序数偏好下多属性群决策的最小偏差法

对给出方案优先序的多属性群决策问题,考虑每个属性下各决策的权重,提出一种最小偏差法:以群体偏好与各个体偏好之间的加权偏差最小为目标建立非线性整数规划模型,并将其转化为指派问题求得方案在每个属性下的群体排序;以方案在每个属性下的排序与其综合排序的加权偏差最小为目标,解得方案的最终群体综合排序结果.该方法将Cook-Seiford函数扩展到多属性及考虑权重的情形,避免了排序结果的非唯一性.最后,以供应商选择算例说明其应用.     

多属性群决策的混合结构偏好识别与融合方法

为有效应对现有群决策偏好一致性检验方法的系列弊端,针对目前群决策情景所展现的决策导向多元、方案属性构成迥异和偏好结构复杂等特征,在解析群决策偏好一致性判定复杂性、刻画群决策偏好信息表征假设情景的基础上,对常规多属性群决策问题进行公理化描述。依据从方案层面到属性层面的整体决策信息判定策略,给出决策导向层面的整体判断偏好一致性检验方法、决策群体偏好类型识别方法、同种偏好内部及偏好间累积判断偏差求解方法、偏好整体相对一致性检验方法和多轮次非一致性决策信息调整策略。案例应用结果表明,上述所构建的方法和策略有效、可行,能够为决策导向多元、备选方案差异显著情景下的混合结构偏好一致性检验、调整与集结提供借鉴。     

一种具有不确定偏好序信息的多指标群决策方法

针对具有不确定偏好序信息的多指标群决策问题,给出了一种决策分析方法。在本文中,首先对具有不确定偏好序信息的多指标群决策问题进行了描述;然后给出了将不确定偏好序转换为投票数的计算公式;进一步地,依据Bernardo方法的基本思想,根据每个专家给出的不确定偏好序信息,计算相应的投票数并构建群体投票矩阵,并基于群体投票矩阵构建0-1整数规划模型,通过求解模型可得到方案排序结果。最后,通过一个算例以及与已有方法的对比分析说明了本文给出的方法的可行性和有效性。     

多属性决策的两种方差最大化方法

本文针对属性权重完全未知或权重信息部分确定的多属性决策问题,提出了两种方差最大化方法.它们能充分利用规范化评价的先验信息,评价结果客观可靠,不具有主观随意性,且易于计算机上实现.     

基于改进的多属性群决策方法的突发事件

突发事件应急预案的编制是关系国计民生的大事.本文针对突发事件应急预案多目标的特点,改进多属性群决策的方法,集结多位专家意见对现有方案进行评估.在计算过程中,我们利用熵值法对属性客观赋权,然后两次采用理想点法整合每位专家的意见信息求解多个应急预案的群体排序.     

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．     

交互式多属性群决策评价方法研究

针对多属性群决策中属性指标权重的确定,将群体看作由多个被评价且参与权重决策的独立成员组成,提出一种交互式迭代算法,以均等属性权重为起点进入迭代过程,每一次迭代在当前给定的权重参数下求解含参规划模型并计算得到新的权重参数。迭代过程终止于任一群成员在相邻两次迭代的参数权重下加权综合属性值的绝对差异控制在非阿基米德无穷小量以内,此时使用的参数权重即为各属性的最优权重。实际迭代计算过程以及属性指标权重由所有群体成员共同参与和决定,故可以认为最终优化和选择结果为绝大部分成员所接受并满意。通过一个算例以及一个关于研发项目选择的实例,说明该交互式群决策评价方法的可行性和有效性。     

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.     

对方案有偏好的区间数多属性灰色关联决策模型

针对属性值以区间数形式给出并且已知方案偏好信息的多属性决策问题,提出了一种灰色关联分析的决策方法。该方法依据一般的灰色关联分析方法的基本思路,给出了该问题的计算步骤,其核心是通过构建并求解一个单目标最优化模型,得到属性权重信息,从而计算出每个方案客观偏好值与主观偏好值的灰色关联系数,进而得到每个方案客观偏好与主观偏好的关联度,根据关联度对所有方案进行排序。最后给出了一个数值例子,结果表明方法简单,有效和易于计算。     

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。     

考虑决策者损失规避的异质信息多属性变权决策方法

现实中存在大量异质信息（或数据）和需要考虑权重随属性值变化的多属性决策问题。针对这类异质信息多属性决策问题,本文提出了一种基于前景理论的变权综合求解方法。首先,构建了异质信息的统一距离计算公式,进而计算各个决策方案的相对贴近度;然后,提出基于不同类型效用函数的变权向量构造方法;其次,以初始权重为参考点,计算变权向量相对于参考点的益损决策矩阵,进而计算考虑决策者权重损失和收益的风险态度的各个决策方案的前景综合值,据此确定方案优劣排序和最优方案。通过数值例子的计算分析说明,文中所提决策模型与方法具有较好的有效性和合理性,可为解决复杂情景的决策问题提供理论依据与方法支持。     

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.     

