考虑决策者偏好的洪水灾害模糊聚类迭代评估模型

决策者偏好对洪水灾害的评估结果有重要影响.传统的评估方法可能会出现次要指标权重过大的情况,难以有效体现决策者偏好对评估结果的影响,为此将模糊聚类迭代模型推广到考虑决策者偏好的情况,并给出单一偏好条件下的理论解,提出了基于决策者偏好模糊聚类迭代模型.在该模型中,通过增加一个松弛因子构造一个增广拉格朗日乘子添加到模糊聚类迭代模型的目标函数中,将体现决策者偏好的不等式约束转化为等式约束,并依此求出该偏好条件下权重向量的解析解,可为考虑决策者偏好评估方法的研究提供理论依据;再根据样本特征值矩阵与解得的最优权重向量求出各样本的灾情综合评价值,结合最优隶属度矩阵确定各样本所属洪灾等级,各等级内部样本依据灾情综合评价值排序.该模型直接利用样本特征值矩阵对洪灾样本灾情大小进行识别,降低对最优隶属度矩阵的依赖性,使得排序结果更准确合理.最后,将该模型应用于2013年四川省部分地区洪水资料,验证了考虑决策者偏好模糊聚类迭代模型的理论结果,灾情综合评价值法的排序结果比传统的类别特征值法更合理.     

模糊线性规划的γ-鲁棒解

对于不确定系统的优化问题,模糊线性规划是一种常用的建模方法,但得到的最优解或满意解,往往对参数的变动缺少"免疫"能力,即参数受到扰动后,最初的最优解会变得不再最优甚至不可行.首先针对λ-截集水平下的模糊线性规划,给出了λ-鲁棒解的定义.利用模糊结构元理论对λ-鲁棒解的定义进行表示,得到了求解模型.由于决策者的不同,对解的可实现程度要求不同,故在模型中加入了能够反映决策者风险偏好的测度约束,该模型的解即为γ-鲁棒解,该解既有鲁棒性、优化性,又能体现决策者的风险偏好程度.通过算例可以看出,γ-鲁棒解对参数的变动具有"免疫"能力,能为决策者提供更为丰富的信息,体现出了更好的实用价值.     

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.     

Option prioritization for unknown preference

An option prioritization technique is developed to efficiently elicit the preferences, both unknown and crisp, of decision makers (DMs) in strategic conflicts. In the Graph Model for Conflict Resolution, each DM has one or more options, each of which may be selected or not. A state, or possible scenario, is formed when all DMs make an option selection. The software GMCR II contains an option prioritization procedure that makes it easy for a modeller to enter a DM’s crisp preference ordering over the states using prioritized statements describing the DM’s preferred option combinations. This procedure is extended by adding two new logical connectives that describe uncertainty of preference. For each DM, a range of possible scores for each feasible state can then be calculated, facilitating the determination of a preference ordering containing uncertainty by comparing and ranking scores. To demonstrate how this new methodology can be used to represent unknown preferences in a real-world decision problem, it is applied to a Canadian dispute over proposed water exports.     

Robustness of equilibria in the graph model for conflict resolution

A novel approach for assessing the robustness of an equilibrium in conflict resolution is presented.Roughly,an equilibrium is robust if it is resilient,or resistant to deviation.Robustness assessment is based on a new concept called Level of Freedom,which evaluates the relative freedom of a decision maker to escape an equilibrium.Resolutions of a conflict can be affected by changes in decision makers' preferences,which may destabilize an equilibrium,causing the conflict to evolve.Hence,a conflict may become long-term and thereby continue to evolve,even after reaching an equilibrium.The new robustness measure is used to rank equilibria based on robustness,to facilitate distinguishing equilibria that are relatively sustainable.An absolutely robust equilibrium is a special case in which the level of freedom is at an absolute minimum for each individual stability definition.     

基于改进得分函数和前景理论的区间值毕达哥拉斯模糊多属性决策

在区间值毕达哥拉斯模糊环境下的多属性决策中, 针对决策过程一般未考虑决策人偏好习惯和风险规避的问题, 同时为解决现有得分函数忽略区间犹豫度对决策影响的情况, 提出了基于改进得分函数和前景理论的区间值毕达哥拉斯模糊多属性决策方法。首先, 对区间值毕达哥拉斯模糊集(interval-valued Pythagorean fuzzy set, IVPFS)现有得分函数深入分析, 定义一种改进后的新得分函数, 并证明其相关定理和性质。其次, 将新得分函数应用于区间值毕达哥拉斯模糊多属性决策问题中, 得出各备选方案在各属性下的新得分函数, 基于熵权逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to ideal soution, TOPSIS)确定正、负理想方案的得分函数集。然后, 引入前景理论利用前景价值函数对决策人由于损益表现出的主观感受进行描述, 得出备选方案的综合损益值, 结合各属性权重融合不同方案的综合损益比, 通过对比综合损益比大小得出最优方案。最后，利用算例验证了该改进方法的正确性和有效性, 展示了与原得分函数的对比分析结果, 为多属性决策问题提供了新的技术途径。     

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.     

