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。     

一种基于TOPSIS的混合型多属性群决策方法

本文针对具有语言型和直觉模糊数两种评价信息的混合型多属性群决策问题,提出了一种基于TOPSIS的决策方法。首先,定义了新的函数,可将不同粒度的语言评价信息转换成直觉模糊数。其次,在直觉模糊数熵值的基础上,提出了一种新的专家权重确定模型。再次,利用IFWA算子在把个体决策矩阵集结为群体决策矩阵后,基于TOPSIS分别计算群体评价值到正理想解和负理想解的距离,从而得到方案集的排序。最后,在ERP选优问题中的应用,验证了方法的有效性。     

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。     

基于区间直觉模糊数相关系数的多准则决策模型

针对权重信息完全未知,评价信息为区间直觉模糊数的多准则决策问题,提出新的基于区间直觉模糊数相关系数的决策方法,弥补了基于距离测度决策方法造成信息混淆的不足,同时考虑了犹豫度的影响,进而降低了评价信息损失.通过构建并求解基于参照方案相关系数总偏差最小的非线性规划模型获得准则权重,从新的视角给出准则权重的确定方法.利用各备选方案与理想方案、临界方案的加权相关系数得到与理想方案的相对贴近度,以此对方案进行排序.最后通过实例对比分析说明了该方法的有效性.     

基于三角直觉模糊数Choquet积分算子的多属性决策方法

定义了三角直觉模糊数的Hamming距离,给出了属性独立情形下的三角直觉模糊数算术集成算子,并运用模糊测度和Choquet积分,定义了三角直觉模糊Choquet积分算子,并分析其有关性质。针对方案评价信息为三角直觉模糊数的关联多属性决策问题,利用三角直觉模糊Choquet积分算子集成得到方案的综合属性值,建立多目标优化模型并转化为线性目标规划求解,客观地确定了属性集的模糊测度,进而提出了相应的决策方法。实例分析表明了方法的有效性和合理性。     

区间直觉模糊数环境下基于犹豫度和相关系数的多属性群决策模型研究

多属性群决策问题是当今复杂决策环境下的研究热点,而区间直觉模糊数可以从隶属度、非隶属度和犹豫度三方面描述不确定信息,具有很强的表现能力,因此学界基于区间直觉模糊数对多属性群决策问题进行了大量研究。但是现有研究一方面在处理共识达成问题时所广泛采用的"多数原则"策略会导致某些关键信息或知识被视为冲突意见而被修改或忽视;另一方面基于距离的区间直觉模糊数相似性测算方法忽略了犹豫度的影响,会造成评价信息损失。针对上述不足,提出区间直觉模糊数环境下基于犹豫度和相关系数的多属性群决策模型。首先,通过个体犹豫度和群体犹豫度的提出,保证了决策群体内部信息和知识的有效交流,使关键性决策信息或知识不会通过强制修改或删除的方式失效;其次,采用区间直觉模糊数相关系数测量相似度,避免基于距离测算而可能出现的错误结果;继而,将决策主体权重设置为区间直觉模糊数形式,通过计算不同决策者之间的相对优势值和劣势值进行主观赋值,保证了决策者权重的客观性和真实性;此外,结合TOPSIS和线性规划方法求解得到最优属性权重,保证了属性赋值的精确性,最后,通过具体的应用实例以及与当前学界主要研究成果的比较分析,进一步论证了所提模型的优势和创新性。     

混合多属性群决策中的群体一致性分析方法

本文针对一类属性值为精确实数、区间数和语言值的混合型多属性群决策问题,提出了一种群体一致性分析方法。在该方法中,计算群体一致度时,首先根据专家提供的评价信息在属性层面上计算专家之间的差异度,再由此得到群体一致度,计算过程中不需进行数据类型转换,避免了数据类型转换造成的信息损失;当群体不一致时,在属性层面上给出相应的调整策略,可以使专家有针对性地修改相应属性上的评价信息,使群体尽快达成一致,同时避免了专家评价信息的过度修改。最后通过一个实例分析验证了该方法的可行性和有效性。     

