复杂系统决策的综合评价方法研究

在分析复杂系统决策问题特点的基础上,运用多目标决策分析原理,综合应用消去与选择转换法、逼近于理想解的排序方法和线性分配法,并在排序方案的基础上增加了一个最优方案和最劣方案,同时应用较为成熟的AHP主观赋权法作为指标权重分配计算方法,提出了一种复杂系统综合评价方法,建立了评价模型,编制了应用软件,并将其应用到实际复杂系统综合评价问题中,给出了相应的方法和步骤。     

群体一致性及其在研讨厅中的应用

提出了一种群体一致性算法.讨论了在群体专家进行决策的过程中,当专家研讨形成了一些方案时,用群体一致性算法,使专家群体思维不断趋于收敛,并最终达到群体意见一致,得出各方案的排序及决策结果.在上述过程中主持人的作用非常重要,他引导专家群体达成一致,提高了群体决策的效率.针对宏观经济决策问题,提出了一种宏观经济研讨的近拟方法.在综合集成研讨厅体系中,使用群体一致性算法,以解决研讨厅中的专家群体思维的收敛问题.     

修正AHP中判断矩阵一致性的加速遗传算法

作为系统工程中典型的定性定量综合集成方法,层次分析法(AHP)在各种复杂系统综合评价和多目标决策中具有广泛的应用价值.为修正AHP中判断矩阵的一致性,提出了用加速遗传算法同时修正判断矩阵一致性和计算AHP中各要素的排序权值的新方法(AGA-CAHP).理论分析和实例分析的初步结果说明:AGA-CAHP法直观、实用,计算结果稳定、精度高,在系统工程中具有推广应用价值.     

基于AHP和DEA的非均一化灰色关联方法

AHP虽然能够充分利用专家的主观意见,但是很难排除人为因素带来的偏差;DEA的评价结果虽然不受人为因素的影响,但是不能反映决策者的偏好;灰色关联方法在计算各方案相对于最优方案的关联度时使用的都是同一组权重,从而不能体现评价的最优性与公正性.针对这一问题,提出了一种基于AHP和DEA的非均一化灰色关联方法,该方法综合了AHP、DEA和灰色关联三种方法的优势,以灰色关联为中心模型,以AHP和DEA为辅助模型,通过AHP和DEA来共同确定各方案的综合指标权重向量,从而计算出各方案的关联度.最后通过工程项目评标的实例,与其它方法比较,验证了该方法的有效性和合理性.     

基于熵权的多属性大群体决策方法

针对传统的大群体决策方法只能处理单方案决策问题的缺陷,提出了一种基于多属性的多方案大群体决策方法。该方法首先将单方案大群体偏好模型与算法推广成多方案大群体偏好模型与算法,获得大群体偏好矩阵,然后利用熵权法获得各个方案的排序权重,最后利用各个方案的排序权重和大群体偏好矩阵获得各个方案的综合评价值矢量。通过该综合评价值矢量中的综合评价值得出各方案的综合排序结果,较好地解决了多属性多方案大群体决策问题。通过计算机仿真实验证明该方法的有效性。     

变权层次分析法

为克服传统层次分析法(AHP)因采用固定不变的权重体系以及在此基础上的不因方案变化而变化的复合排序方法而不能反映复杂系统非线性、涌现性等本质特征的缺陷,在借鉴现有多目标变权决策方法变权思想的基础上,通过构建评价问题的新分析结构和方案评价的价值体系给出了一种关于方案优选排序的变权AHP实现方法,并对该方法的变权机理及其相对于传统AHP的优点予以了理论分析.实例应用表明,变权AHP方法具有较好的实际应用可行性.     

基于TOPSIS的动态联盟利益分配方法

动态联盟在利益分配时,成员会倾向于不同的利益分配方案,联盟的意见会因此产生不一致.本文提出一种综合利益分配法,运用TOPSIS思想为不同的利益分配方案确定权重,最后折中成一种综合方案,解决多种协商结果不一致问题,达到了动态联盟中利益分配的协调.本文发现运用逼近负理想点和逼近正理想点方法会得出两个不同的分配结果,这两种方案的选择取决于联盟成员悲观或乐观的不同心理倾向,文中尝试使用乐观指数α来折中这两种情况.     

主观线性加权评价问题的新方法:中位数层次分析法

AHP方法是主观线性加权评价的一个代表性方法,但存在标度合理性欠缺、一致性检验缺乏客观依据、引入新评价方案时存在逆序矛盾等三个主要不足。本文提出评价者对指标、方案直接评分,然后使用中位数将不同评价者给出的评分进行信息综合,最终给出指标权重与方案排序。新方法思路清晰简单,消除了AHP方法存在的三个主要不足,应用价值更强。     

动态柔性作业车间优化调度与决策方法

针对多目标动态柔性作业车间调度问题,提出一种改进的多目标差分进化算法进行求解。在差分进化算法中引入自适应交叉变异算子,提高算法的全局搜索能力;在选择排序时引入基于免疫学原理的快速非支配排序法,提高解集的质量。提出改进的TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution)—G1—熵权综合决策方法。通过Nash均衡理论计算得出G1—熵权法的综合权重;将综合权重与TOPSIS评价体系组合对各调度方案进行评价。通过实验仿真验证了优化调度算法在寻优能力上的优越性以及综合决策方法的有效性。     