基于方案占优和排序稳健性的多属性决策方法

在多属性决策问题中,不同的属性权重会产生不同的评价结果。由于实际问题的复杂性与不确定性,决策者对于属性权重的确定也存在不确定性。这些不确定既来自现实问题的复杂性和可变性,也来自决策者选择的模糊性与随机性。目前已有的研究主要是将不确定的权重信息转化为相对确定的信息（如转化为区间数等）,硬性地消除了不确定,从而给决策结果带来较大风险。本文从方案排序的视角出发,研究在权重空间下,方案的占优关系和排序的稳健性。首先,定义了占优矩阵用于刻画不确定权重信息下方案两两比较的占优关系;其次,分析了方案的排序区间,即在所有可能存在的权重组合下,方案的最好排序和最差排序。然后,定义了方案的全排序排序概率,并且给出了排序概率的计算方法。进而,我们给出了方法的决策步骤和实施过程。最后,本文将该方法应用到某远洋集团的港口评估当中。     

含非连续性信息多属性案例中的决策知识发现方法

医疗决策案例中非连续性属性信息大量存在,含该类信息的案例知识发现是多属性案例决策的关键和难点。该文研究了含非连续性属性信息案例中的决策知识发现,将条件概率和GAs融合技术整合到案例推理方法之中,开发了KNN的延伸方法--CRMGACP法。该方法的核心是基于Gas进行权重获取和基于融合条件概率的改进相似度算法进行案例知识获取。在某大型综合医院收集数据,获取有效数据300条,基于VC++开发实现的BC-CBRsys平台进行了实验研究,结果表明CRMGACP比其他常见方法具有更好的性能,在多个统计指标上展示出显著的优势。显然,改进的案例决策方法克服了含非连续性信息案例决策知识难以获取的问题,在临床决策领域具有广阔的前景。     

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.     

属性值为区间数的多属性决策对象排序研究

多属性决策问题的实质利用已有决策信息,通过一定方式对备选方案进行排序和择优。针对属性值为区间数的多属性决策对象排序问题,首先,提出决策对象优势关系这一概念,再次,得出决策对象的优势关系与其属性值两端点的实数值之和存在等价关系;最后,利用属性值为区间数的多属性决策实例对该算法进行了实例分析,并利用优势关系对决策对象进行排序并择优。     

基于一致性度量的概率模糊语言多属性群决策方法

人们通常习惯用语言术语来表达他们的偏好,因此概率型语言术语集(Probabilistic Linguistic Term Set, PLTS)在决策过程中有着十分重要的作用。目前PLTS的研究刚刚起步,有关PLTS的相关研究没有关注到一致性度量的问题,对于PLTS的多属性群决策方法有待进一步研究。首先,给出了一种新的PLTS的集结方法,并且在已有的PLTS可能度公式的基础上,构建了PLTS的相似度量方法,在此基础上,进一步提出了基于PLTS一致性度量的多属性群决策方法。该方法在各决策者权重未知的情况下,考虑到各决策者之间的一致性。首先,定义PLTS的一致性度量公式,确定决策者权重;并根据PLTS的集结方法,集结各决策者的评价信息;最后,利用可能度公式对PLTS进行排序。通过案例分析验证了该方法的可行性和优越性。     

具有不同类型信息的风险投资商与投资企业多指标双边匹配决策方法

根据现实风险投资商与投资企业双边匹配问题的特点,构建了具有不同类型信息的风险投资商与投资企业双向选择的多指标评价匹配模型,给出了一种多指标双边匹配决策方法。由于市场环境的不确定性和客观事物的复杂性,评价信息采用实数、区间数、三角模糊数、语言变量和直觉模糊数5种类型表示。选取期望水平为参照点,利用前景理论计算各指标的益损值,考虑决策者损失规避的心理行为特征,基于TODIM（葡萄牙语,Interactive and Multicriteria Decision Making首字母缩写）方法得到投资企业和风险投资商的总体感知价值,据此建立了风险投资商、投资企业总体感知价值和投资中介收益最大化的多目标优化模型,并提出了极大极小求解方法。实例分析表明决策方法的有效性和合理性。