基于方案群体满意度的多属性群决策方法

为了在多属性群决策过程中，能够恰当体现不同决策者偏好的差异并进行偏好集结，定义了方案的群体评价正理想值和群体评价负理想值，构造了多属性群决策中衡量方案的一个新指标——方案群体满意度。在此基础上，根据主观给定的权重信息状况，分成无给定权重信息、给定权重限制条件、给定确切主观权重三种情形，并提出了相应的基于群体满意度的多属性群决策方法。最后，通过实例说明了所提方法的具体应用。     

改进模糊TOPSIS群决策法在应急设施选址中的应用

为确保在应急救援设施选址群决策问题中决策的合理性,充分考虑灾后不确定因素和环境的模糊性以及针对评价值为混合型的多属性群决策问题,引入模糊集理论,将改进的逼近理想解排序法(TOPSIS)扩展到模糊环境问题,提出一种基于模糊TOPSIS的应急救援设施选址群决策的方法.由于在应急多属性决策问题中,决策者的决策数据经常会出现不确定性,因此精确的数值不足以来模拟现实生活中的情况.在此情况下,该算法采用三角模糊数、语言变量等来进行评价决策,并运用组合赋权法来计算各评价指标和各决策者的综合权重.最后,通过具体的算例来验证该方法的可行性和有效性,并进行灵敏度分析.结果表明,所提出的方法符合实际决策机制.     

基于熵权模糊法的新疆区域两化融合发展水平评价研究

针对两化融合发展水平评价体系中各评价指标的模糊性和权重的不确定性,本文提出基于熵权模糊法的区域工业企业两化融合发展水平评价方法.熵权法的评价指标中客观权重的评价矩阵来源于新疆区域采集的原始数据,较好地体现了地域特色.由此确定的客观权重与专家打分法确定的主观权重结合获得评价指标综合权重,有效解决了权重分配不合理问题.将此方法应用到新疆工业企业两化融合发展水平测评,验证了此方法的科学性和有效性.     

基于综合集成赋权法的集装箱港口集疏运绩效评价

既有的交通运输行业绩效评价指标多是基于单种运输方式进行定义和统计, 不能满足未来以“协同”为典型特征的集装箱运输发展要求. 本文从运输能力、集疏运成本、服务质量和可持续性4个方面入手, 为集装箱港口3种集疏运方式建立统一的绩效评价指标体系. 为了充分反映客观信息和决策者的主观经验, 将层次分析法(主观赋权法)与熵值法(客观赋权法)相结合形成综合集成赋权法计算每个指标的复合权重, 并以宁波舟山港为研究对象, 对方法的合理性和有效性进行了案例验证和敏感性分析. 研究结果与宁波舟山港集疏运发展现状基本一致, 从而验证了指标体系的可行性, 为深入研究未来集装箱多式联运系统绩效评价提供了科学有效的指标依据.     

考虑处置效果的苯系物泄露应急方案生成方法

针对苯系物泄露次生突发环境事件的应急响应问题,研究了基于案例推理和处置效果的应急方案生成方法。首先,在计算案例相似度时,为避免历史案例不全产生的情景要素遗失,基于随机森林算法,结合专家知识构建了权重求解方法,采用案例检索方法得到相似案例集;然后,构建了应急处置效果评估指标体系,以全面评价相似案例对应的处置效果;进一步,考虑多专家评价可弥补决策者知识、经验等的不足,引入了自适应群共识调整算法,得到群体评价意见,通过集结相似度与处置效果,得到了方案的综合评价值并生成最优方案;最后,用算例说明了方法的可行性和有效性。     

基于SECA的加工番茄综合评价方法研究

针对加工番茄不同品种间的品质特性差异,本文提出基于Simultaneous Evaluation of Criteria and Alternatives(SECA)方法的加工番茄种质资源综合评价方法.基于该方法对50种加工番茄6个品质特性的内部及之间的差异进行分析,得出6种品质特性霉菌比、青果比、颜色值、加工局限性、固形物含量比和pH值的各项权值,同时对所有品种进行综合评价.依据结果将加工番茄品种划分为特级、一级和二级,可选取特级中综合评价最高的5个品种作为新品种引入,为培育更适合本地种植的加工番茄品种提供决策支持和参考依据.该方法避免了传统方法中权重确定的主观性,对加工番茄的多个品质特性进行全面客观的评价,无需人为设定理想品质参数,适用性更高,排序结果直观且可信度高.     

