考虑多参考点的基于前景随机占优准则的随机多属性决策

针对随机多属性决策问题,考虑决策者心理行为,提出一种基于多参考点的前景随机占优多属性决策方法.首先,以决策者属性期望作为参考点,根据累积前景理论将决策矩阵转化为损益矩阵.其次,依据前景随机占优准则构建前景随机占优关系矩阵,进而得到前景随机占优度矩阵.进一步,考虑属性相关关系,运用模糊测度得到方案综合占优度矩阵,并运用PROMETHEE Ⅱ方法对方案进行排序.最后,案例分析验证了该方法的可行性和有效性.     

基于随机占优度的随机多属性决策方法

针对属性值为随机变量的多属性决策问题,提出了一种随机多属性决策分析方法。首先给出了随机占优准则的描述,并提出了随机占优度的定义及其计算公式;然后,依据随机占优准则判断并确定两两方案之间比较所具有的占优关系,进而计算得到两两方案之间的随机占优度,进一步地通过计算可以得到每个方案的总体相对随机优势程度,并得到所有方案的排序结果。最后,通过一个算例说明了该方法的可行性和有效性。     

一种基于随机占优准则的多指标多标度大群体决策方法

针对多指标多标度大群体决策问题,提出一种基于随机占优准则的决策方法。将参与决策人针对各指标给出的方案评价信息转化为关于指标评价标度的概率分布,然后依据随机占优准则判断并确定两两方案之间比较所具有的随机占优关系,并构建相应的随机占优关系矩阵。在此基础上,运用PROMETHEE Ⅱ方法得到方案的排序结果。实例分析表明,所提出的方法具有可行性和有效性。     

属性关联的双极容度多属性决策VIKOR方法

针对属性关联的多属性决策问题,考虑决策者心理行为,提出一种新的属性关联的双极容度多属性决策VIKOR方法.首先,通过设置方案与正理想解和负理想解相对距离差公式,并基于前景理论,计算前景效用决策矩阵得到决策者对方案的感知效用.然后,考虑属性关联关系,运用双极容度Choquet积分算子加权得到方案的综合评价值.并基于VIKOR整体效用最大化、个体遗憾最小化的思想,对方案进行排序选择.最后,实例分析验证了方法的合理和有效.结果表明,所提出的属性关联的双极容度多属性决策VIKOR方法不仅能够综合决策者心理、有效区分不同方案的差异,而且能够描绘更多的属性交互情景,可为属性关联的决策问题提供新途径.     

考虑风险偏好的区间2型模糊多属性决策方法

针对区间2型梯形模糊集(IT2TrFS)的多属性决策问题,提出了一种考虑决策者风险偏好的多属性决策方法.首先根据决策者的风险偏好给决策者分类,提出了决策者风险偏好的度量方法,进而求得决策者风险偏好决策矩阵,并定义了新的可能度计算公式:最后通过计算符号距离得到方案的排序结果.实例分析表明该方法科学合理,决策者的不同风险偏好对决策结果存在影响,方法对比说明与已有算法相比该方法有更强的适用性:对风险偏好和风险保守的决策者同样适用.     

不完全信息的离散型模糊随机多准则决策方法

针对状态概率与准则权重均为区间数且准则值有缺失的离散型模糊随机多准则决策问题,设计了一种基于信息集结的新方法.该方法在区分准则类型和确定决策者的风险偏好水平后,首先根据准则类型利用最大、最小算子计算方案集在不同状态下有缺失值的准则上的正、负理想值,再通过决策者的风险偏好水平与正、负理想值补充方案集在不同状态下缺失的准则值,然后参照准则类型与决策者的风险偏好水平集结方案集在不同状态下赋值为梯形模糊数的准则值并进行规范化,接着利用熵与离差最大化分别构建规划模型以求解最优状态概率分布与最优准则权重向量,进而得到方案集的综合评价值并确定排序,最后给出具体算例.结果显示了该方法的有效性和可行性.     

基于随机占优关系的ELECTRE Ⅲ方法

针对多属性决策问题中评价属性的特点将其分为确定型评价属性和随机型评价属性，并将随机占优关系运用到级别高于关系方法ELECTREⅢ中，得到方案之间的赋值级别高于关系。进一步利用赋值级别高于关系得到方案的排序指数并按照该指数对方案进行优劣排序。本文给出了该方法的计算步骤并通过一个算例对本方法进行了说明。     

基于 ITFN 信息关联输入的改进群体 MULTIMOORA 决策方法

提出基于直觉梯形模糊数(intuitionistic trapezoidal fuzzy number, ITFN)极小、极大期望值的序关系判别准则, 并引入风险系数构建ITFN相对完善的带有决策者风险偏好的运算规则, 在此基础上定义直觉梯形模糊Bonferroni (intuitionistic trapezoidal fuzzy Bonferroni, ITFB)平均算子, 验证其相关性质. 针对决策者之间、属性之间分别存在关联关系且权重均未知的多属性群决策问题, 提出基于ITFN信息关联输入的改进群体MULTIMOORA决策方法. 首先, 构建直觉梯形模糊决策矩阵序列, 予以标准化处理, 并将其转化为极小期望决策矩阵序列; 其次, 综合利用基于熵权法和考虑决策者偏好关联的基于2-可加模糊测度与Choquet积分联合的主客观赋权法确定决策者权重及属性权重; 最后, 分别引入WITFB平均算子及ITFN的Hamming 距离以改进传统MULTIMOORA决策方法, 基于优势理论可对方案展开综合排序以确定最优方案. 通过算例分析验证本文方法的可行性及有效性.     

