基于相似度的三参数区间灰数决策方法

为了解决复杂决策环境中的多属性群决策问题,考虑问题的灰数特质及决策者的心理因素,提出了基于相似度的三参数区间灰数决策方法。首先,从区间长度和重心的角度出发,提出了相似度计算公式。其次,考虑决策者与环境的关系,建立基于相似度的决策者心理认知场,引入数据势理论,求得决策者权重;结合距离公式和熵权法求得属性权重;最后,构建了基于前景理论、相似度和逼近理想解排序法(Technique for order Preference by Similarity to ideal solution,TOPSIS)相结合的方案决策模型。采用算例证明了模型具有优化方案之间的差异度的效果,并验证了可操作性及合理性。     

基于熵权的区间梯形直觉模糊数型VIKOR多属性群决策方法

针对备选方案的属性值为区间梯形直觉模糊数(IVITFN)且方案属性指标和决策者权重未知的多属性群决策(MAGDM)问题,提出了一种基于熵权的区间梯形直觉模糊数型多准则妥协解排序(VIKOR)方法。首先,将决策者的评价信息转化为IVITFN决策矩阵,并对其进行规范化处理;其次,利用区间梯形直觉模糊Bonferroni平均(IVITFBM)算子将多个决策者的决策矩阵集结为一个综合决策矩阵;然后,利用熵权法求出综合决策矩阵中各属性指标的权重,并基于VIKOR方法对备选方案进行排序以及决策分析;最后,通过实例和比较分析验证了该方法的有效性和可行性。     

基于累积前景理论的犹豫模糊TOPSIS多属性决策方法

针对属性权重未知、属性值为犹豫模糊元的多属性决策问题,考虑到决策者在现实中的"有限理性",该文提出一种将累积前景理论与逼近理想解(TOPSIS)相结合的方法。首先,在决策过程中以各个方案的正、负理想解作为参照点,确定出方案的损失、收益矩阵,然后计算各方案属性的累积前景值,根据综合前景值的大小得到各个方案的优劣次序。最后,通过算例验证了该方法在实际运用过程中的可行性。     

基于后悔理论的区间二元语义多属性群决策方法

针对评价信息为区间语言变量的多属性群决策问题,提出了一种基于后悔理论的区间二元语义多属性群决策方法,该方法能够有效考虑决策者在决策过程中产生的一种风险规避,及其在后悔与欣喜之间存在的心理差异变化。首先,介绍关于区间二元语义信息的一些基本概念,并给出了区间二元语义均值与方差的定义;针对决策矩阵元素为区间二元语义变量属性权重部分未知的多属性群决策问题,利用区间二元语义的方差,通过构建优化模型确定最优属性权重,并提出了一种基于后悔理论的区间二元语义多属性群决策方法;最后将提出的方法应用至企业设计方案的选择中,结果与比较分析表明该方法具有一定可行性和有效性。     

区间二元语义信息的C-OWGD算子在多属性群决策中的应用

基于C-OWGD算子定义了一种新的区间二元语义距离,再将其和语言环境下的有序加权距离(OWD)算子相结合,提出了基于区间二元语义C-OWGD算子距离的有序加权距离(ITC-OWGD)算子,并探讨了该算子的一些性质和特例。最后,给出了基于ITC-OWGD算子的区间二元语义多属性群决策方法。该方法在决策者权重、属性权重信息皆未知的条件下,给出了求解决策者权重和属性权重的公式,从而获得相应的权重。     

基于理想解的区间数多属性决策的相对隶属度法

针对区间数的多属性决策问题,首先将决策者的主观偏好信息所隐含的属性权重通过一个线性规划模型计算出来;其次基于模糊集理论,借助每一方案与理想和劣等方案的综合加权距离,求得每个方案相对于优等方案的相对隶属度,提出了基于理想解的区间数多属性决策的相对隶属度法对方案进行择优和排序,从而较好地确定了属性的权重,且所提出的方法具有更强的排列能力.最后通过算例说明方法的可行性和实用性.     

