格序决策的格序化研究

研究了格序决策理论中格序结构不完整的问题。在目前格序决策前期研究成果和以往的规范型决策研究的基础上,基于格提出了赋值函数的概念,并定义了两元素之间的距离,并以此提出格中缺失元素的补充机理和方法。最后以具有格序特征的区间数集作为例子,加以应用。     

格序偏好关系及其偏好结构研究

研究了决策过程中的格序偏好关系问题。分析了偏好关系的格序特征，讨论了格序偏好结构与理性行为公理中独立性公理和连续性公理的关系，说明了格序偏好结构下理性行为公理的局限性，以及界定新决策规范的必要性。     

基于格序偏好距离的群决策方法

针对决策者具有格序偏好结构的群决策问题,提出了一种基于偏好距离测度的群决策方法。该方法定义了格上偏好关系的一种距离测度,并算出二元关系之间的距离;利用偏好关系之间的距离建立一数学模型,结合优先原则和集结规则将个人偏好集结成群体偏好,并将该决策方法推广到专家权重信息不能完全确定的情况。给出了应用该方法的具体步骤,举例说明了该方法的可行性。     

格序偏好结构的链化

基于对格序偏好结构的探讨,证明了格序决策方案集中的同层格元素的相互不可比性,使同层格元素构成的子集在原优劣关系下构成链结构,由此给出了将具有格序结构的决策方案集按层分类的决策方法.该方法在现实格序决策中具有良好的实用性.     

群决策支持系统一致性问题的处理算法

基于模糊集理论,提出了一种适合处理群决策支持系统中一致性问题的算法.由于群决策具有模糊性,所以从模糊数学理论出发,分析了群决策支持系统中的一致性问题.利用隶属函数来表达决策参与者的模糊偏好,将个人偏好集成为群偏好,根据模糊偏好关系空间距离来研究决策制定.并据此提出了一套GDSS一致性问题分析与处理的算法.     

带有方案偏好信息的多指标决策法

本文讨论了对方案有偏好信息的多指标决策，给出了五级标度的方案偏好赋值法，同时建立了一种兼顾方案偏好信息和客观信息熵方案值的优化决策模型。从而为多指标决策问题提供了又一合理可行的决策方法。     

基于有限感知的决策理性模型

通过分析和比较完全感知和有限感知下决策的理性差别,将有限感知定义为一种偏好关系具有非一致性特点的有限理性;讨论了内在偏好、显示偏好、局部偏好和有限感知关系系统等概念,以及有限感知决策的一些理性条件和模型;并论证了诸如Proto序、偏序、弱序等一类偏好序下相应决策函数或规则的性质、特点及其存在性.研究结果诠释了具有有限感知偏好关系系统的决策主体的决策行为的内在机理和规律,可作为不确定性决策研究的一个理论基础.     

多属性相似度一致性投影决策法

针对多属性决策与评价问题中投影法存在平面空间一系列评价失效情况, 提出了一种相似度一致性的投影决策法。首先, 给出了理想偏移向量的定义, 其中包含了理想决策的偏移程度和决策者的偏好; 其次, 根据理想偏移向量, 构造了一种新的综合评价函数; 然后, 按照投影决策法的基本步骤, 得到各方案的综合评价值。有效性分析表明, 新提的方法对模相似度、距离相似度、余弦相似度和方向相似度都有综合考量, 从而能避免单一相似度的不全面和综合评价函数的失效。最后, 通过案例分析验证了方法合理有效。     

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.     

目标导向序依赖层次分析法

建构在多属性决策序依赖Choquet积分模型之上的层次化多属性评价与决策方法(简称作TOYLC层次分析法),并没有保证Choquet积分模型所要求的价值测度公度性.另外,它依赖MACBETH (measuring attractiveness by a categorical-based evaluation technique)所给出的属性集容量判断方法,也存在着对抽象方案进行偏好比较的技术缺陷.针对上述问题,在引入规约性多属性决策属性价值公度方法的基础上,首先给出了类似于摆幅置权判断、能够使决策者进行有意义偏好比较的属性集容量判断赋值方法,然后给出了能够克服TOYLC层次分析法内在缺陷的目标导向序依赖层次分析法.基于案例应用的对比分析表明:在输入信息可比的条件下,目标导向序依赖层次分析法相对于TOYLC层次分析法具有更高的方案评价区分度,从而验证了前者相对于后者的相对科学合理性.     

基于改进符号距离的犹豫模糊前景理论决策方法

针对犹豫模糊元中人为添加元素影响决策结果的问题,提出一种基于改进符号距离的犹豫模糊前景理论决策方法。首先,根据正负理想点、犹豫模糊元中元素之间的方差以及元素个数定义一种新的符号距离,并证明了改进的符号距离满足符号距离的基本性质。其次,基于改进的符号距离提出犹豫模糊前景价值函数,并通过收益损失函数计算出各方案的收益损失比,确定备选方案的优劣顺序。最后,通过应用算例验证了本文所提出方法的可行性和有效性。该方法既避免了人为添加元素对决策结果的影响,又合理反映了决策者的分歧程度,还考虑了人们面临得失时的心理行为,决策结果更符合实际。     