基于累积前景理论的物流方案选择方法

为了有效反映物流方案选择过程中决策者期望和行为的特征，提出基于累积前景理论和混合多属性决策理论的物流方案选择方法。该方法首先考虑决策者的心理行为因素，将决策者对物流方案中每一个属性的期望作为相应属性的参照点；其次，根据已设定的参照点，将具有清晰数、区间数和语言短语3种信息形式的决策矩阵转化为相对于参照点的益损决策矩阵；最后，考虑决策者对待收益和损失的不同风险态度，依据累积前景理论计算各个方案的综合前景值，进而根据各个物流方案的综合前景值确定其优先度。通过一个实例验证了本文方法的有效性和合理性。     

考虑后悔行为的具有二元期望的随机多属性决策方法

针对属性具有二元期望的随机多属性决策问题,提出一种考虑决策者后悔行为的决策分析方法.首先,根据随机决策信息和关于属性的二元期望信息,计算方案满足每个属性二元期望中目标价值的概率.然后,考虑到决策者的后悔心理行为,根据二元期望中的期望概率,计算方案关于每个属性二元期望的后悔-欣喜值.进一步地,根据方案关于每个属性的后悔-欣喜值,计算方案的综合感知值,并对方案进行排序.最后,通过一个风险投资的例子验证了该方法的可行性和实用性.     

Approach to stochastic multi-attribute decision problems using rough sets theory

1.INTRODUCTIONMulti-attribute decision making(MADM)is widely ap-pliedin manyfields such as military affairs,economy andmanagement.When dealing with MADM,it is usual tobe confrontedtoa context of uncertainty.This uncertain-tycan originate fromdifferent sources[1].We suppose inthis paper that uncertaintyis due to the fact that perfor-mance evaluations of alternatives on each of the attributeslead to random variables with probability distribution.This kind of problems are called stochasti…     

一种基于随机优势的对话式决策方法

讨论应用随机优势原则求解随机决策问题的对话式决策方法．文中首先证明了在一定条件下可用一系列已知函数的正线性组合逼近决策人的效用函数所在的类，在此基础上，给出了在决策人提供新信息时确定新的效用函数类并在此新类中判断两方案随机优势关系的方法，进而提出了使决策人隐知的效用函数的数学期望达到最大的对话式决策程序．     

基于不同模糊偏好信息的群集成新方法

针对决策者的模糊偏好信息以不同形式给出群集成问题。首先,给出了三角模糊运算的一些拓展法则和不同模糊偏好信息之间的转换公式对偏好信息一致化处理。其次,以三角模糊数的期望值公式为排序工具,利用模糊有序加权几何平均（fuzzy ordered weighted geometric averaging, FOWGA）算子分别对群决策信息和重要程度进行集结,得到方案的综合优势度并排序,提出了一种基于综合判断矩阵法的模糊群决策法。最后,通过算例说明方法的可行性和实用性。     

支配机会约束DEA模型

基于决策者的偏好结构和决策单元投入产出指标的概率分布，首次提出了一种新的随机数据包络分析模型－支配机会约束DEA模，给出了评价单元随机非支配DEA有效的定义和随机非支配DEA有效的必要条件，讨论了评价单元的投入、产出向量呈单因数对称随机分布时模型的确定性转换，并用算例说明了该随机DEA模型的应用前景和具体用法。     

基于粗糙集的随机多准则决策方法

针对有偏好信息并且准则权重信息不确定的随机多准则决策问题,提出了一种基于粗糙集的随机多准则决策方法.该方法首先根据形式化的偏好信息,利用构造的偏好信息系统准则约简理论对准则集合进行约简,降低问题的复杂程度,然后计算每个方案的净流分值并通过其大小确定方案的最终排序.最后实例说明了该方法的有效性和可行性.     

基于偏好的多属性群知识系统

提出了基于偏好的多属性群知识系统模型,定义了封闭的处理偏好值的运算法则,得到具有偏好的多属性知识系统,并采用基于优势关系的粗集理论来处理给定问题中具有偏好属性间的冗余及依赖,由约简后的偏好属性决策表导出偏好决策规则.通过实证分析表明,该方法可获得认可的知识规则,能取得有实际意义的结果.     

一种随机优势检验方法及其在耕地分配中的应用

一、引言 在制订年度农业生产计划时,耕地如何在各种作物之间进行分配是一个十分重要的问题。由于未来一年内气候及其它因素的不确定性,各种农作物的单位产量是不确定的。设农作物单产的不确定性可以用某种随机分布来刻划,这时耕地分配就成了一个风险决策问题。随机优势方法是解决这类问题的一种有效工具。 由于随机优势方法只需要决策人的较少信息就能向决策人提供一个有效行动集,因此该方法一经提出就受到了人们的重视。然而现有检验随机优势的方法基本上是以两两比较的形式给出的,不适用于连