基于直觉模糊λ-Shapley Choquet积分算子TOPSIS的多属性群决策方法

提出一种改进的逼近理想解排序(TOPSIS)方法,即直觉模糊λ-Shapley Choquet积分算子TOPSIS的多属性群决策方法.首先,定义了直觉模糊λ-Shapley Choquet积分算子Hamming距离,并运用模糊测度,Choquet积分,Shapley值定义了直觉模糊算术广义λ-Shapley Choquet积分算子和直觉模糊几何广义λ-Shapley Choquet积分算子,并分析其有关性质;然后利用直觉模糊决策矩阵Hamming距离和记分函数和精确函数确定专家模糊测度和属性模糊测度;进而给出直觉模糊环境下方案优选的算法;最后,通过算例进一步说明了该直觉模糊TOPSIS方法的有效性.     

复杂网络视角下的大规模群体DEMATEL决策方法

针对如何实现群体DEMATEL意见集结的问题,以关系网络为切入点,提出一种新的复杂网络视角下的大规模群体DEMATEL决策方法.首先,将决策者视为网络节点,并依据决策者DEMATEL评分矩阵的一致性构造复杂网络;其次,设计网络凝聚度和子群凝聚度,在此基础上确定节点权重和子群权重;最后,基于网络密度算子对大规模群体DEMATEL矩阵进行有效集结,并利用DEMATEL方法进行多属性决策.文末通过一个算例验证了所提方法的可行性与合理性.数值算例分析表明,该方法能够较为全面、准确地集结大规模群体DEMATEL评分,且其结果的稳定性亦较为理想.     

区间灰数群决策中决策者和属性权重确定方法

研究区间灰数信息的多属性群决策中决策者和属性的权重问题.为解决决策者给出的属性值蕴含的客观权重和主观权重冲突的问题,利 用各方案与理想方案间的灰色关联度和极大熵原理建立规划模型求出属性的客观权重,并结合主观权重求得属性的综合权重;基于群体 意见的一致性要求和信息分布的特点,依据极大熵思想及各决策者关于方案的综合指标值与群体综合指标均值间的灰色关联度建立模 型求出各决策者的权重.在此基础上提出了区间灰数信息的群集结方法.算例验证了此方法较于其他方法更加合理.     

一种改进的基于效用理论的TOPSIS决策方法

提出了一种改进的TOPSIS决策方法.该方法更多地融合了决策者的主观意愿:用决策者对属性的效用评价代替方案的原始属性数据;用模糊数替代精确值反映决策者对效用值的理解模糊不确定性;同时关注决策者对最佳决策方案属性效用的综合性、均衡性考虑.最后,通过对一个具体决策实例的分析,验证了方法的合理性和有效性.     

一种三角模糊数互补判断矩阵的排序方法

互补判断矩阵是决策者给出两两方案比较的一种偏好信息形式 ,有关此方面决策问题的研究近年来引起了重视。针对一类带有三角模糊数的互补判断矩阵的排序问题 ,提出了一种新的排序方法。首先给出了关于三角模糊数互补判断矩阵的概念和三角模糊数的运算规则 ,然后在此基础上 ,通过计算三角模糊数期望值的方法来得到每个方案的排序值 ,从而进行方案的排序。该方法具有简单、实用的特点。最后通过一个算例说明了提出的排序方法。     

Conflict measure model for large group decision based on interval intuitionistic trapezoidal fuzzy number and its application

The problem of measuring conflict in large-group decision making is examined with every decision preference expressed by multiple interval intuitionistic trapezoidal fuzzy numbers （IITFNs）. First, a distance measurement between two IITFNs is given and a function of conflict between two members of the large group is proposed. Second, members of the large group are clustered. A measurement model of group conflict, which is applied to aggregating large-group preferences, is then proposed by employing the conflict measure of clusters. Finally, a simulation example is presented to validate the models. These models can deal with the preference analysis and coordination of a large-group decision, and are thus applicable to emergency group decision making.     

