基于二元不完全偏好的群决策方法

分析了群决策过程中不完全区间数互反判断矩阵和不完全区间数互补判断矩阵的集成方法.基于决策者给出的允许偏差,定义了群决策满意度隶属函数,建立了求解群体偏好满意程度最大化的权重模型,提出了群体偏好一致性程度的衡量指标,研究了对一致性程度较差的决策者判断进行交互调整的方法.为解决模型存在多组最优解以及因决策者判断误差波动造成的决策误导问题,建立了群体偏好权重分布范围的估计模型.通过算例分析,证明了方法的有效性及实用性.     

基于群组满意度最大的区间偏好信息集结

研究群决策中区间数判断矩阵偏好信息的集结问题。针对区间数互反判断矩阵和区间数互补判断矩阵，构造了个体满意度函数，并讨论了满意度与一致性以及群组满意度和群组共识之间的关系，最后还给出了基于群组满意度最大的相对熵最优化偏好集结模型以及应用算例。     

灰偏好信息群决策的相对熵集结方法

研究灰区间偏好判断信息下的群体决策集结方法问题。将决策专家的灰区间判断信息转化为等价的三元组灰偏好信息, 并将其看作为一个概率分布, 通过研究群体灰偏好概率分布与个体灰偏好概率分布之间一致性的关系, 分别建立不同情形下专家群体决策的最优相对熵集结模型, 分别给出了各优化模型的最优解, 并提出相应的决策算法。气象局综合业务能力评价的实例分析表明, 相对熵集结方法可以有效避免灰区间决策信息在集结过程中的失真与扭曲。     

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。     

多属性决策中区间数偏好信息的一致化方法

构造了多属性决策中4种区间数偏好信息,即区间数偏好次序、区间数效用值、区间数互补判断矩阵和区间数互反判断矩阵之间的转换关系函数,得到具有不同形式的不确定性偏好信息一致化。算例表明该方法简单实用。     

群组区间数互补判断矩阵偏好信息的一种集结方法

研究了群组区间数互补判断矩阵偏好信息的集结问题。根据误差传递理论,把不确定性的区间数偏好信息转换为确定性的偏好信息,即中值和和极限误差信息,然后利用OWA算子,得到备选方案排序,最后通过算例说明了该方法的可行性和有效性。     

不完全信息条件下的多指标群体决策方法

研究在不完全信息、多指标条件下,利用个体决策结果形成群体一致偏好的方法.在大多数情况下,群体决策成员只可能给出决策的不完全信息,从个体的偏好结果形成群体一致排序需要求解一组线性规划.群体成员对方案成对辨优的结果,提供了一个方案优于其它方案的偏好强度信息.偏好集结过程考虑了决策成员的偏好净强度和决策成员权重信息不完全的情况.最后,给出一个投资决策的案例说明群体决策方法的实际应用.该集结方法能够平衡决策时间、决策质量和决策者负担三方面要求.     

关于序区间偏好信息的群决策方法研究

在群决策分析中,基于序区间偏好信息的排序方法的研究是一个新的重要研究课题.针对决策分析中基于序区间偏好信息的群决策方法问题,提出了一种新的分析方法.首先,提出了序区间的有关定义及性质；其次,通过定义序区间的可能度及可能度矩阵的概念,得出了每个专家的可能度矩阵均具有满意一致性的互补判断矩阵结论.进而构建了基于群体一致性的最优化模型,依据计算的最优权重向量给出了一种关于序区间偏好信息的群决策方案排序方法.最后,通过一个算例说明了提出的分析方法.     

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.     

基于满意度函数的群决策排序方法

针对层次分析法中决策成员对决策元素的两两比较判断值与群体偏好值往往会偏离的情形,提出基于满意度函数的群体决策排序方法.该方法利用基于离差的满意度函数,通过建立偏好度集结的目标规划来确定层次分析法中的属性权重.该方法能避免目前多数研究中仅将决策成员当成信,包提供者的情况.还能解决判断值缺失下的群体偏好度集结问题与决策成员的不同权重问题.最后给出一个具体的算例证明该方法有效.