比较法确定多属性决策问题属性权重的灵敏度分析

属性权重的确定将直接影响多属性决策的求解结果,灵敏度分析可以判断决策结论的稳定性。针对比较法所得属性权重进行方案排序,利用经典的线性规划方法,将属性线性相关约束分解为两类物理意义更清晰的属性相关形式表示的约束条件,求解维持既定方案排序的权重变化区间,得出对既定决策排序结果最敏感的属性,从而辅助决策者做出更加合理的决策。计算实例表明,该方法具有可操作性和实用性。     

PROMETHEEⅡ法的权重稳定区间

通过改变各属性的权重 ,研究了由 PROMETHEE 方法所给出的排序结果对权重变化的敏感性 ;给出了权重变化导致结果变化的条件 ;提出了为不同的属性构造不同的权重稳定区间的方法 ,并应用于实际问题 .     

区间数多属性决策中权重灵敏度分析

权重是用来衡量多属性决策问题中各属性相对重要性的,它在很大程度上影响决策问题的求解结果。在区间数的"期望方差"排序法基础上,基于加权模型,对区间数多属性决策中权重灵敏度进行分析,并给出了当两个方案之间排序位置颠倒时某一指标的权重最小变化量的计算方法。最后给出了一个算例。     

多元不确定性偏好信息集结的目标规划方法

研究群决策过程中区间数偏好序、区间数效用值、区间数互反判断矩阵与区间数互补判断矩阵等四类不确定性偏好信息的集结方法.定义四类不确定性偏好信息的一致性,建立具有相同决策机理的各类不确定性偏好信息的统一权重求解模型.为解决决策误导问题,引入偏差系数建立权重分布范围的估计模型.建立决策群体意见集结的目标规划方法,研究了模型所具有的性质.为度量决策群体意见的一致度,定义了专家偏好与综合偏好的决策关联度系数和排序相关性系数.     

基于QFD和Kano模型的供应商选择方法

为降低供应商选择过程中的主观偏见和不确定性,综合应用QFD、Kano模型和模糊集理论提出了一种新的供应商选择方法.应用QFD方法将需方对欲购产品的各项需求转换为可精确度量的、与该产品相联系的工程特性;通过专家打分,确定各项需求的相对权重、各工程特性间的关联强弱,以及各项需求与工程特性间的关系,并用非对称三角模糊数进行定量描述,据此计算各工程特性的权重,得到供应商选择的质量屋.然后,根据权重对全部工程特性进行排序,将排序结果区分为Kano模型中的3类需求,并用Kano系数表示.最后,综合工程特性值和Kano系数得到候选供应商在各特性上的表现得分,经加权求和可获取该供应商的总得分.通过算例验证了所提方法的有效性,并进行了决策者的敏感性分析.     

基于PSO算法与AHP最小二乘模型对多属性决策问题权重求解

针对AHP分析法的一致性检验的不确定性,建立了最小二乘拟合的非线性优化模型,并结合使用PSO智能优化算法求解这一非线性优化问题,使求得的结果更加合理,得到的权重指标更加具有参考价值。在算法实例中运用上述模型对应急预案指标体系进行权重求解,结果证明该模型简明有效,PSO算法能够很好地求解这一问题。     

AHP中判断矩阵的区间权重及其一致性检验

AHP中由判断矩阵导出排序权重时,传统的方法只能得到"点"权重向量。为使结果更具柔性,考虑求解判断矩阵的区间权重向量。本文通过建立线性规划模型实现了这一点。与此同时,模型的最优值反映了判断矩阵的不一致性,故可借此进行一致性检验。通过模拟计算,对该检验方法和传统的通过计算CR值的方法间的相关性进行了统计分析。结果表明,二者具有显著的相关性。最后给出算例分析。     

基于信息熵的安全风险评估指标权重确定方法

权重反映了各个指标在＂指标集＂中的重要性程度。基于信息熵理论,给出了一种安全风险评估指标权重的确定方法。其基本思想是：首先建立信息系统安全风险评估的熵模型,定义隶属函数,通过意见采集和专家排序,形成专家意见隶属度矩阵,然后引入平均认识度和认识盲度的概念,剔除专家在排序阶段认识上隐含的不确定性,最后经过归一化处理,得到了指标集的权向量。基于信息熵的指标权重确定方法为确定安全风险评估指标权重提供了一种新方法。     