用改进的密切值法综合评价农业技术经济方案

密切值法是多目标决策的一种优选方法，将改进后的密切值法应用于农业技术经济方案的综合评价是一种新的尝试，农业技术经济方案优劣的评价主要由产量，投资、耗水量，用药量和劳力等指标组成。首先由各经济方案中各评价指标的极端情况组成“虚拟”的最好和最差方案，其次求出待评价经济方案（点）与最好，最差方案的距离，再引进可综合反映与最差方案距离两者水平的综合参数－－密切值，实例计算表明，BP神经网络方法不能应用于该例的技术经济方案评价与排序，结果存在多义性，密切值法的排序结果更可靠，用于农业技术经济方案评价与排序是切实可行的，并且密切值法计算过程简单，很容易实现计算机化。     

层次分析积因子方法的保序性

在应用传统的层次分析方法时，不论采用相对测量还是绝对测量，都存在逆序现象。而产生逆育现象的根源是决策方案集的封闭性及反映决策者主观认识的判断方法对客观存在的决策方案集的严重依赖性。文章介绍了一种保存的层次分析方法－积因子法，证明了在一定的条件下，积因子法是唯一可选用的保序方法。     

AHP逆序的新探索

从序和判断的一致性角度定义ＡＨＰ逆序为：方案合成排序权重比例的改变，方案增减变化时产生逆序是因为这种变化会影响准则权重，相应地，只有对准则的权重进行调整，然后再进行总排序就可以解决逆序。     

交叉效率评价方法中新单元导入的保序性

介绍了交叉效率方法，分析了该方法在用于评估排序时所存在的局限性，即在导入新的决策单元时，可能会使原先的决策单元排序发生变化。通过求解交叉效率的纳什讨价还价解来确定各DMU的权重，从而得到最终的均衡交叉效率，利用该效率对决策单元进行排序可以消除在导入新的决策单元时所产生的逆序现象，最后给出算例说明该方法的有效性。     

理想点决策方法的逆序问题与逆序的消除

分析了多指标决策方法存在逆序的客观合理性与主观不合理性,提出了绝对理想点和相对理想点等重要概念.说明了TOPSIS等理想点决策方法产生逆序的原因是决策时选用了相对理想点.提出了GTOPSIS方法并证明当使用绝对理想点时,GTOPSIS等理想点多指标决策方法不仅不会出现逆序,而且都是强保序的.     

基于数据融合技术的多属性群决策方法

利用模糊数相关理论及数据融合技术,对不同决策者对同一个方案的评价值具有不同程度冲突,属性值和属性权重均为模糊数的多属性群决策问题提出了解决方案。对模糊数的排序问题,利用可信性测度概念,通过模糊模拟方法对两个模糊数比较的大小进行计算,并建立互补判断矩阵得到最终的排序结果。算例的结果证实了该方法的可行性、有效性和合理性。     

基于虚拟包络面和TOPSIS的DEA排序方法

传统的DEA模型将决策单元简单地分为DEA有效或DEA无效两大类, 无法实现决策单元的完全排序. 为实现决策单元完全、合理的排序, 文献中出现多种DEA排序方法. 文章在文献总结的基础上, 对现有DEA排序方法的局限性进行了详细的探讨; 基于实际评价的决策单元, 提出了一种虚拟前沿面的DEA方法, 并给出了基于最优虚拟前沿面和最劣虚拟前沿面的效率评价模型; 然后基于TOPSIS排序思想, 构造了基于最优虚拟前沿面理想决策单元和基于最劣虚拟前沿面的负理想决策单元, 提出了一种集成的DEA排序方法. 该方法同时考虑决策单元的最优和最劣权重体系, 兼顾所有决策单元的效率信息, 能够获得较为合理的排序结果. 算例分析验证了所提出的方法的合理性和优越性.     

基于投影的区间数评价方法探讨

针对指标取值以区间数形式给出的多指标决策问题,提出了一种基于投影的区间评价方法。该方法依据一般的投影分析方法的基本思路,给出了解决指标取值为区间数的多指标决策问题的计算步骤,其核心是通过构建并求解每个方案在虚拟正、负理想方案上的投影,进而计算出每个方案对虚拟正、负理想方案的相对隶属度,即可得到所有方案的排序结果。最后给出了一个数值例子,结果表明该方法简单,有效且易于计算。     

互补判断矩阵的两种排序方法——权的最小平方法及特征向量法

根据互反判断矩阵和互补判断矩阵的转换公式 ,给出了互补判断矩阵的转换矩阵 .从最优化角度提出了互补判断矩阵排序的权的最小平方法 ,并给出了严格的理论证明 .而且 ,基于转换矩阵 ,提出了互补判断矩阵排序的特征向量法 (CEM) ,给出了其相应的迭代算法及互补判断矩阵的一致性检验方法 .最后进行了算例分析.     

中国市场下基于流动性的反转策略研究

为了检验中国市场条件下反转效应是否存在以及投资者是否可以利用反转效应获利,通过股票流动性对收益率序列相关性模式影响的研究,发现中国两个证券市场中都存在显著的短期反转现象,最强的反转效应以及潜在最大的反转策略赢利发生在同时具有高换手率和高非流动性指标的输家组合中.原因是市场中非知情交易者流动性需求所造成的价格压力导致了投资组合收益率序列出现负相关性,但是潜在的反转策略赢利还不足以抵偿由于频繁交易而产生的交易成本.因此,由于市场摩擦存在,投资者在中国市场条件下不能通过反转策略赢利.     

AHP逆序研究

深刻分析了ＡＨＰ中逆序产生的原因,指出文献［２］中给出的保序方法的缺陷,提出了新的ＡＨＰ逆序的解决方案