目标导向层次分析方法

对含有抽象属性的多属性层次结构而言，层次分析法即AHP（包括DIS-AHP、ABS-AHP、IDE-AHP和SUP-AHP四种具体方法）会因比率比较基准缺失、权重内涵模糊不清或方案评价不保序而缺乏科学理性。为发展AHP，基于摆幅置权（SW）判断模式和多属性决策属性价值公度方法，首先给出了能为层次结构抽象属性上的SW判断提供支持的规约性多属性决策属性价值公度方法，然后由此并结合多属性价值理论给出了能够克服现有层次分析法内在缺陷的目标导向层次分析方法即ToAHP。相对于AHP，ToAHP在判断模式与权重内涵、方法建构的理论基础和相关假设检验、方案评价保序与其内在数理依据上具有明显的相对科学合理性。应用分析表明：在输入信息可比的条件下，ToAHP明显优于AHP的四种分析方法之中最具可信性的SUP-AHP方法。     

属性集容量确定的夹挤式测度模式及其推算模型

迄今，为解决多属性偏好关联决策属性集容量判断指数复杂性难题所提出的λ模糊测度模式与k-可加模糊测度模式，以及建构在它们之上的属性集容量确定的推算模型，尚存在着适用性差的技术不足。为此，以平衡容量判断的可操作性和容量推算的准确性为视角，提出了一种新容量测度模式，即关于容量判断与推算的夹挤式测度模式，并在此基础上通过引入决策者较易判断给出的容量序信息构建了相应的容量推算模型。基于数值模拟的对比分析表明：新模式不仅在应用可行性上高于k-可加模糊测度模式，而且从容量推算的准确性上看也明显优于λ模糊测度模式和k-可加模糊测度模式，因而对实际决策具有更强的适用性。     

多属性相对变权决策模型及方法

为克服多因素变权决策方法以及多属性决策Choquet积分模型没有科学反映多属性决策过程中决策者点依赖偏好关联行为的技术缺陷,在借鉴摆幅置权方法和网络分析法技术要点的基础上,运用数据包络分析的相对评价思维,提出一种全新的评价与决策方法即多属性相对变权决策方法。相对于多因素变权决策方法,新方法可以直接反映决策者的点依赖偏好结构,从而可以克服前者在反映点依赖偏好关联行为上所存在的源于决策分析者的武断随意性;相对于多属性决策Choquet积分模型,新方法可以反映决策者的点依赖偏好关联行为,并且在多数实际决策场合可以较有效地规避Choquet积分模型在决策参数判断上的指数复杂性难题。案例应用验证表明：新方法可以给出与决策者关于偏好依赖关联定性看法及客观事实非常相符的选择结论,可以更好地反映决策者的具体偏好。