基于二元语义信息处理的一种语言群决策方法

针对解决具有语言评价信息的多指标群决策问题,提出了一种基于二元语义信息处理的 群决策方法. 该方法是采用近年来最新发展的二元语义概念对语言评价信息进行处理和运算, 它是依据传统理想点法的基本思想,通过计算每个方案与正、负理想点间的语义距离,最终确 定最优方案,使该方案最贴近正理想点和最远离负理想点. 该方法具有对语言信息处理较为精 确的特点,避免了以往采用的语言信息处理方法所带来的信息扭曲和损失. 最后给出了一个 算例.     

群决策中基于二元语义的主客观权重集成方法

针对一类属性值和属性权重信息均以语言评价信息形式给出的多属性群决策问题,提出了一种基于二元语义信息处理的主客观属性权重集成方法.首先运用二元语义集成算子计算属性的主观权重,然后给出一种基于最小偏差的属性客观权重计算方法,该方法根据决策者给出的语言决策矩阵计算决策群体对属性判断的偏差,偏差越大,表明决策者对该属性评价意见的分歧越大,则应赋给该属性越小的权重值,以提高群体意见的一致性.在此基础上,对属性的主、客观权重信息进行集成,得到属性综合权重.最后通过算例说明了该方法的有效性和实用性.     

一种语言评价信息不完全的多属性群决策方法

针对语言评价信息不完全的多属性群决策问题,提出了一种基于D-S理论的新决策方法。该方法首先对多个决策者给出不完全的语言评价信息进行分析,得到不同属性下各焦元的基本概率分配函数值,然后通过Dempster-Shafer合成法则对其值进行合成,计算决策方案的信度函数和似真函数值,并据此对所有决策方案进行排序。最后,通过一个算例验证该方法的可行性和有效性。     

基于诱导 Choquet 积分算子的群决策方法

研究了决策者对方案有模糊偏好且偏好间存在相互关联的群决策问题.给出了诱导 Choquet 积分算子的定义,研究了它的性质;探讨了它与诱导有序权重平均、Choquet 积分算子之间的相互关系;利用重要指数诱导Choquet 积分和偏好诱导 Choquet积分算子,给出了决策者对方案的个人偏好是模糊偏好关系的一种群决策方法.最后,通过实例说明这种方法的具体应用及计算过程.     

一种评价信息不完全的混合型多属性群决策方法

针对一类评价信息不完全且属性值由精确数、语言评价值等定量、定性形式构成的混合型不完全信息多属性群决策问题,提出了一种基于直觉模糊集和证据理论的决策方法。首先定义了转换函数将不同类型属性值一致转换为更符合决策实际的直觉模糊数,接着根据信息熵原理利用直觉模糊数中的犹豫度确定专家客观权重,随后应用证据理论集结含有信息缺失的评价值,并构造了一可能度比较公式用于集结后方案排序。该法解决了决策问题中易出现的信息残缺和混合型信息等情况,具有更强的实用性。最后的实例分析证明了该方法的科学性、有效性。     

基于OWG算子的不同形式偏好信息 的群决策方法

具有不同形式偏好信息的群决策是决策分析及群决策支持系统研究的一个新课题,它对 于进一步提高群决策支持系统的实用性和灵活性方面具有重要意义. 针对这类群决策分析,提 出了一种具有效用值、序关系值、模糊互补判断矩阵、互反判断矩阵等4 种形式偏好信息的群 决策方法. 在该方法中,首先给出了将不同形式的偏好信息均转化为互反判断矩阵形式的计算 公式;然后基于OWG算子将各决策者的偏好信息集结为群的偏好并进行方案的优选;最后给 出了一个算例.     

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。     

基于案例信息的多准则群决策分类方法

针对多准则分类问题中决策者难以提供分类模型参数以及多人参与决策的复杂性,给出了基于案例信息的多准则群决策分类方法.该方法首先根据效用函数分类模型的基本性质定义了案例信息的一致性,根据决策者的不同决策权重定义了案例信息的可信度.然后,建立整数规划模型从各决策者的案例信息中挑选出可信度最大的一致案例信息,并利用该信息和一致性条件对所有待评价方案分类.在分类过程中,直接利用案例信息分类,不需要设置分类边界参数.最后,通过一个MBA项目分类的实例说明了方法的可行性与合理性.     