I-FIFOWA算子及其在群决策中的应用

对模糊数直觉模糊信息的集结算子进行了进一步研究,引入了模糊数直觉模糊的一些运算法则、模糊数直觉模糊的得分函数,并基于这些运算法则,提出了一些新算子:模糊数直觉模糊加权平均(FIFWA)算子、模糊数直觉模糊有序加权平均(FIFOWA)算子和诱导的模糊数直觉模糊有序加权平均(I-FIFOWA)算子,然后分析了它们的性质.针对属性权重和专家权重为实数,属性取值为模糊数直觉模糊数的多属性群决策问题,给出了一种基于FIFWA算子和I-FIFOWA算子的模糊数直觉模糊多属性群决策方法.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VIKOR和诱导广义直觉梯形模糊Choquet积分算子的多属性群决策方法

针对属性值为直觉梯形模糊数,决策者间和属性间存在相互关联的多属性群决策问题,引入模糊测度和Choquet积分的概念,在直觉梯形模糊数的运算法则基础上构建了诱导型广义直觉梯形模糊choquet积分平均(IG-ITFCA)算子和诱导型广义直觉梯形模糊choquet积分几何(IG-ITFCG)算子,探讨上述算子的若干性质及一些特例,进而提出了基于诱导型广义直觉梯形模糊Choquet积分算子和多准则妥协优化解(VIKOR)的直觉梯形模糊多属性群决策方法。实例分析验证该方法的有效性和合理性。     

基于贝叶斯网络推理的双重不确定信息集结模型

针对一类不确定多属性决策问题,提出了基于贝叶斯网络推理的信息集结决策模型。根据决策依据信息,建立了决策方案综合属性值优劣的范围估计模型;由影响方案属性的因素构成的贝叶斯网络拓扑结构图,建立了基于贝叶斯推理的方案综合属性值确定模型;基于两类信息的内在关联性,提出了两种结果集结的最大相似度模型,最后得出方案综合属性值,算例表明基于贝叶斯网络推理的双重不确定信息集结模型是有效的。     

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。     

不完全确定信息的群体语言指派问题的求解方法

针对决策者权重和准则权重为不完全确定信息且评价语言值确定或位于二个标准语言值之间甚至缺失的多准则指派问题,提出了一种求解方法。首先利用证据推理算法计算得到各候选人完成各任务的优劣程度属于各个语言评价等级的信任度,并据此利用二元语义的Δ函数及其函数Δ-1将其集成为群体在所有准则下的综合评价矩阵,然后结合决策者权重和准则权重的不完全确定信息等构建非线性混合整数规则模型,并利用粒子群算法与匈牙利算法联合进行求解。最后实例说明该方法的可行性和有效性。     

基于限制优势关系的粗糙决策分析模型

针对信息不完全的偏好多属性决策问题,给出一种基于拓展粗糙集的决策分析模型.首先提出限制优势关系的概念;然后在限制优势关系下得到知识的粗糙近似,给出分类决策规则.对比分析证明,限制优势关系既保留了扩展优势关系的优点,又在一定程度上克服了扩展优势关系的局限性.最后通过一个实例验证了所提出的模型对信息不完备决策系统的处理更符合实际情况。     

共识条件下最小最大妥协的直觉模糊数集结方法研究

直觉模糊集（IFS）理论是描述广泛模糊事物的重要工具。为减小决策过程中个体偏好值与群体偏好值的差异，协调个体与群体间矛盾，提升决策结果的执行效率，本文提出最小化最大妥协度（Minimize maximum compromise）的决策准则。给出直觉模糊环境下的，个体偏好值的集结算法及决策方法，并分别考虑了有无共识条件、有无决策主体权重的三类决策情景。最后给出算例，验证本文方法的有效性，结果表明，相较于I-IFOWG算子，本文方法能够有效降低群体决策中个体的妥协程度。     

