基于不同偏好信息的评价专家水平研究

针对不同偏好信息给出了一种分析方法.首先,给出有关效用值、序关系值、互反判断矩阵、互补判断矩阵和语言判断矩阵的定义及其相关性质;然后,通过定义不同偏好信息之间的转换公式,将不同偏好信息都转换为互补判断矩阵的偏好信息,得出各个专家的方案排序值向量,进而利用因子分析法,通过SPSS软件找出方案集相关系数矩阵的公共因子,计算出每个专家的因子得分及因子总得分.根据各个专家的因子总得分的大小,对各个专家的评价水平进行排序;最后,通过一个算例说明了本文提出的分析方法.     

基于不同模糊偏好信息的群集成新方法

针对决策者的模糊偏好信息以不同形式给出群集成问题。首先,给出了三角模糊运算的一些拓展法则和不同模糊偏好信息之间的转换公式对偏好信息一致化处理。其次,以三角模糊数的期望值公式为排序工具,利用模糊有序加权几何平均（fuzzy ordered weighted geometric averaging, FOWGA）算子分别对群决策信息和重要程度进行集结,得到方案的综合优势度并排序,提出了一种基于综合判断矩阵法的模糊群决策法。最后,通过算例说明方法的可行性和实用性。     

Fuzzy判断矩阵的一致性研究

Fuzzy判断矩阵是决策者针对有限方案集给出的一类两两方案比较的偏好信息形式,但有关Fuzzy判断矩阵的一致性问题是研究的焦点之一。从理论上提出了关于Fuzzy判断的满意一致性和完全一致性等概念,并且给出了Fuzzy判断矩阵满意一致性和完全一致性的性质及其判定方法。最后给出了算例。     

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。     

基于满意度最大的群决策方法

在群决策的过程中，由于决策者的知识水平、背景和主观偏好不同，他们对方案或因素所给的信息判断矩阵也就不同，本文主要针对模糊偏好关系和1～9标度判断矩阵信息，先构造个体满意度函数，然后给出一种合成两类偏好信息的多目标线性规划模型。该方法具有易操作、计算简单的特点，最后的实例验证了本方法的可行性及有效性。     

考虑可信度和方案偏好的犹豫模糊决策方法

研究了对方案有偏好的犹豫模糊多属性决策问题。对每一个评价值给出相应的可信度,用来表示决策者对专业领域的熟悉程度。基于可信度提出几个犹豫模糊信息关联度公式,并讨论了它们之间的关系。基于决策者的主观偏好与客观偏好之间的关联度建立属性权重模型。给出一种考虑可信度且对方案有偏好的犹豫模糊多属性决策方法。算例证明了所提方法的有效性。     

群决策中两类偏好信息——AHP判断矩阵和模糊偏好关系矩阵的一致化方法

在有限方案的群决策问题中，如何统一具有不同形式的偏好信息是一个新的研究课题。本文针对群决策中决策者给出着于方案的两类偏好信息－AHP判断矩阵和模糊偏好关系矩阵，通过构造转换函数，给出关于这两类偏好信息的一致化方法，这为研究群决策中不同形式偏好信息的集成方法和方案排序打下了坚实的基础，最后给出一个算例。     

对方案有偏好的模糊多属性决策的GRA方法

针对属性权重信息不完全且属性值和对方案的主观偏好信息均以三角模糊数形式给出的多属性决策问题,提出了一种基于灰色关联分析GRA的决策方法.该方法依据一般的灰色关联分析方法的基本思路,给出了解决该问题的计算步骤,其核心是通过构建并求解一个单目标最优化模型,通过求解该模型得到属性权重信息,从而得到每个方案客观偏好值对主观偏好值的灰色关联系数,进而计算出每个方案客观偏好与主观偏好的关联度,根据关联度对所有方案进行排序.最后给出了一个数值例子,结果表明方法简单,有效和易于计算.     

面向群体共识的三阶段犹豫模糊型信息融合方法研究

个体一致性检验、群体偏好集结、群体共识改进是达成共识的三个关键阶段, 高一致性、高共识度、低共识成本分别是群体共识构建三个阶段的重要决策目标。本文通过分析群体共识构建过程中三个核心阶段对共识实现的影响, 建立了各个决策阶段的优先模型。首先, 针对犹豫模糊偏好关系的评价值特征, 设计了融合局部标准化系数的一致性检验和调整模型, 为实施群体信息集结提供可靠的模糊判断; 其次, 以贴近度为诱导值实施犹豫模糊偏好关系群体信息集结, 结合统计推断方法设计共识度阈值, 科学刻画群体共识水平; 然后, 针对群体共识度水平较低的情形, 设计了融合优化集结权重和最小调整距离的共识改进模型, 有效减少群体共识改进中的信息损失与迭代次数。最后, 通过比较分析凸显所提决策方法的可行性和优越性。     

