一种语言直觉模糊偏好关系的群决策方法

针对语言直觉模糊偏好关系下的群决策问题,本文提出一种考虑加法一致性和群共识的决策方法。该方法主要通过局部迭代算法提高语言直觉模糊偏好关系的一致性和强化共识达成过程并尽可能地保留原始合理信息。文章提出一个转化方法将标准直觉模糊权重向量转化成加法一致的语言直觉模糊偏好关系并建立一个目标规划模型求出标准直觉模糊权重;对于加法不一致的语言直觉模糊偏好关系,提出局部迭代方法来提高一致性;建立加强的共识达成过程来帮助决策者找到满意解。为了更好地使用本文提出的决策方法,给出一个整体决策算法。最后通过一个具体的案例说明该方法是合理有效的。     

直觉模糊多属性决策自适应一致性算法研究

针对直觉模糊多属性决策问题中专家决策矩阵一致化问题,在使用直觉模糊加权平均算子对专家决策矩阵进行集结得到群决策矩阵的基础上,作者提出了依靠专家决策矩阵和群决策矩阵进行自适应迭代算法,对专家决策矩阵进行反复修正,使之与同步更新的群决策矩阵间达到可接受的一致性程度。算法不需要专家对决策矩阵进行反复的修正,提高了决策的效率。通过计算实例验证了算法的有效性。     

基于信息论及逼近群体理想解的多属性群决策方法

采用信息论的方法对多属性群决策问题进行分析,研究了属性的时效性权重和关联性权重;然后针对逼近群体理想解方法的特点,运用属性的时效性权重、关联性权重,方案的关联性权重及决策者权重对多属性决策矩阵进行加权处理,进而利用逼近群体理想解的方法计算决策群体对各备选方案的评价值并对方案进行排序;最后用购买房屋实例证明该方法的有效性。该方法将信息论的思想引入到群决策,考虑了决策时所获取信息的延时损失及其与决策任务的关联性。     

改进直觉模糊熵和证据推理的多属性群决策方法

针对属性权重和专家权重完全未知或部分已知的直觉模糊多属性群决策问题,提出一种基于改进直觉模糊熵和证据推理的多属性群决策方法.针对现有直觉模糊熵存在的不足,进一步完善直觉模糊熵公理化定义,并构造出一类改进的直觉模糊熵公式.然后,运用改进的直觉模糊熵对直觉模糊集的不确定性进行度量,以便获取属性和专家的权重,并结合证据推理算法进行决策信息的集结,进而依据相对贴近度实现对方案的排序.最后,通过算例进行比较分析,验证提出方法的可行性和有效性.     

基于改进辨识矩阵的变精度邻域粗糙集属性约简

提出一种用于变精度邻域粗糙集,可以大幅减少时间复杂度的属性约简算法.该算法基于一种改进的辨识矩阵.首先用辨识矩阵同时记录决策一致和不一致的数据,然后用二进制位运算计算样本的邻域,最后获得可以保持下近似分布不变的属性约简.实验结果证明,本文算法不仅能够大幅减少属性约简时间,而且精度上总体优于NBRS算法和LDNRS算法.     

舰船总布置方案的直觉模糊多属性群决策模型

在舰船总布置方案决策问题中,为了得到总体一致的结论,往往需要专家经过反复的协商和妥协来实现,从有利于舰船作战使用的角度,提出了总布置方案评价的指标体系.为了克服决策过程中需要通过来自不同专业领域的专家反复协商来使专家决策信息达到可接受的一致性不仅耗时且可操作性差的问题,引入了基于自适应一致性算法的直觉模糊多属性群决策模型对设计方案进行优选评价.算法在参考群决策信息的基础上,对专家决策信息进行反复修正,使专家之间的决策信息达到可接受的一致性.算法较好地模拟了专家之间真实的谈判和妥协的决策过程,不需要专家对决策矩阵进行反复的修正,提高了决策的效率,为复杂工业设计方案决策提供了参考.     

基于直觉模糊集的产品规划评估群决策研究

针对实际管理决策中,决策问题要求多个决策者参与,同时需要全面、细腻的描述方法体现对客观事物的认识和表达的问题,将直觉模糊多属性群决策方法应用于企业产品管理决策中。首先给出了基于直觉模糊Einstein混合平均算子的多属性群决策算法,提出了一种直觉模糊算子自适应位置赋权算法,然后结合产品规划的特点,分析了产品市场吸引力、竞争性评价和财务回报评估要素,建立了产品规划多属性群决策模型,最后通过算例分析验证了该方法的有效性和可行性。     

一种不同偏好信息下的多目标群决策方法

研究决策者给出属性偏好信息的多目标群决策问题。根据多个决策者给出关于属性的两类偏好信息———属性偏好顺序和AHP判断矩阵,首先构造一个转换函数将不同的偏好信息作归一化处理———转化为AHP判断矩阵,其次建立了一个能够集成决策群体对属性偏好信息的线性目标规划模型,通过求解该模型算出群体对属性权重的集成值,最大程度地反映了每个决策者的偏好。最后给出了一个算例。     

基于投影的多粒度语言信息多属性群决策方法

针对具有多粒度语言评价信息的多属性群决策问题,提出了一种基于二元语义信息处理与投影的群决策方法。该方法首先给出了多粒度语言评价信息一致化为由基本语言评价集表示的相同粒度二元语义信息的方法;然后对于属性权重信息不完全的情形,建立了一种基于投影的多目标规划模型,以获得相应的属性权重,并利用二元语义的集结算子对语言评价信息进行加权集成,从而获得各个决策方案的排序和择优结果;最后通过实例分析,说明了该方法的有效性和可行性。     

一种不同偏好信息下的多目标群决策方法

研究决策者给出属性偏好信息的多目标群决策问题。根据多个决策者给出关于属性的两类偏好信息——属性偏好顺序和AHP判断矩阵，首先构造一个转换函数将不同的偏好信息作归一化处理——转化为AHP判断矩阵，其次建立了一个能够集成决策群体对属性偏好信息的线性目标规划模型，通过求解该模型算出群体对属性权重的集成值，最大程度地反映了每个决策者的偏好。最后给出了一个算例。