基于理想解的区间数多属性决策的相对隶属度法

针对区间数的多属性决策问题,首先将决策者的主观偏好信息所隐含的属性权重通过一个线性规划模型计算出来;其次基于模糊集理论,借助每一方案与理想和劣等方案的综合加权距离,求得每个方案相对于优等方案的相对隶属度,提出了基于理想解的区间数多属性决策的相对隶属度法对方案进行择优和排序,从而较好地确定了属性的权重,且所提出的方法具有更强的排列能力．最后通过算例说明方法的可行性和实用性．     

基于Jaynes最大熵的模糊多属性群决策投影方法

为了解决属性权重完全未知的模糊多属性群决策问题,采用基于Jaynes最大熵原理的投影偏差模型确定指标权重,运用基于多准则妥协解排序法的妥协解排序框架实现决策过程。首先运用区间直觉模糊集表达决策者的犹豫模糊评价信息,然后运用集成算子获得综合决策矩阵,再运用Lingo11~求解获得属性权重,利用信息集结获得备选方案的加权投影,最后根据方案的最大群效应值、最小后悔值和综合指标值进行方案排序。实验显示,方案的排序结果与其它方法保持一致,趋势图显示此方法计算的各方案综合指标值变化趋势更明显。分析表明,该方法避免了其他权重确定方法的不足之处,消除了计算过程中的折衷损失,适用于属性权重完全未知的多属性群决策方案排序问题的评价。     

基于区间模糊相似测度的多属性群决策方法

针对区间orthopair模糊环境下的群决策问题,提出一种基于区间orthopair模糊相似测度的多属性群决策方法.定义一种新的区间orthopair模糊相似测度,讨论其优良性质,并基于新的区间orthopair模糊相似测度构建优化模型,确定群决策中最优专家权重和最优属性权重,进而提出一种基于新的区间orthopair模糊相似测度的VIKOR多属性群决策方法,并将这种方法应用到大学生学生素质评价中,通过模型当中参数的灵敏度分析来验证该方法的合理性与有效性.     

基于应急决策视角的案例检索及属性权重确定方法

案例推理是突发事件中生成应急方案的一种有效方法,而案例检索是案例推理的重要步骤。针对应急决策中存在决策者的风险态度和问题与解间关联的问题,提出了基于前景理论和灰色系统理论的案例检索方法。根据前景理论定义属性距离的前景值,根据灰色系统理论定义问题与解之间的关联度,并以此构建方案偏差最小化的非线性权重优化模型,求解模型得到最优权重,最后根据相似度确定最优备选方案。通过一个应急案例来验证所提出方法的可行性。     

Research on group expandable optimization decision-making model for construction programme choice

Aiming at the decision-making problem of construction programme choice,this paper advanced a new group expandable optimization decision-making model.Various factors were comprehensively considered,and the new multi-attribute evaluation index system was established.Based on the assumption that decision-makers were rational,this paper formed a group of rational preferences through extracting the personal preferences pertinently,so the decision-makers position matrix was determined.The decision-makers position matrix integrated values given by group decision-makers to construction programme comprised a matrix,of which the entropy theory for datamining was adopted in this paper to determine the attribute weights.A decision was made by using the extension decision method.Eventually,the feasibility and practicability of the model were verified by the example.     

考虑多人给出参照点的风险型多属性决策方法

针对多人给出参照点的风险型多属性决策问题,提出了一种基于累积前景理论的决策分析方法.在该方法中,首先依据累积前景理论,计算每个参与决策人针对不同自然状态下每个方案的属性值的前景价值及决策权重函数值,进而得到每个参与决策人针对各方案的综合累积前景值;然后,计算每个参与决策人的决策信息与总体决策信息的期望一致性程度,并得到每个参与决策人的权重;在此基础上,计算各方案的总体累积前景值,并依据总体累积前景值的大小对各备选方案进行排序.最后,通过一个数值算例来说明该方法的可行性.     

考虑主体失望情绪的分布语言自信群决策方法

针对分布语言自信评价信息下的多属性群决策问题,提出了一种考虑主体失望情绪的行为多属性群决策方法。首先,考虑实际群决策过程因为决策者的背景、经验、知识等原因会对自身给出的分布语言评价信息有着不同水平的自信程度(这反映了分布语言评价信息的可靠性),定义了一种新的评价结构,即分布语言自信评价;其次,在分布语言自信评价下,考虑有限理性的决策主体,其失望情绪常隐含于决策判断或评价中,利用失望理论,将主体失望情绪融入决策过程,同时,获得分布语言自信评价下的主体感知效用,将主体分布语言自信决策矩阵转化为主体自信效用决策矩阵;然后,定义自信效用向量Dice相似测度和加权Dice相似测度,结合属性的不兼容性程度构建优化模型确定属性权重;接着,基于TOPSIS思想对备选方案进行择优排序;最后,在循环经济背景下评估生态工业园区的决策算例,说明该方法的可行性与有效性。     

基于前景理论和VIKOR法的空战威胁评估

针对当前空战威胁评估中未考虑决策者的认知局限、决策偏好难以确定,以及没有综合考虑个体遗憾和群体价值的问题,构建基于三参考点的前景理论和多准则折衷排序法的威胁评估模型。首先,根据待评方案之间的独立性,建立前景价值最大化规划模型,计算指标权重,避免主观赋权法带来的不确定性;为了克服单纯采用指标平均值参考点带来的信息丢失和结果分辨率下降的问题,借鉴逼近理想解排序法,引入正负理想点作为参考点,采用模糊分析法确定决策者对不同参考点的偏好权重;最后为了平衡群体价值和个体遗憾,反映决策者主观偏好,结合前景价值,采用VIKOR法对目标进行威胁排序。威胁评估算例仿真验证了方法的可行性和有效性。     