基于GIS的工程移民安置区选择模糊评价模型

基于GIS和模糊数学理论,提出了工程移民安置区选择评价模型,为移民安置区选择提供了一种新的决策方法.该模型通过采用熵信息论建立了综合考虑主客观影响的复合均权法得到指标的权重,减少了指标权重确定的片面性;并采用GIS空间分析功能生成安置区的备选集,从根本上保证了模糊评价的数据源质量,使得评价结果更加科学准确.最后结合应用示例,对模型进行实例分析,结果表明该模型是有效的.     

基于保守决策偏好的犹豫模糊余弦优化投影决策方法

针对犹豫模糊信息下的多属性决策问题,提出了余弦优化投影方法,将投影夹角定义为决策者的风险偏好,并设置了态度参数用于调节决策者的心理变化,通过灵活描述决策者的保守心理,改进了投影法仅考虑投影长度的不足,使决策者可通过投影长度和投影夹角对备选方案进行综合判断。算例验证了方法的合理性和可行性。     

多粒度不确定语言信息下的多阶段交互式群体评价方法

针对目前多阶段交互式群体评价研究较少且评价信息多为精确数或区间数的问题,以及大多数交互式群体评价缺乏对评价信息质量判断的不足,提出了一种新的多粒度不确定语言信息下的多阶段交互式群体评价方法.首先,定义了一个多粒度语言转换函数,将多粒度不确定语言信息一致转换为同一粒度下的不确定语言信息;其次,给出了一个语言型稳定性指标,以探讨交互终止的条件;最后,基于2个诱导不确定纯语言算子,分别对评价信息进行"横向"和"纵向"集结.实例分析验证了该方法的有效性与合理性.     

犹豫模糊等级偏好关系投影法及其应用

由于决策环境的复杂性及决策者对决策问题信息了解的局限性,决策者在给出方案间的比较信息时常存在信息缺失、犹豫或不确定的情形。本文基于犹豫模糊集和多属性决策的广义等级偏好优序法,提出了犹豫模糊等级偏好关系。在此基础上,给出了新的贴近度函数,研究犹豫模糊等级偏好关系投影法。最后给出实例说明该方法的可行性,有效性和实用性。     

支持定价决策的定性定量互相影响的决策方法与技术

全面考虑影响定价决策的成本、竞争、需求等因素，用系统方法构造了一个产品引入期定价决策模型，分别用模糊评判、预测等方法进行定性、定量分析，再利用决策技术，实现定性定量结合，支持定价决策．     

基于小生境遗传算法的粗糙集属性约简

利用小生境遗传算法在解决多峰最优问题的快速搜索能力,解决了目前用一般的启发式约简方法不能解决的找到粗糙集的多个属性约简的问题.并通过matlab编程,验证了几个典型的决策表约简,试验证明这种方法是正确、可靠的.最后分析了算法的时间复杂性.     

商品住宅购买决策涉入对购买意愿的影响：顾客参与和顾客感知价值的链式中介作用

营销是房地产开发全过程中一个重要的环节,为更好地实现销售目标,需要尽可能提升购房者的购买意愿。为探究商品住宅购买意愿的影响机制,构建了以购买决策涉入为自变量、购买意愿为因变量、顾客参与和顾客感知价值为中介变量的结构方程模型。采用方便抽样方法进行问卷调查,使用SPSS 19.0和AMOS 23.0对437个有效样本进行数据分析。实证结果表明,购买决策涉入、顾客参与、顾客感知价值均对购买意愿有显著正向影响;顾客参与、顾客感知价值在购买决策涉入对购买意愿的影响中起到链式中介作用。研究可为房地产企业制定营销策略和改善营销行为提供理论指导。     