基于PROMETHEE的群体多准则模糊规划方法

针对决策准则值为模糊数、准则和决策者权重信息均不完全的群体多准则决策问题,从两两方案之间的优劣程度大小入手,拓展PROMETHEE方法中优先函数,分别建立了单个决策者下的方案准则集成、群体决策者偏好及其总体风险态度集成等模糊规划优化模型,得到训练集中各方案完全排序。通过算例表明该算法可行,其结论具有较高的可信度。     

An approach to group decision making based on interval fuzzy preference relations

In this paper, we investigate group decision making problems where the decision information given by decision makers takes the form of interval fuzzy preference relations. We first give an index to measure the similarity degree of two interval fuzzy preference relations, and utilize the similarity index to check the consistency degree of group opinion. Furthermore, we use the error-propagation principle to determine the priority vector of the aggregated matrix, and then develop an approach to group decision making based on interval fuzzy preference relations. Finally, we give an example to illustrate the developed approach.     

基于IOWA算子的模糊语言偏好矩阵排序方法

给出了方案之间比较的一种模糊语言标度及其相应的区间数表示形式。运用模糊语言标度构造出模糊语言偏好矩阵。利用导出的有序加权平均(IOWA)算子对模糊偏好信息进行集结,提出了一种基于IOWA算子的模糊语言偏好矩阵排序方法,并把该方法进一步运用于群体决策中的方案排序和择优。最后通过算例说明了该方法的可行性和实用性。     

考虑不同心理行为偏好的混合随机多属性决策

针对决策者为有限理性且属性关联的随机多属性决策问题,提出一种考虑决策者不同心理行为偏好的混合随机决策方法.本文针对决策者面对风险时所表现的四种心理行为偏好:风险中立,风险规避,风险追求,损失规避,首先,给出了相应的四种随机占优准则,提出了考虑决策者心理行为偏好的随机占优度的定义,研究了四种随机占优度的性质;然后,基于决策者的不同心理行为偏好,运用随机占优准则判断两两方案之间的随机占优关系,计算相应的随机占优度;利用模糊测度和Choquet积分集结关联属性下的随机占优度;最后,运用PROMETHEEⅡ方法对备选方案排序.案例分析验证了本文方法的可行性与有效性.     

群决策中基于一致性强度的专家意见集结方法

针对群决策问题,提出了一种基于群体一致性强度的虚拟专家意见逐步集结规划的方法.首先将两个专家的偏好信息集结为序关系值向量,将该次集结结果作为一个"虚拟专家"给出的判断信息,然后吸收下一个专家的意见成为新的虚拟专家,依此类推,直到最后一个专家参与决策.引入虚拟专家的群体一致性强度保证群体结果趋向一致,其中一致性强度和虚拟专家的权重依赖于所包含的个体专家的人数.个体人数越多一致性强度和权重就越大,从而体现了少数服从多数的原则.该方法将多专家的复杂群决策问题转化为低复杂度的多阶段二人决策问题,并保证了群体结果的一致性.最后,通过一个算例验证了方法的有效性.     

专家权重模糊评价下的超对策偏好认知集结

针对超对策环境中不同专家给出的对其他局中人结局偏好关系的不同认知,在专家权重为模糊评价时提出了一种偏好认知信息的集结方法。首先,给出了专家模糊权重评价相容的定义,讨论了相容的充分必要条件。然后,通过给出一个与模糊权重相对应的有效权重,集结专家群体对其他局中人结局偏好关系的认知,进而引用大多数一致性优胜者模糊集来确定其他局中人的结局偏好。最后,给出了一个数值例子。     

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.     

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。     

基于模糊聚类的信息不完全确定的多准则分类方法

针对权系数信息不完全确定且有训练集的多准则分类决策问题,提出了一种基于模糊聚类的分类方法。该方法在考虑对训练集分类的基础上,结合不完全确定的准则权系数信息等建立模糊聚类模型,通过遗传算法求解所得优化模型,得出准则权系数和聚类中心,计算方案属于各类别的隶属度,进而得到整个方案集的分类。实例说明了该方法的有效性和可行性。     

基于自然语言符号表示的比较矩阵的一致性及排序方法

基于自然语言符号表示的比较矩阵 (简称为语言比较矩阵 )是决策者针对有限方案集给出的一类两两方案比较的偏好信息形式 .本文从理论上提出了关于语言比较矩阵的满意一致性等概念 ,并分析了满意一致性语言比较矩阵的性质及其判定方法 ,同时给出了基于满意一致性语言比较矩阵的两种简便的方案排序方法 .最后 ,给出了一个算例.     

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。