集对分析与多属性决策

介绍了多属性决策中的集对分析方法,该方法集方案综合排序与排序稳定性分析于一体,是一种完整、有效的新方法。表2,参3。     

不确定环境下的两层交互式有限理性决策方法

为解决不确定环境下决策成员具有有限理性行为特征的两层决策问题,基于概率权重具有稳定性和结果价值具有模糊性两项合理假设命题,从平衡上下两层满意度视角提出了用于确定最优结果价值和最优概率权重的两层决策模型及相关定理,同时给出了实现决策方案有限理性全排序的两层交互式决策方法.模拟验证结果表明,该方法不仅在理论上是科学有效的而且在实际应用上是可行的.     

基于直觉模糊集的多属性模糊决策方法

针对模糊条件下的多属性决策问题,提出了一种新的基于直觉模糊集的多属性模糊决策方法。首先,给出了直觉模糊集的几何解释,定义了两个直觉模糊集之间的距离,确定了各候选方案指标值在直觉模糊集中的表示形式。其次,针对在信息不完全确定的模糊环境下,建立了基于直觉模糊集的多属性模糊决策模型,给出了适合这种模型的相应定义,提出了理想方案和负理想方案的概念,并结合信息不完全确定性处理来保证方案的唯一性。最后,通过比较各方案的直觉模糊集与理想和负理想方案的距离来确定方案集的排序。通过实例验证了方法的正确性和有效性。     

面向决策局部环境的群决策方法

对具体群决策问题,决策者之间和属性之间的某种联系分别由具体问题形成,由偏好关系表示的关系结构为决策局部环境：由变量分析矩阵、任意属性间的偏好相似性和任一组决策者对某一属性的偏好一致性构成的属性邻接矩阵和决策者邻接矩阵构成。对属性信息集结进行三次修正,由决策者局部重要性对属性一致性进行修正,以属性局部偏好一致性强度对属性权重进行调节,由决策者局部重要性权重修正最终评价结论。提出的方法可以在决策进程中聚焦影响一致性的相关属性,发掘可能冲突的属性及影响具体方案排序的主要属性,更有效提供解决群决策问题的建议和方案。     

不完全信息多属性群体决策方法

考虑到决策过程中信息的不完全性,对一类不完全信息的多属性群体决策问题进行了研究。在此基础上,建立一组线性规划模型,得到个体对每一个方案的效用区间数,并利用区间数可能度的定义对两个方案进行比较,从而得到个体对方案的排序。在偏好集结过程中,考虑了决策成员对方案给出的排序指标值,同时也考虑了决策成员权重的不完全信息。最后利用一个算例说明了在不完全信息条件下提出的方法能够作出比较合理的决策。     

求解不确定型多属性决策问题的一种新方法

研究了属性权重完全未知，属性值为区间数且对方案有偏好的多属性决策问题，提出了一种基于相离度的求解属性权重公式，并利用区间数比较的可能度，对决策方案进行排序，该决策方法既能充分利用规范化评价的先验模糊信息，又能尽可能地满足决策者的主观愿望，且概念清楚，含义明确，易于计算机或计算顺上实际，最后给出了一个实例。     

模糊决策方法在茶叶经营中的应用

研究了茶叶经营过程中拼配的最优决策问题.首先建立了茶叶拼配的最优决策模型—广义目标规划问题.在该模型中,存在着决策者、茶叶经销商的不同等级的目标,已往人们凭经验给出了目标期望值,这缺乏科学性.而且决策者不同等级的目标在实现过程中往往是相互矛盾的,人为所限定的目标期望值就不一定能达到.本文我们应用模糊决策方法,用目标函数的满意度确定出了目标期望值,体现了决策者的主观意愿和偏好,科学而合理地解决了茶叶经营过程中拼配决策问题.其次对实际问题进行了求解.最后给出了茶叶拼配问题的模糊决策方法的有效性分析.     

基于群体理性行为的GDSS设计及实现

分析了群决策支持系统发展现状,认为除了提供信息处理和交流平台的技术支持外,有必要更多地结合人的决策行为等理论和方法来构建新一代决策支持系统,从分析理性决策行为入手,提出新的群决策支持系统应主要在消除信息不对称,实现完备性;群一致性达成和判断,和选择择优处理的适应性三个方面的支持,并以此为基础设计群决策支持系统的方法和技术框架,给出了设计中应考虑的原则和要点,并通过一个验证性GDSS系统的实现过程证实了可行性,最后简介了下一步研究思路。     

亚热带山区农作物适宜性的决策分析研究

决策分析是实现管理科学化、现代化的关键,也是运用系统工程理论指导农业生产规划的重要手段之一。以福建省浦城县为例,对全县50年来15种主要作物的产量趋势和稳定性进行决策分析,并提出发展建议,为生产决策提供科学依据。     

权重信息不完全的多粒度犹豫模糊语言群决策

针对属性权重信息不完全的多粒度犹豫模糊语言型多属性群决策问题,提出了一种基于指派模型的决策方法.本文的主要贡献在于:1)基于犹豫模糊语言术语集的得分函数,提出了从犹豫模糊语言术语集向量中确定备选方案序频次矩阵的算法;2)给出了专家关于备选方案的群体加权序频次矩阵的计算方法,将决策者给出的不完全属性权重信息作为约束条件,建立了混合0-1二次规划模型来确定备选方案的群体排序;3)通过将该方法应用于医疗废物处理技术选择问题,说明了所提决策方法的可行性和有效性.     