商品住宅购买决策涉入对购买意愿的影响：顾客参与和顾客感知价值的链式中介作用

营销是房地产开发全过程中一个重要的环节,为更好地实现销售目标,需要尽可能提升购房者的购买意愿。为探究商品住宅购买意愿的影响机制,构建了以购买决策涉入为自变量、购买意愿为因变量、顾客参与和顾客感知价值为中介变量的结构方程模型。采用方便抽样方法进行问卷调查,使用SPSS 19.0和AMOS 23.0对437个有效样本进行数据分析。实证结果表明,购买决策涉入、顾客参与、顾客感知价值均对购买意愿有显著正向影响;顾客参与、顾客感知价值在购买决策涉入对购买意愿的影响中起到链式中介作用。研究可为房地产企业制定营销策略和改善营销行为提供理论指导。     

有序二叉决策图在防火墙规则库设计中的应用

在防火墙规则库的设计中利用有序二叉决策图（ordered binary decision diagram，OBDD）来表示防火墙的访问控制规则集，改变了传统的顺序存储规则的规则库设计方法，以增加预处理时间为代价，有效地提高了规则的匹配速度，从而提高了防火墙的性能及其安全性．     

灰铸铁石墨形态的神经网络识别研究

在分析分形维、纹理粗细度及二维回归系数共同组成的纹理特征基础上,本文运用人工神经网络方法实现了对灰铸铁石墨形态的识别．相对于传统方法,该方法识别速度快、重现性强、数据更为客观准确,避免了由于主观判断所引起的人为误差．在识别过程中,本文使用了一种确定隐层节点数的新方法,结果显示良好,对于人工神经网络中隐层节点数确定难的问题具有很好的实用参考价值．     

考虑决策者后悔规避的瓦斯爆炸案例决策方法

针对案例决策中决策者存在心理行为的问题,提出了一种考虑决策者后悔规避的瓦斯爆炸案例决策方法。首先,在案例属性相似度计算中,将问题属性拓展到符号型数据、精确数、区间数、三角模糊数、多粒度语言变量和直觉模糊数6种类型。然后,在测算属性相似度的感知效用时,考虑决策者对属性相似度的后悔规避心理行为,通过加权求和计算案例相似度。进一步,计算案例实施效果的感知效用,再通过集结案例相似度和实施效果的感知效用得到综合感知效用,并依据综合感知效用大小生成最优的备选方案。最后通过一个算例,说明该方法的可行性和有效性。     

一种基于Rough集理论的最小风险决策规则提取方法

波兰科学家Zdzisilaw Pawlak将概率统计中的Bayesian公式与Rough集模型相结合建立基于决策理论的概率模型，给出了一系列的决策规则及相关讨论。在此基础上结合在银行信贷分析的实际例子描述了基于Rough集理论的最小风险决策规则提取方法及它的实际应用，可以看出这为非结构化风险决策问题提供了一条很好的辅助决策的途径。     

基于ROUGH集方法决策规则的全局补偿及其在手写识别中的应用

对于经典Rough集理论中某一类决策或模式识别问题，其样本空间或决策表中客观存在的任何两个样本实例体现的决策规则不可能完全相同。本文对此进行了讨论并提出了RS邻域拓展的全局补偿RS方法。基于上述方法对脱机手写识别英文字母的模板匹配算法进行了优化，说明了其有效性。     

考虑多阶段决策信息集结的新算法及其应用

针对多阶段区间信息集结与决策问题,提出一种考虑最小化集结矩阵与阶段区间矩阵之间距离的新方法,寻求更趋近帕累托最优的集结结果,使最终评价值更符合多阶段评价的目标。 首先,根据多阶段专家评价值将区间信息转化为二维坐标点,并将其映射到二维坐标系中。然后,构建区间信息离差最小化集结模型,并基于植物模拟生长算法(PGSA）进行群体判断信息的集结,再通过合成各方案的属性评价值,给出各决策方案的综合评价值并进行排序,进而给出最优决策方案。最后,以物流服务商的多阶段绩效评价为例,验证了该方法的合理性和有效性。