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。     

权重信息完全未知的灰色多属性群决策方法研究

基于灰色系统理论的思想和方法,探讨了决策方案的属性值为区间灰数、属性权重及各决策人的权威权重完全未知的灰色多属性群决策问题。通过分析,引入了个体理想最优方案向量、理想专家、方案间优势度和方案集中方案间优势比较矩阵等概念。根据区间灰数的本质特征,定义了两区间灰数的新的相离度,构建了基于两区间灰数相离度的灰色区间关联系数公式及灰色关联度。建立了基于投影的特征向量法和模糊互补判断矩阵排序方法的两种决策算法,给出的算法避免了权重的计算。文中实例分析说明了所提出的灰色多属性群决策方法的合理性及其算法的有效性。     

基于不确定纯语言混合调和平均算子的多属性群决策方法

在现实生活中,由于决策者对一些特定领域问题的熟悉度和时间限制等因素制约,决策信息一般以不确定纯语言的形式给出,即专家权重、属性权重及属性值均为语言标度的形式. 本文研究了不确定纯语言环境下的多属性群决策问题,给出了不确定环境下的纯语言有序加权调和平均(UPLOWHA)算子,纯语言混合调和平均(UPLHHA)算子等,研究了基于这些算子的纯语言多属性群决策问题,提出了相应的多属性群决策方法. 该方法计算方便且能充分利用已有语言决策信息. 同时,将该方法应用于解决虚拟企业中的合作伙伴选择问题,并通过与其他方法的比较分析,说明此方法的有效性.     

基于不同粒度语言判断矩阵的多属性群决策方法

针对具有不同粒度语言判断矩阵形式的偏好信息的多属性群决策问题,首先给出了不同粒度语言转换的准则,给出了将不同粒度语言短语一致化的函数及其性质,并进而提出了基于不同粒度语言判断矩阵的多属性群决策方法.该方法不仅简洁、直观,且不会发生信息丢失,所得的决策结果较为精确、合理,最后通过算例对方法的实用性和有效性进行了说明.     

权重信息不完全的区间直觉模糊数多属性决策方法

针对权重信息不完全的区间直觉模糊数多属性决策问题,首先,引入了区间直觉模糊数的一些运算法则、区间直觉模糊数的得分函数和精确函数。然后,对权重信息不完全的区间直觉模糊数的多属性决策方法进行了研究,给出了一个基于最大偏差的目标规划模型,从而获得相应的属性权重,并基于IIWAA算子对区间直觉模糊数信息进行集结,进而根据得分函数和精确函数对方案进行排序。最后,进行了实例分析,说明了该方法的实用性和有效性。     

基于两类残缺偏好信息的交互式群决策方法研究

提出不同残缺偏好信息的交互式群决策方法。利用矩阵元素之间的可达性关系,给出区间数判断矩阵残缺元素的确定方法。定义了不同偏好信息的群体满意度,基于群体判断与决策个体判断之问的偏离程度,与决策者进行交互,使得决策者的意见尽可能协调一致。根据修正意见求解得到方案排序,并通过算例说明方法的有效性。     

一种基于偏好分布的群决策方法

为了满足群决策的实际需求,本文提出了一种基于偏好分布的群决策方法,该方法利用完全不对称预先排序向量表示决策者的偏好,通过分析计算偏好排序向量的密度和分布结构,从可行方案集合中寻找所有决策者都能接受的优选方案集合,逐次缩小搜索空间以逼近一致满意解。该方法结合冲突分析,可进一步分析决策者之间的相互关系,集成于谈判支持系统,具有直观、实用等特点,最后给出了一个实际例子说明该方法。     

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。     

一种具有不同粒度语言判断矩阵的群决策方法

针对具有不同粒度语言判断矩阵形式的偏好信息的群决策问题,提出了一种基于二元语义运算的群决策方法.在该方法中,首先给出了不同粒度语言判断矩阵的定义;然后给出了不同粒度语言判断矩阵一致化为由基本语言评价集表示的二元语义信息的方法,并且采用近年来最新发展的关于二元语义信息集结的加权平均算子和语言优势度直接对语言短语进行运算,最终确定最优方案;最后给出了一个算例.     

群决策中基于语言信息处理的一种理想点法

针对具有自然语言评价信息的多指标群决策问题,提出了一种基于语言信息处理的理想点法。该方法是采用近年来最新发展的LWD算子和LOWA算子对自然语言符号进行处理和运算,通过计算每个方案与正负理想点间的距离,最终确定最优方案,使该方案最贴近正理想点和最远离负理想点。最后给出了一个算例。     

一种基于区间数判断矩阵的群决策新方法

针对基于区间数判断矩阵的群决策问题,提出了一种群决策新方法.借助于集值统计原理,构造了与区间数判断矩阵群信息等价的具有一定可靠度的确定数判断矩阵,建立了计算这类群信息集结值可靠度的模型,运用和积法对所得新判断矩阵进行处理,得到了一种简便的方案排序方法.最后,通过一个算例验证了该方法的有效性和实用性.     

群决策与个体决策的一致性分析

本文针对群决策与个体决策的一致性问题,将负熵理论应用到集对分析理论中,给出了系统的联系熵与转换熵的概念,探讨了其性质,通过定义联系熵的势,可转换熵的势作为群体决策与个体决策一致性的度量,得到一个新的判断群集结的有效性定理。