设计智能决策支持系统的认知工程方法

基于作者近年研制我国宏观经济智能决策支持系统的经验,本文提出一种设计智能决策支持系统(IDSS)的认知工程方法。并强调智能决策支持系统这一辅助决策工具的使用旨在提高最终用户(决策者)的认知决策能力。为此,对系统功能设计和适用技术实现作了相应的探讨。     

改进TOPSIS的多态融合直觉模糊威胁评估

针对防空作战中的目标威胁评估问题,提出一种新的多时刻融合直觉模糊集排序模型。首先,依据目标威胁属性的主、客观权重得到综合权重。然后,通过逼近理想解排序法来衡量直觉模糊集信息量的大小,利用直觉模糊熵来表征直觉模糊集信息的可靠性,并结合决策者的风险偏好,构建了基于信息量和不确定性的直觉模糊集排序模型,得出单时刻的目标威胁排序。最后,利用泊松分布逆形式构建了时间序列权重以融合多个时刻的决策信息,得出最终的目标威胁排序。仿真结果表明,所提算法综合了多时刻的决策信息,并可根据决策者的风险偏好进行调整,灵活性强,可靠性高。     

Extension of the TOPSIS method based on prospect theory and trapezoidal intuitionistic fuzzy numbers for group decision making

Considering the decision maker＇s risk psychological factors and information ambiguity under uncertainty, a novel TOPSIS based on prospect theory （PT） and trapezoidal intuitionistic fuzzy numbers （YrIFNs） for group decision making is investigated, in which the criteria values and the criteria weights take the form of TrIFNs, and weights of decision makers are unknown. Firstly, distance measures for TrIFNs are used to induce value function under trapezoidal intuitionistic fuzzy environment. Secondly, the concepts of distance measures and trapezoidal intuitionistie fuzzy weighted averaging operator are employed to induce the weights of decision makers and thus the decision makers＇ options can be aggregated. Then the PT-based separation measures and relative closeness coefficient are defined and an algorithm for ranking alternatives under trapezoidal intuitionistic fuzzy environment is proposed. Finally, a numerical example further illustrates the practicality and effectiveness of the proposed TOPSIS method.     

考虑决策者给出参照点的风险型#br# 模糊多属性决策方法

针对考虑决策者给出参照点情形的风险型模糊多属性决策问题，给出了基于累积前景理论的决策方法。首先给出了一种基于模糊结构元的模糊数排序方法；然后，将模糊决策信息转化为一种由模糊结构元表示的信息；进一步地，考虑决策者的心理行为因素并依据累积前景理论将不同自然状态下所对应的由模糊结构元表示的益损值转化为模糊前景价值；在此基础上，通过计算每个方案的综合模糊累积前景值并运用基于模糊结构元的模糊数排序方法对其进行排序，从而得到方案排序结果。最后，通过一个算例分析验证了该方法的可行性及有效性。     

基于一类新的直觉模糊熵的多属性决策方法研究

针对现有的直觉模糊熵只考虑了隶属度与非隶属度的偏差,而未考虑直觉模糊集自身包含的犹豫度信息的缺憾,本文提出了一类新的直觉模糊熵,它可以充分表达决策者的犹豫度信息.在此基础上,针对属性权重完全未知和属性权重信息部分已知的直觉模糊多属性决策问题,分别通过熵权法和利用最小化直觉模糊熵建立的最优化模型求解属性权重,给出了直觉模糊多属性决策的折中比值法.最后,通过应用实例说明了所提出方法的有效性和可行性.     

Two-phase TOPSIS of uncertain multi-attribute group decision-making

To solve the uncertain multi-attribute group decisionmaking of unknown attribute weights, three optimal models are built to decide the corresponding ideal solution weights, standard deviation weights and mean deviation weights. The comprehensive attribute weights are gotten through the product of the above three kinds of weights. And each decision maker's weighted decision matrices are also received by using the integrated attribute weights. The closeness degrees are also gotten by use of technique for order preference by similarity to ideal solution (TOPSIS) through dealing with the weighted decision matrices. At the same time the group decision matrix and weighted group decision matrix are gotten by using each decision-maker’s closeness degree to every project. Then the vertical TOPSIS method is used to calculate the closeness degree of each project. So these projects can be ranked according to their values of the closeness degree. The process of the method is also given step by step. Finally, a numerical example demonstrates the feasibility and effectiveness of the approach.     

基于混合型评价矩阵的多属性群决策方法

本文针对具有语言型、直觉模糊数和区间直觉模糊数三种评价信息的混合型多属性群决策问题, 提出一种基于属性权重和专家权重均未知的决策方法. 首先, 定义新的转换函数, 可将不同粒度的语言评价信息统一成区间直觉模糊数; 然后, 基于支持度确定未知属性权重, 并在综合考虑区间直觉模糊数熵值和相似度的基础上, 建立了一种新的专家权重确定模型; 在将混合型决策矩阵转换成区间直觉模糊决策矩阵后, 利用IIFWA算子依次集结个体决策矩阵, 从而得出方案集的排序. 最后, 应用在ERP选优问题中, 验证了方法的有效性.