不确定性多属性决策的一种新方法

讨论了属性值为区间数的一类不确定性多属性决策问题。将属性值转化为决策者的满意值后,结合决策者的满意值和属性本身的权重,提出了一种不同于简单加权算子(SWA)和有序加权平均算子(OWA)的新的融合算子。通过引入区间数比较的可接受度定义,给出了方案排序的一种算法。实例说明了该方法的有效性。     

股利政策约束下的公司筹资决策优化模型

现代公司的股利政策会对其筹资决策产生的重大影响，导致公司在普通股、债务、内部权益等筹资方式中寻求不同的筹资来源，但资本成本最小始终是公司的筹资目标，该文分别以固定股利支付率政策和剩余股利政策为例，讨论两种股利政策对筹资决策的不同约束，构建出我国上市公司筹资优化模型，并提出在其他股利政策下的建模思路。     

模糊多属性决策的折衷方法

在假设属性指标和权重都是模糊数的条件下,利用两个模糊矢量的分量期望值构成的向量的夹角作为这两个模糊矢量的夹角,提出了模糊矢量投影的概念,以权重矢量作为标准衡量各个方案尺度,将模糊多属性理想矢量与模糊多属性指标构成的模糊矢量之差和模糊负理想矢量与模糊多属性指标构成的模糊矢量之差在模糊权重上的投影系数组合大小作为衡量各个方案优劣的准则,投影系数越大,方案越优,并给出该准则的算法及说明该准则的一个例子。     

MULTIPLE CRITERIA DECISION MAKING： DISCORDANT PREFERENCES AND PROBLEM DESCRIPTION

There are many practical decision problems where decision makers＇ preferences may be inconsistent and contradictory. In this paper, new methods for ordering and classifying multi-attribute objects by discordant collective preferences are suggested. These methods are based on the theory of multiset metric spaces. The proposed techniques are applied to ranking companies and a competitive selection of projects, which are estimated by several experts upon multiple qualitative criteria.     

群决策群体意见的一致性模糊分析

研究了群决策中群体意见一致性问题．根据群体决策的基本特征，提出一种称为决策歧意的概念，结合模糊数理论，定义了一种度量决策者意见相似程度的一致性模糊数及其一致性测度，进一步给出群弱一致性和群强一致性定义，提出并证明了有关群体意见一致性的几个充要条件．最后，通过算例计算分析，说明了理论方法的可行性和有效性．     

具有非完全同类型决策单元的DEA方法及其应用

在分析传统DEA模型局限性的基础上,提出一种用DEA模型解决类型不完全相同的DMU相对有效性的问题,在考虑缺省值的同时还考虑决策单元所缺指标的潜值,进一步拓展了DEA模型的应用领域。该算法计算均值作为缺省值插入,然后应用投票层次分析法度量DMU的权重,最后运用机会约束DEA计算DMU的相对有效性。用实例说明了所提方法的具体应用过程。     

Generalization of the linguistic aggregation operator and its application in decision making

A generalization of the linguistic aggregation functions (or operators) is presented by using generalized and quasiarithmetic means.Firstly,the linguistic weighted generalized mean (LWGM) and the linguistic generalized ordered weighted averaging (LGOWA) operator are introduced.These aggregation functions use linguistic information and generalized means in the weighted average (WA) and in the ordered weighted averaging (OWA) function.They are very useful for uncertain situations where the available information cannot be assessed with numerical values but it is possible to use linguistic assessments.These aggregation operators generalize a wide range of aggregation operators that use linguistic information such as the linguistic generalized mean (LGM),the linguistic OWA (LOWA) operator and the linguistic ordered weighted quadratic averaging (LOWQA) operator.We also introduce a further generalization by using quasi-arithmetic means instead of generalized means obtaining the quasi-LWA and the quasi-LOWA operator.Finally,we develop an application of the new approach where we analyze a decision making problem regarding the selection of strategies.     

基于D-S融合证据的决策新方法

针对现有基于D-S融合信息进行决策存在的问题,提出一种基于不确定融合证据的决策方法.该方法结合基元属性和非基元属性进行决策.首先给出了对候选决策集进行精简的原则,建立了焦元属性对目标决策属性的属性层面支持度以及证据层面支持度计算模型;然后对决策属性的决策向量、决策矩阵、理想状态向量进行定义,给出决策属性总体支持度的计算方法;最后对多源目标识别融合结果进行决策分析.结果证明了该方法的合理性与有效性,它同时具有对高冲突证据融合结果与低冲突证据融合结果的决策能力.     

Multi-attribute decision making model based on optimal membership and relative entropy

To study the problems of multi-attribute decision making in which the attribute values are given in the form of linguistic fuzzy numbers and the information of attribute weights are incomplete, a new multi-attribute decision making model is presented based on the optimal membership and the relative entropy. Firstly, the definitions of the optimal membership and the relative entropy are given. Secondly, for all alternatives, a set of preference weight vectors are obtained by solving a set of linear programming models whose goals are all to maximize the optimal membership. Thirdly, a relative entropy model is established to aggregate the preference weight vectors, thus an optimal weight vector is determined. Based on this optimal weight vector, the algorithm of deviation degree minimization is proposed to rank all the alternatives. Finally, a decision making example is given to demonstrate the feasibility and rationality of this new model.     

基于正态分布区间数的概率测度及多属性决策

针对决策中采用均匀分布区间数描述模糊评价值的局限性,提出了应用正态分布区间数进行多属性决策的方法。分析了模糊数的可能性测度,通过概率分布特征量生成正态分布区间数,给出了基于正态分布区间数与一般模糊区间数的互换关系。由正态分布特性确定了正态分布区间数两个模糊算子,采用简化方法对模糊综合评判向量进行模糊集结。采用模糊随机仿真方法生成综合评估值,对统计结果采用模糊均值和方差的排序方法进行决策。实例计算表明了两种方法的有效性。