一种新的基于模糊等式的群体决策方法

以模糊互补判断矩阵为基础,提出了基于模糊等式的群体决策方法。将模糊等式转化为线性规划模型,通过求解线性规划,得到决策群体关于备选方案集的排序向量,从而对方案进行排序。该方法将传统群体决策的两个步骤,即群体集结与求解排序向量合为一体,简化了计算步骤,并且还适用于具有不完全模糊互补关系的情况,更加符合现实情况。     

多目标决策中目标权数排序的计算方法

提出多目标决策中时目标权数进行评估和排序的Fuzzy加权群体决策模型，并给出应用该模型对目标权数进行计算和排序的方法及计算实例。     

两级排序遗传算法在柔性工作车间调度中的应用

由于在遗传算法的搜索寻优过程中种群有收敛于单一个体的趋势,为了减轻这种趋势,在Pareto多目标遗传算法的基础上做了一些改进,即用Pareto最优概念对种群进行第一级排序,然后计算种群中每个个体与同Pareto级别所有个体之间的全局拥挤距离作为该个体的次要属性进行第二级排序,根据这两级排序的结果进行联赛制选择操作和交叉变异操作。为了验证算法的性能,以多目标柔性工作车间调度问题作为实例并针对柔性工作车间调度问题的特点设计了相应的交叉变异方法。仿真结果表明该算法可以产生更多的分布在非劣解前沿上的解。     

基于优先权提取计算信息及目标排序

本文讨论目标排序问题, 给出了一个提取可靠优先权并用于排序的决策过程, 介绍了不相容索引的计算方法。     

字典序偏好的军用物资供应商选择方法

军用物资采购的供应商选择是影响军队战斗力的重要因素。分析了军用物资供应商选择中的群体决策特征和专家的字典序偏好特征,提出了一种解决军用物资供应商选择问题的两阶段群体意见集结方法。第1阶段：个体专家的字典序属性偏好集结算法。从个体专家的字典序属性和供应商排序,计算群体的字典序属性偏好。第2阶段：多专家群体对供应商的字典序偏好集结算法。从多专家对供应商的评分值计算群体对供应商的评分值,结合群体的字典序属性偏好,得出群体最终对供应商的民主选择结果。给出了该集结方法应用于某部队装甲车蓄电池供应商选择的实例。所提的供应商选择方法突出了个体专家的字典序偏好特征,弥补了传统层次分析法采用属性简单加权方法的不足。     

柔性机器加工排序问题中的遗传算法

现代制造系统中，计算机辅助加工计划(CAPP)起着非常重要的作用，它是从计算机辅助设计(CAD)到计算机辅助制造(CAM)不可缺少的中间环节。在允许作业柔性加工的基础上，本文提出一种新的两目标机器加工排序问题。由于该加工排序是一个NP-完全问题，进而构造了一个新的遗传算法求解该问题的非劣解解集。数值计算表明，该方法对两目标的柔性加工排序问题是有效的。     

一种改进的三角模糊数互补判断矩阵的排序方法

在传统的三角模糊数互补判断矩阵排序方法的基础上,结合三角模糊数均值的概念,提出了一种改进的排序方法。该方法通过三角模糊数互补判断矩阵以及相应的概率分布矩阵,计算得到模糊均值矩阵,从而将三角模糊数互补判断矩阵的排序问题转换为模糊均值矩阵的排序问题,然后对模糊均值矩阵利用权的最小平方法计算排序向量。通过计算三角模糊数均值,有效地减少了判断过程中的不确定性。给出了该方法的具体应用步骤,仿真算例表明该方法易于实现,具有很好的可操作性。     

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.     

求解作业排序问题的通用混合遗传算法研究

车间作业排序理论是生产管理与组合优化领域的重要研究方向 ,由于其固有的计算复杂性( NP-Hard) ,一般无法利用经典方法求出最优解。本文针对一般作业排序问题 ,将遗传算法与启发式方法相结合 ,建立了一种混合算法框架 ,利用遗传算法改进启发式方法的求解性能 ,同时利用启发式方法引导遗传搜索过程 ,以提高其搜索效率。通过对完工时间与平均延误时间等不同优化目标的计算分析与比较表明 ,该方法对不同类型的排序问题均具有相当满意的求解效果.     