一种军事通信网络效能评估专家意见融合方法

为解决军事通信网络效能评估中专家评估冲突意见的融合问题,提出了一种新的融合方法。新方法首先利用多属性群决策层次评估方法对专家的评估意见进行量化处理,得到针对某一指标的专家评判意见的信任度函数。然后利用改进的证据理论合成规则对专家评判意见的信任度函数进行融合。最后,通过算例对文中的方法进行了验证。与利用经典的合成规则融合专家评估意见相比,新方法有效的解决了高冲突意见融合中存在的“一票否决”等现象,并且具有更好的鲁棒性。新方法应用于军事通信网络效能评估中专家评估意见融合时,可以客观地反映专家的评估意见。     

基于Vague集模糊熵和D-S证据理论的多属性群决策方法

针对方案属性值为Vague值且考虑专家评分可信度的多属性群决策问题,提出了一种基于Vague集模糊熵和D-S证据理论的多属性群决策分析方法。该方法充分考虑各专家给出的Vague值评价信息中所蕴含的模糊性与不确定性,借助模糊熵来获取与专家自身意见相匹配的评分可信度序列,其完全由数据驱动,弥补了传统方法对可信度主观统一设定的不足。首先,基于各专家原始决策矩阵获得各属性下的Vague集模糊熵,以构建与专家集相对应的评分可信度矩阵;其次,对经可信度调整后的各专家决策矩阵使用证据合成进行信息集结,利用Vague集记分函数并经可信度调整得到属性权重;最后,将专家群体集结信息经属性权重加权修正后算出各方案最终的Vague评价值,进而使用记分函数获得各方案综合得分,筛选出最优方案。利用证据理论在不确定信息融合方面的优势和Vague集记分函数的信息转化功能,通过证据合成和记分函数集结专家群体的评价信息,所得出的决策结果更加客观、合理,并通过一个具体算例验证了所提方法的可行性和有效性。     

直觉模糊集在装备采购中的应用

在装备采购中,存在多个装备供应商可供选择,对供应商资格评价和准则定义的理论研究是供应商选择的关键问题。针对这一问题,基于直觉模糊集并加以改进,提出一种新的多属性决策综合评判模型,为装备采购决策者提供一定的定量分析依据,做出正确的决策,以及在招标中就供应商的选择提供具有参考价值的建议。运用此理论,使模糊多属性决策问题研究结果更合理、更科学。讨论供应商的评判问题,通过直觉模糊集理论,结合供应商选择问题,首先,构建改进型直觉模糊集决策矩阵,然后确定直觉模糊正理想解,再计算各备选方案到直觉模糊正理想解A 的矩离,最后按照综合评价指数K确定最佳供应商。算例分析表明了该方法的有效性和优越性。     

考虑指标关联的直觉不确定语言型多指标群决策方法

提出了指标关联且指标值为直觉不确定语言变量的多指标群决策方法.首先给出了关于直觉不确定语言变量的相关概念及直觉不确定语言变量间的距离计算公式,然后,依据各专家针对指标集所给出的直接关系矩阵,运用DEMATEL方法确定各指标权重,并将各专家给出的决策矩阵集结为群体决策矩阵.进一步地,构建正负理想点向量,并计算各方案与正负理想点向量间的加权距离;在此基础上计算各方案的相似系数,并据此对所有方案进行排序.最后,通过一个项目风险应对策略选择的实例分析说明了本文方法的可行性和潜在应用.     

基于模糊语义量化函数的赋权方法及应用

由于客观事物具有的复杂性和不确定性,决策问题往往不能获得确切的权重信息,只能得到模糊语言形式的权重。为研究模糊语言形式的权重,首先定义了一种更广泛的四段折线型模糊语义量化函数,并给出了该函数的诸多基本性质,如单调性、非负有界性和归一性等,同时证明该函数在特殊情况下可退化为传统的三折线模糊语义量化函数。接着,根据定义的四段折线型模糊语义量化函数建立了一种新的权重确定方法。利用此方法确定的权重,便于计算其orness值,该值可用于度量决策者的乐观程度。最后,利用该赋权方法,对有序加权平均(OWA)算子中的权重进行赋值,并将其应用到一类权重为模糊语言形式的多属性决策问题中。所得结果表明了此方法的有效性与直观性。