基于风险-效益比和前景理论的风险性多属性决策方法

针对依据期望效用理论的风险性多属性决策方法未考虑决策者实际决策时的不理性,提出基于风险-效益比和前景理论的风险性多属性决策方法。该方法借鉴经济学中商品性价比,定义了能有效反映方案间对比信息的风险-效益比参数;同时,为更充分地在决策中体现决策者的不理性,基于前景理论价值函数对风险-效益比进行修正,使用加权法得到包含方案优劣偏好信息的判断矩阵,进而得到方案排序。计算实例表明,该方法可操作性强,方案评价结果符合实际决策存在的非理性,为此类问题解决提供了一个新的途径。     

基于改进得分函数和前景理论的区间值毕达哥拉斯模糊多属性决策

在区间值毕达哥拉斯模糊环境下的多属性决策中, 针对决策过程一般未考虑决策人偏好习惯和风险规避的问题, 同时为解决现有得分函数忽略区间犹豫度对决策影响的情况, 提出了基于改进得分函数和前景理论的区间值毕达哥拉斯模糊多属性决策方法。首先, 对区间值毕达哥拉斯模糊集(interval-valued Pythagorean fuzzy set, IVPFS)现有得分函数深入分析, 定义一种改进后的新得分函数, 并证明其相关定理和性质。其次, 将新得分函数应用于区间值毕达哥拉斯模糊多属性决策问题中, 得出各备选方案在各属性下的新得分函数, 基于熵权逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to ideal soution, TOPSIS)确定正、负理想方案的得分函数集。然后, 引入前景理论利用前景价值函数对决策人由于损益表现出的主观感受进行描述, 得出备选方案的综合损益值, 结合各属性权重融合不同方案的综合损益比, 通过对比综合损益比大小得出最优方案。最后，利用算例验证了该改进方法的正确性和有效性, 展示了与原得分函数的对比分析结果, 为多属性决策问题提供了新的技术途径。     

基于模糊偏序关系的混合型多属性决策方法

针对权重已知且属性值为精确实数型、区间型和模糊型的混合型多属性决策问题,提出了一种基于模糊偏序关系的混合型多属性决策方法。该方法利用混合型评估值模型来描述多属性决策问题;在对属性值预处理后,通过构建混合型模糊偏序关系模型,将决策问题转化为评估关系模型;然后对偏序关系进行集结,得到全序关系,从而获取所有方案的优劣排序。算例验证了方法的有效性。计算过程表明,该方法计算简单,且避免了逼近理想解的排序方法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)难以合理定义距离函数的局限性。     

Extension of the TOPSIS method based on prospect theory and trapezoidal intuitionistic fuzzy numbers for group decision making

Considering the decision maker＇s risk psychological factors and information ambiguity under uncertainty, a novel TOPSIS based on prospect theory （PT） and trapezoidal intuitionistic fuzzy numbers （YrIFNs） for group decision making is investigated, in which the criteria values and the criteria weights take the form of TrIFNs, and weights of decision makers are unknown. Firstly, distance measures for TrIFNs are used to induce value function under trapezoidal intuitionistic fuzzy environment. Secondly, the concepts of distance measures and trapezoidal intuitionistie fuzzy weighted averaging operator are employed to induce the weights of decision makers and thus the decision makers＇ options can be aggregated. Then the PT-based separation measures and relative closeness coefficient are defined and an algorithm for ranking alternatives under trapezoidal intuitionistic fuzzy environment is proposed. Finally, a numerical example further illustrates the practicality and effectiveness of the proposed TOPSIS method.     

前景理论、心理账户与报童趋中效应

学界关于前景理论是否能够解释报童模型行为实验中出现的趋中效应依然存在疑问，研究从心理账户角度探索这一问题。首先，基于心理账户将前景理论拓展用于复合结果情形，提出了计算包含复合结果前景价值的理论模型；然后，基于该理论模型构建了前景理论基础的报童模型，发现零售商的订购决策由偏好的组合效应决定。通过数值算例研究，证实在偏好的特定组合下，前景理论能够解释报童趋中效应；研究还证实，前景理论的非线性权重函数对报童趋中效应具有反作用，报童趋中效应可归因于基于多重心理账户建构的价值函数。     

Conflict measure model for large group decision based on interval intuitionistic trapezoidal fuzzy number and its application

The problem of measuring conflict in large-group decision making is examined with every decision preference expressed by multiple interval intuitionistic trapezoidal fuzzy numbers （IITFNs）. First, a distance measurement between two IITFNs is given and a function of conflict between two members of the large group is proposed. Second, members of the large group are clustered. A measurement model of group conflict, which is applied to aggregating large-group preferences, is then proposed by employing the conflict measure of clusters. Finally, a simulation example is presented to validate the models. These models can deal with the preference analysis and coordination of a large-group decision, and are thus applicable to emergency group decision making.     

Some properties of linguistic preference relation and its ranking in group decision making

The group decision making problem with linguistic preference relations is studied.The concept of additive consistent linguistic preference relation is defined,and then some properties of the additive consistent linguistic preference relation are studied.In order to rank the alternatives in the group decision making with the linguistic preference relations,the weighted average is first utilized to combine the group linguistic preference relations to one linguistic preference relation,and then the transformation function is proposed to transform the linguistic preference relation to the multiplicative preference relation,and thus the Saaty's eigenvector method (EM) of multiplicative preference relation is utilized to rank the alternatives in group decision making with the linguistic preference relations.Finally,an illustrative numerical example is given to verify the proposed method.A comparative study to the linguistic ordered weighted averaging (LOWA) operator method is also demonstrated.