不确定性多属性决策的一种新方法

讨论了属性值为区间数的一类不确定性多属性决策问题。将属性值转化为决策者的满意值后,结合决策者的满意值和属性本身的权重,提出了一种不同于简单加权算子(SWA)和有序加权平均算子(OWA)的新的融合算子。通过引入区间数比较的可接受度定义,给出了方案排序的一种算法。实例说明了该方法的有效性。     

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.     

对方案有偏好的三角模糊数型多属性决策方法研究

研究了这样一类多属性决策问题 :①决策者对方案有偏好 ;②属性值以三角模糊数形式给出 ;③属性的权重信息不能完全确知。提出了一种基于相似度的对方案有偏好的三角模糊数型多属性决策方法 ,该方法首先建立一个线性规划模型 ,通过求解该模型获得属性权重。然后 ,基于三角模糊数两两比较的可能度公式及互补判断矩阵的排序公式 ,对决策方案进行排序和择优。最后进行了算例分析。     

基于二次规划与相对优势度的不确定多属性决策法

针对属性权重未知且属性值为区间数的不确定多属性决策问题,提出了一种新的决策分析方法。该方法的核心是基于加权属性值离差平方和最大,建立一个二次规划模型,通过求解该模型获得属性权重,从而由加性加权法得到方案的综合属性值,进而利用各方案的相对优势度和对方案进行排序。最后,通过算例说明方法的可行性和实用性。     

基于偏序偏好的多属性群决策问题的综合权重

基于偏序结构、属性值是用模糊语言给出且每个属性没有决定权重的多属性群决策问题提出了一种综合权重方法。该方法运用模糊集合理论求出每对方案关于每个属性的模糊偏好关系,然后通过对决策者的冲突偏好确定综合权重来解决该问题。当综合权重不存在时,需要调整决策者们的全部或部分偏好,以达到一致意见。该方法具有概念清晰,符合现实决策问题的特点,得出的综合权重能反映各个决策者对方案的偏好。最后给出了一个算例。     

求解不确定型多属性决策问题的一种新方法

研究了属性权重完全未知，属性值为区间数且对方案有偏好的多属性决策问题，提出了一种基于相离度的求解属性权重公式，并利用区间数比较的可能度，对决策方案进行排序，该决策方法既能充分利用规范化评价的先验模糊信息，又能尽可能地满足决策者的主观愿望，且概念清楚，含义明确，易于计算机或计算顺上实际，最后给出了一个实例。     

基于离差最大化模型的模糊多属性决策投影法

针对属性权重完全未知且属性值为三角模糊数的模糊多属性决策问题,提出了一种基于线性规划和模糊向量投影的决策方法。该方法给出了三角模糊数距离、三角模糊数向量投影等概念,给出了两个属性值规范化公式。基于加权属性值离差最大化建立一个线性规划模型,通过求解此模型得到属性的权重,从而利用各方案的加权属性值在模糊正理想点上的投影对方案进行排序。该方法不仅避免了模糊数的比较,而且具有操作简便和易于计算的优点。最后,通过算例说明模型及方法的可行性和有效性。     

基于离差的模糊多属性决策法及其应用

针对属性权重完全未知且属性值为三角模糊数的多属性决策问题,本文提出了一种基于线性规划和模糊向量投影的决策方法.该方法给出了三角模糊数向量投影、相对贴近度等概念.基于加权属性值离差最大化建立一个线性规划模型,通过求解此模型得到属性的权重,从而计算各方案的加权属性值在模糊正理想点和负理想解上的投影 ,进而计算相对贴近度,并据此对方案进行排序.最后,通过算例说明模型及方法的可行性和有效性.     

基于后悔理论的风险型多属性决策方法

在一些现实的风险决策问题中, 往往需要考虑决策者的心理行为, 而如何将行为决策理论引入到风险决策分析中, 这是一个值得关注的研究课题. 在考虑决策者行为的情境下, 为了解决 属性值和状态概率均为区间数的风险型多属性决策问题, 提出了一种基于后悔理论的决策分析 方法. 该方法是基于后悔理论, 分别计算关于属性值的效用值和后悔值, 然后通过计算效用值 和后悔值之和来得到决策者对每个方案的感知效用, 进一步地, 通过构建方案综合感知效用最 大化的优化模型并进行模型的求解来得到方案的排序结果. 最后, 通过两个算例说明了提出方 法的可行性与有效性.     

基于心态指标的区间型多属性决策方法

针对决策者的偏好信息和决策矩阵元素均为区间数的不确定多属性决策问题,提出了一种新的决策方法.该方法引入决策者的心态指标把区间型决策矩阵转化为带心态指标的决策矩阵,再通过求解最小化最大绝对偏差的优化问题,得到属性的权重向量,利用方案的综合属性值给出各方案的排序结果.当决策者处于不同的心态时,可以通过调整其心态指标来进行决策,更加符合实际,计算简单,易于计算机上实现,应用实例表明了方法的有效性和实用性.(江西财经大学信息管理学院,江西南昌 330013)     

基于区间数决策矩阵的评判专家水平的研究

针对群决策中基于区间数决策矩阵形式偏好信息的评判专家水平问题,提出了一种分析方法。首先,给出了有关区间数、专家群体判断区间数决策矩阵的定义及其决策矩阵的规范化方法。通过定义专家给出的决策矩阵中各个元素与综合评价矩阵中对应元素之间的相对偏差,给出了基于区间数决策矩阵形式偏好信息的专家评判水平的分析方法。同时,利用数理统计方法,给出了专家评判水平分类的判别方法。通过一个算例说明给出的分析方法。     

