems in which the cognitive complex information is represented by hesitant fuzzy linguistic term sets and the outranking relations between alternatives are calculated by a novel score-function-based distance measure between hesitant fuzzy linguistic elements. A combinative weight-determining method involving both subjective and objective opinions of experts is introduced to derive the weights of criteria. After obtaining the ranking of alternatives from each experts’ decision matrix by the distillation algorithm, the weighted Borda rule is implemented to aggregate the rankings of alternatives regarding different experts. Some ordinal consensus measures are introduced to identify the reliability of the final ranking result. An application of hospital ranking in China is provided to validate the efficiency of the proposed method.     

对方案有偏好的不确定语言多属性决策方法

研究了属性权重完全未知、属性值和对方案的偏好值以不确定语言变量形式给出的不确定语言多属性决策问题。首先,引入不确定语言变量的运算法则,以及不确定语言变量之间比较的可能度公式,给出了不确定语言变量间的距离的概念。针对属性权重完全未知的情形,给出了求解权重的公式。然后,利用不确定语言加权平均算子,对不确定语言决策信息进行加权集成,并利用可能度公式构造可能度矩阵(互补判断矩阵),继而利用互补判断矩阵排序公式对决策方案进行排序和择优。最后进行了实例分析。