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。     

基于CI-TOPSIS的梯形直觉模糊多准则群决策分类方法

模糊群决策分类方法广泛应用于政治、经济与社会生活各个领域,可有效避免个人知识与经验局限性所导致的决策失误。针对信息不完备的多准则群决策问题,提出基于CI-TOPSIS的梯形直觉模糊多准则群决策分类方法。首先,给出梯形直觉模糊集及广义梯形直觉模糊几何聚类算子,兼顾考虑群决策中相应依赖属性与决策者的决策偏好。其次,给出基于离散Choquet积分的TOPSIS算子（CI-TOPSIS）,以此为基础,进一步给出基于CI-TOPSIS的梯形直觉模糊多准则群决策分类步骤,用于确定具有最大可信度群体一致案例比较信息集,并逐步引导决策者给出部分及全部方案的精确分类,充分考虑模糊决策环境下决策者偏好与案例比较信息的级别关系。最后,通过一个投资决策实例对所提出的多准则分类方法进行验证。实例分析表明：该方法克服了决策过程中信息的遗漏,充分保留了决策过程中信息的完备性,更适用于直觉模糊群决策环境下的决策实践,是一种非常有效和科学的方法,可应用推广到更多决策领域。本文所得结论,对于有效解决多人多投资方案的群决策问题,具有一定的借鉴意义。     

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。     

Risk and Systems Theory

The last few decades have seen increasingly widespread use of risk assessment and management techniques as aids in making complex decisions. However, despite the progress that has been made in risk science, there still remain numerous examples of risk-based decisions and conclusions that have caused great controversy. In particular, there is a great deal of debate surrounding risk assessment: the role of values and ethics and other extra-scientific factors, the efficacy of quantitative versus qualitative analysis, and the role of uncertainty and incomplete information. Many of the epistemological and methodological issues confronting risk assessment have been explored in general systems theory, where techniques exist to manage such issues. However, the use of systems theory and systems analysis tools is still not widespread in risk management. This article builds on the Alachlor risk assessment case study of Brunk, Haworth, and Lee to present a systems-based view of the risk assessment process. The details of the case study are reviewed and the authors' original conclusions regarding the effects of extra-scientific factors on risk assessment are discussed. Concepts from systems theory are introduced to provide a mechanism with which to illustrate these extra-scientific effects The role of a systems study within a risk assessment is explained, resulting in an improved view of the problem formulation process The consequences regarding the definition of risk and its role in decision making are then explored.     

代理人信息租金抽取的贝叶斯优化与配置效率均衡分析

研究逆向选择下,委托人通过信号辅助改善信息结构后所面临的代理人信息租金抽取与配置效率的均衡决策问题。首先,分析讨论了完全信息下的最优契约和逆向选择下先验分布基础上的次优契约;之后,基于贝叶斯规则,将与代理人相关的外部信号及信号搜集成本纳入委托人的最优规划问题,对后验分布下的均衡变动进行了分析,给出了信号搜集成本可行预算集。研究表明,贝叶斯方法有利于委托人在信息租金与效率扭曲冲突中优化决策,为复杂环境下的实务契约设计逼近激励相容契约提供了量化参考依据。     

基于EM填补和加权秩和比的电力系统黑启动决策方法

电力系统大停电后需要安全可靠的黑启动方案进行电力快速恢复,如何从众多黑启动方案中进行优选是一个重要课题。不同于以往完全信息情况下的研究,本文对电力系统黑启动方案评估问题的研究是基于不完全信息情况下进行的,提出一种EM填补和加权秩和比相结合的黑启动决策方法。首先,采用EM算法填补黑启动方案评价空值,得到完备的黑启动评价矩阵;然后,计算指标间的差异性,利用差异性权重法得到各个指标的权重;最后,采用加权秩和比法确定每个方案的评分值,实现黑启动方案的分级和完全排序。本文方法基于广东电网黑启动数据集进行实验验证,实验结果表明,本文方法可以对不完全信息情况下的黑启动方案进行优劣排序,且具有较高准确性。