群决策中模糊偏好关系矩阵一致性的调整方法

针对模糊偏好关系矩阵本身是否一致,使得原矩阵渐进逼近目标矩阵的问题,提出了群决策中模糊偏好关系矩阵一致性调整的新方法。该方法基于目标矩阵的最优选择,提出了一种新的目标矩阵R,使得计算得来的调和矩阵较之原矩阵在一定条件下保留了更多的偏好信息,即在很大程度上保留着群决策中决策者的意愿。最后给出了算例进行比较,说明了该方法的优势。     

基于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偏好信息的群决策问题,提出了一种基于二元语义信息处理的群集结与方案优选方法.在该方法中,首先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形式的方法;然后基于二元语义的T-OWA算子,将各决策者给出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.     

多属性决策中四类偏好信息的一种集成途径

研究了偏好信息以不同形式给出的多属性决策问题 .基于不同类型偏好信息之间的转换公式 ,将四类常见的偏好信息 (即偏好次序型、效用值型、互补判断矩阵型、互反判断矩阵型 )一致化 ,然后利用互补判断矩阵的排序公式对决策方案进行排序 .最后进行了算例分析.     

一种基于互反判断矩阵的多属性决策信息集成方法

详细研究多属性决策中四类常见偏好信息（即偏好次序型，效用值型，互补判断矩阵型和互反判断矩阵型）之间的转换关系，然后将偏好次序型，效用值型，互补判断矩阵型这三类偏好信息转化成互反判断矩阵形式，再利用群组到反判断矩阵排序的加权几何平均法对决策方案进行排序择优，最后给出算例。     

一种基于语言判断矩阵的群决策方案排序新方法

针对群决策中基于语言判断矩阵形式偏好信息的方案排序问题,提出一种新的排序方法。给出有关语言判断矩阵的完全一致性、满意一致性、LOW A算子及图论的连通图和树等若干定义,得出构造具有完全一致性或满意一致性的语言判断矩阵满足的条件。根据图论的无向连通图理论,给出基于语言判断矩阵的群决策的方案排序方法。通过一个算例说明本文提出的分析方法。     

权重信息完全未知且对方案有偏好的多属性决策法

研究了属性权重信息完全未知且决策者对方案有偏好的多属性决策问题. 针对决策者对方案的偏好信息以互补判断矩阵形式给出的情形, 基于互补判断矩阵, 利用线性转换函数将决策信息一致化, 然后建立了一个优化模型, 进而给出了一种相应的决策方案排序方法. 最后进行了实例分析.     

一种基于群体语言判断矩阵的群决策问题的二元语义解法

针对群决策中专家给出的关于方案两两比较的语言判断矩阵，给出一种基于二元语义的群决策方法。在该方法中，首先将原始语言评价信息转化为二元语义形式；然后采用二元语义集结算子将每个专家给出的语言判断矩阵集结为群的评价矩阵，并利用计算二元语义非优势度的方法，给出最优方案的选择过程。最后通过一个算例说明给出的方法。     

直觉模糊偏好信息下的多属性决策途径

研究了属性值为直觉模糊数且决策者对方案有偏好的模糊多属性决策问题.针对方案偏好信息以直觉判断矩阵形式给出且属性权重信息不能确知的情形,定义了加型一致性直觉判断矩阵、积型一致性直觉判断矩阵以及直觉模糊决策矩阵的得分矩阵等新概念.基于得分矩阵和直觉判断矩阵,分别利用两种转换函数建立一些简洁的线性规划模型.通过求解这些模型获得属性的权重,进而给出了一种基于直觉模糊偏好信息的多属性决策途径.最后通过实例对该决策途径的详细过程及有效性进行了说明.     

基于互补判断矩阵形式偏好信息的相容性研究

针对群决策中基于互补判断矩阵形式偏好信息的相容性问题,提出了一种分析方法.首先,给出了有关互补判断矩阵、互反判断矩阵及其相互转换公式的定义及其性质,得出了互补判断矩阵具有乘性一致性或满意一致性的充要条件是其相互转换的互反矩阵也具有同样的结论;然后,利用互补判断矩阵与互反判断矩阵之间的转换公式,给出了有关两个互补判断矩阵的相客性指标的定义、互补判断矩阵与其特征矩阵的具有满意相容性指标的概念及其性质.最后,通过一个算例说明了本文提出的分析方法.     