PCA方法及其在多准则评估模型中的应用研究

在多准则情况下，对项目或方案进行综合、全面评估是当今管理领域的热门话题之一。目前解决这一问题的研究方法主要有两类，一类是融进管理者主观偏好的政策偏向的综合评估方法，另一类是完全客观地单从数据指标进行综合评估。二者作为支持评估乃至政策、决策的重要手段，相辅相成，缺一不可。本文介始的ＰＣＡ方法属于后者。本文系统地归纳了求解多准则评估模型的基本思想，介绍了ＰＣＡ方法的基本原理，应用特点和具体算法。最后结合作者在实际综合评估系统中对该方法的应用展开了深入细致的分析和讨论，并给出了一些进一步构造单一准测的方法和实验对比结果。     

Bayes序贯试验方法中风险的选择与计算

对Bayes序贯试验方法中弃真和采伪风险的计算进行论述,给出决策常数的计算公式。分别对经典风险、平均风险和Bayes风险的计算公式进行推导,给出了三者之间的递推计算关系。在给定Bayes风险条件下,对序贯验后加权检验和Bayes序贯概率比检验,推导了决策常数的计算公式。对现有Bayes方法应用中,两类风险选择所存在的问题进行分析,给出风险选择的准则和解决方案,并给出决策常数的准确计算公式。最后,给出一个示例,说明该方法的有效性。     

理性群体决策的概率集结研究

探讨如何集结多个专家的不确定性信息,以获得群体一致判断．首先分析群体理性存在的可能性;在此基础上,给出了几种集结个体概率的模型及算式,讨论了这些模型的特点,实际应用的可能性;最后,评述了Ｄａｌｋｅｙ个体概率集结不可能性定理中潜在的问题。得出几个研究的结论,并且提出了需要进一步研究的问题。     

不确定环境下的两层交互式有限理性决策方法

为解决不确定环境下决策成员具有有限理性行为特征的两层决策问题,基于概率权重具有稳定性和结果价值具有模糊性两项合理假设命题,从平衡上下两层满意度视角提出了用于确定最优结果价值和最优概率权重的两层决策模型及相关定理,同时给出了实现决策方案有限理性全排序的两层交互式决策方法.模拟验证结果表明,该方法不仅在理论上是科学有效的而且在实际应用上是可行的.     

不完全信息下的群体多属性决策方法

针对群体多属性决策问题,提出一种新的不完全信息下的群体多属性决策方法。该方法假设方案在主观评价属性下的评价值采用区间数的形式来表示专家评价值的不确定性和模糊性。针对每一主观评价属性设定一组与之对应的专家重要性权重值,反映决策者在不同评价属性中的重要性程度,同时考虑到专家评价值的相似度,将专家评价值进行集结得到专家群体关于方案集的决策矩阵。计算各方案与理想方案的相似度,并以此对方案进行优劣排序。通过实例说明所提方法的可行性。     

一种模糊偏好的群体决策方法

用模糊集观点研究群体决策。首先给出两种具体算法：贴近度法和多数规则法，将专家对方案集的个体模糊偏好判断集结成群体模糊序关系；证明了贴近度法比多数规则法更有实用价值。其次，定义了非优超方案模糊集的概念，在此基础上提出了从群体模糊序关系中确定“获胜方案”的方法；最后，给出了一个实际案例：三峡工程群体模糊决策问题。     

利用贝叶斯决策的GBAS保护级完好性风险分配

完好性风险是描述导航系统完好性重要指标之一。美国航空无线电技术委员会(Radio Technical Commission for Aeronautics, RTCA)在其标准DO-245A中提到,可依据Ⅰ类陆基增强系统(groud-based augmentation system, GBAS)地面基准站中的基准台数将保护级完好性风险分配于H₀和H₁假设,用于计算漏检乘积因子和GBAS保护级。此方法未能依据基准台故障情况分配完好性风险概率,导致保护级无法较准确地反映GBAS位置误差。本文利用Bayesian决策,基于最小总错误率准则重新分配H₀和H₁假设下的完好性风险概率。仿真分析了不同基准台数以及不同误差分布下完好性风险概率的分配,并计算了漏检乘积因子和垂直保护级,结果表明在基准台数大于2以及存在零均值或非零均值高斯分布的垂直位置误差时,基于Bayesian决策的完好性分配算法降低了保护级数值。理论分析和仿真实验表明,基于最小总错误率准则重新分配H₀和H₁假设下的完好性风险概率,减小了完好性风险分配的错误率,使保护级紧致地包络实际定位误差。     

基于贝叶斯网络的机载武器系统综合决策

分析了机载软硬杀伤武器系统的战术使用方式和有效作用空域,给出了软硬杀伤武器系统在空间上的协同使用准则。分析了使用贝叶斯网络进行软硬杀伤武器系统综合决策的知识表示问题,得出了综合决策网络的三种类型的节点:态势节点、传感器节点、武器节点。提出了构建贝叶斯网络进行综合决策的步骤,通过具体实例说明了使用贝叶斯网络进行软硬杀伤武器系统综合决策的过程。     

贝叶斯决策的影响图分析方法

对一般的贝叶斯决策问题, 常用的求解手段是决策树分析方法。本文则用影响图分析方法对贝叶斯决策问题进行表征和求解, 并将两个方法作了比较。另外, 本文给出了关于影响图变换运算的两个新结果。