方案排序的加权投票制权力测度模型

在二元选择下，测算加权投票制的表决权的大小有两种广泛被接受的方法，即Shapley-Shubik指数法与Banzhaf指数法，但它们都不能解决多备选方案或多候选人时决策个体的权力问题。本文利用排序距离来度量不同群体偏好序差异，从而提出了无论被选方案或候选人是两个还是两个以上的加权投票制下对方案或候选人进行排序的决策个体权力计算方法，并进行了实例分析。     

排列法的一种改进方法

对多属性决策中的排列法提出一种改进方法，大大减少了原方法的计算量。改进的方法易于编程计算。给出排列法的MatLab程序并用它来解决了一个排序问题。     

可能度及区间数综合排序

首先对可能度进行综述, 证明其中四种可能度计算方法相互等价. 给出了可能度公理, 证明了文献中经常出现的两种区间数综合排序方法的排序结果是完全一致的, 并用反例说明用它们对区间数进行综合排序, 其排序结果不具有保序性. 文章给出了一种区间数综合排序的新方法, 并证明用该方法对区间数进行综合排序, 其排序结果具有保序性. 最后通过实例说明了该方法的合理性和可行性.     

不确定群体决策的一种加权α-比较数排序法

给出了方案比较的新概念－模糊偏爱度及加权α－较多有效规则，并给出了在加权α－较多有效规则下个体择优集与群体择优集的关系。基于可能度概念，提出了不确定群体决策的一种加权α－比较数排序法，通过算例说明了该法的合理性和有效性。     

一种部分权重信息的灰色多属性群决策方法

基于灰色系统理论的思想和方法,探讨了决策方案的属性值为区间灰数及权重信息部分已知的灰色多属性群决策问题。根据区间灰数的本质,定义了两区间灰数的相离度。引入了个体理想最优方案向量、群体综合关联度等概念及其计算公式。构建了基于区间灰数相离度的灰色区间关联系数公式及灰色区间关联度。对于各方案的区间型群体综合关联度的比较和排序,给出了基于最小最大化悔值方法。实例分析说明了所提出的灰色多属性群决策方法的合理性及其算法的有效性。     

基于理想点的改进AHP综合排序算法

AHP是常用的多目标决策和评价方法,但是文献发现当被评价方案增加或减少时,层次分析法（AHP）不能保持其原有方案的排序结果,因此至今AHP法仍被广大学者所争议.本文研究了AHP中导致排序结果不一致现象的原因,发现当方案数变化时AHP在计算综合排序时,使用的计算数值会导致前后不一致,进而导致排序结果不一致现象的产生.本文提出了一种基于理想点贴近度的AHP综合排序算法可以很好地解决这一问题.AHP综合排序的典型算例证明了新算法的合理性.     

基于新距离测度的直觉模糊VIKOR多属性决策方法

针对属性与决策者权重未知且方案属性值为直觉模糊数的多属性决策问题,并充分考虑直觉模糊环境下信息波动性与不具体性,提出了一种基于新的直觉模糊距离测度和多准则妥协解排序(VlseKriterijumska optimizacija I kompromisno resenje,VIKOR)法的多属性决策方法。首先拓展补充了直觉模糊距离测度的定义,在此基础上构建了新的直觉模糊距离公式以减少决策信息缺乏,利用直觉模糊熵确定属性与决策者权重,然后再运用新的直觉模糊距离计算VIKOR法中的群体效用和个体后悔度进而得到决策结果,最后,通过实际案例分析验证了该方法的合理性与有效性。     

基于模糊灰色分析的方案排序及应用

本文应用系统分析方法，将设计方案的评选、产品性能的评估等问题，看成方案排序问题，并归结为模糊评估和灰色关联分析的两个过程，建立了方案排序的模糊加权关联度模型。实例计算表明本方法是可行的。     

一种基于多属性群决策的需求优先级排序方法

将多属性群决策方法应用到需求优先级排序中,提出了一种自适应调整的需求评价方法.将基于价值的需求工程理论和自适应方法学集成到需求优先级排序过程中,选取需求的重要性、风险和实现成本作为评价属性,在各专家主观决策的基础上,以个体决策结果和群体决策结果的偏离程度作为调整的依据,对个体决策结果进行调整,进而得到新的群体决策结果.给出算例说明了该方法的可行性.     

用单亲遗传算法解具有窗口式交货期的多机加工排序问题

具有窗口式交货期的加工排序问题是一个强NP困难问题,传统方法的计算效果往往不能令人满意.采用基于整数编码的单亲遗传算法较成功地解决了这类窗口式交货期的单机和多机加工排序问题,并讨论了该算法的计算复杂性是属可计算的.文中的算例表明,该算法是实际有效的.     

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。