属性具有不同形式偏好信息的群决策方法

针对决策者给出属性具有不同形式偏好信息的多目标群决策问题,提出了一种新的集结方法。该方法首先将多个决策者提供的属性的三类偏好信息———属性重要程度的序关系、AHP判断矩阵和语言描述作一致化处理———转化为AHP判断矩阵,重点针对如何将属性重要程度的语言描述转化成AHP判断矩阵的方法进行了研究。其次,关于属性偏好信息建立了一个能集成决策群体意见的线性目标规划模型。最后给出了算例说明该方法能最大程度地反映每个决策者的偏好意见。     

基于偏好矩阵的混合型多属性决策方法

针对混合型多属性决策问题,提出了一种基于偏好矩阵的决策方法。该方法从对偏好关系赋予基数值的角度思考并分析问题,通过确立标准优劣差异矩阵同时实现方案间属性优劣比较和差异规范,并充分考虑了区间型和风险型属性各自的不确定性特点;定义统一的偏好映射建立偏好矩阵,然后求解排序向量来量化方案的相对重要程度,再聚合得到总排序向量,实现方案排序。给出了应用该方法的决策原理与具体求解步骤。最后,以自动目标识别系统评估为例进行了算例分析,此算例说明了所提方法的有效性。     

基于自然语言符号表示的比较矩阵的一致性及排序方法

基于自然语言符号表示的比较矩阵 (简称为语言比较矩阵 )是决策者针对有限方案集给出的一类两两方案比较的偏好信息形式 .本文从理论上提出了关于语言比较矩阵的满意一致性等概念 ,并分析了满意一致性语言比较矩阵的性质及其判定方法 ,同时给出了基于满意一致性语言比较矩阵的两种简便的方案排序方法 .最后 ,给出了一个算例.     

Fuzzy判断矩阵的一致性研究

Fuzzy判断矩阵是决策者针对有限方案集给出的一类两两方案比较的偏好信息形式，但有关Fuzzy判断矩阵的一致性问题是研究的焦点之一。从理论上提出了关于Fuzzy判断的满意一致性和完全一致性等概念，并且给出了Fuzzy判断矩阵满意一致性和完全一致性的性质及其判定方法。最后给出了算例。     

基于不同偏好信息的评价专家水平研究

针对不同偏好信息给出了一种分析方法.首先,给出有关效用值、序关系值、互反判断矩阵、互补判断矩阵和语言判断矩阵的定义及其相关性质;然后,通过定义不同偏好信息之间的转换公式,将不同偏好信息都转换为互补判断矩阵的偏好信息,得出各个专家的方案排序值向量,进而利用因子分析法,通过SPSS软件找出方案集相关系数矩阵的公共因子,计算出每个专家的因子得分及因子总得分.根据各个专家的因子总得分的大小,对各个专家的评价水平进行排序;最后,通过一个算例说明了本文提出的分析方法.     

基于判断矩阵的群决策方法研究综述

判断矩阵是决策者根据自己的偏好进行两两方案(或属性)比较的结果,是进行决策研究的基础.为此,总结、归纳了群体决策问题研究中所涉及的判断矩阵中偏好信息描述的六种不同形式:实数型、区间数型、模糊数型、语言值型、模糊语言型、混合型,以及基于这六种判断矩阵的群决策方法,并对其未来的研究方向进行了探讨与展望.     

An assignment method for group decision making with uncertain preference ordinals

This paper presents an assignment method to solve the group decision making problem with uncertain preference information. The uncertain preference information is given as uncertain preference ordinals by decision makers. We first address the concept and calculation formulae of preference ordinal frequency, and then, uncertain preference ordinals are transformed into preference ordinal frequencies accordingly. Furthermore, a linear assignment model is built based on the derived preference ordinal frequencies, and the ranking of alternatives can be obtained by solving the model. Finally, a numerical example is used to illustrate the use of the proposed method.     

基于IOWA算子的模糊语言偏好矩阵排序方法

给出了方案之间比较的一种模糊语言标度及其相应的区间数表示形式。运用模糊语言标度构造出模糊语言偏好矩阵。利用导出的有序加权平均(IOWA)算子对模糊偏好信息进行集结,提出了一种基于IOWA算子的模糊语言偏好矩阵排序方法,并把该方法进一步运用于群体决策中的方案排序和择优。最后通过算例说明了该方法的可行性和实用性。     

Interactive group decision making procedure based on uncertain multiplicative linguistic preference relations

Group decision making problems are investigated with uncertain multiplicative linguistic preference relations. An unbalanced multiplicative linguistic label set is introduced, which can be used by the experts to express their linguistic preference information over alternatives. The uncertain linguistic weighted geometric mean operator is utilized to aggregate all the individual uncertain multiplicative linguistic preference relations into a collective one, and then a simple approach is developed to determine the experts' weights by utilizing the consensus degrees among the individual uncertain multiplicative linguistic preference relations and the collective uncertain multiplicative linguistic preference relations. Furthermore, a practical interactive procedure for group decision making is proposed based on uncertain multiplicative linguistic preference relations, in which a possibility degree formula and a complementary matrix are used to rank the given alternatives. Finally, the proposed procedure is applied to solve the group decision making problem of a manufacturing company searching the best global supplier for one of its most critical parts used in assembling process.