基于标准化区间权重向量的层次分析法研究

AHP(analytichierarchyprocess)的判断矩阵不满足一致性时 ,传统方法导出的权向量只能近似反应排序结果 ,有时甚至可能出错。针对这一问题 ,对传统的AHP进行了扩展 ,提出了具有标准化区间权重的层次分析法 ,结果更具柔性。首先通过建立线性规划模型求解判断矩阵的区间权向量 ,然后在分析以往通过区间数运算计算组合权重可能存在错误的基础上 ,再次通过建立线性规划模型 ,自下而上计算各方案相对于各指标的组合区间权重 ,计算结果比较合理。最后给出算例加以说明     

基于偏好矩阵的混合型多属性决策方法

针对混合型多属性决策问题,提出了一种基于偏好矩阵的决策方法。该方法从对偏好关系赋予基数值的角度思考并分析问题,通过确立标准优劣差异矩阵同时实现方案间属性优劣比较和差异规范,并充分考虑了区间型和风险型属性各自的不确定性特点;定义统一的偏好映射建立偏好矩阵,然后求解排序向量来量化方案的相对重要程度,再聚合得到总排序向量,实现方案排序。给出了应用该方法的决策原理与具体求解步骤。最后,以自动目标识别系统评估为例进行了算例分析,此算例说明了所提方法的有效性。     

基于混合多属性信息的复杂多阶段决策方法

针对属性权重和阶段权重完全未知且属性信息表示为混合形式的多阶段决策问题,提出一种新的决策方法。首先,将混合型属性信息统一成区间数形式,在此基础上根据属性信息的熵权区间和离差水平确定属性权重。然后,借助有序聚类法将决策对象各个阶段的矢量信息划分为若干个聚集,再以聚集中决策矢量的距离最小化为目标,构建优化模型求得聚集内各矢量的阶段权重,进而得到所有决策对象的综合阶段权重。最后,利用TOPSIS法对决策对象进行排序,并通过算例对该方法的可行性和实用性进行证明。     

Method for multi-attribute group decision-making based on the compromise weights

Multi-attribute group decision-making problems are considered where information on both attribute weights and value scores of consequences is incomplete. In group decision analysis, if preference information about alternatives is provided by participants, it should be verified whether there exist compromise weights that can support all the preference relations. The different compromise weight vectors may differ for the ranking of the alternatives. In the case that compromise weights exist, the method is proposed to find out all the compromise weight vectors in order to rank the alternatives. Based on the new feasible domain of attribute weights determined by all the compromise weight vectors and the incomplete information on value scores of consequences, dominance relations between alternatives are checked by a nonlinear goal programming model which can be transformed into a linear one by adopting a transformation. The checked dominance relations uniformly hold for all compromise weight vectors and the incomplete information on value scores of consequences. A final ranking of the alternatives can be obtained by aggregating these dominance relations.     

基于证据推理的信息不完全确定的MCDM方法

针对权系数为信息不完全确定、准则值不确定且不完全的多准则决策问题,提出了一种基于证据推理的方法。该方法先对决策者给出的权系数不完全确定信息进行分析,得到一组可利用的基数权重,然后将方案的准则值(不确定且不完全)用基于证据推理的算法进行集成,比较方案集在所有基数权重下的效用值的大小,从而确定方案集的排序。最后以实例表明该方法的有效性和可行性     

基于偏差最小化模型的多属性决策集成方法

分析一般线性加权法和关联系数分析法的优缺点,基于偏差最小化原理,建立了两种方法的集成模型,该模型充分利用专家赋予的属性权重值和评价矩阵信息值的相关性,求出更合理的属性权重值来进行决策,保证决策结果与一般线性加权法和关联系数分析法的一致性.实例表明了该方法的可行性和优越性.     

具有部分指标权重信息的语言多指标决策方法

针对指标权重信息部分已知、部分未知且指标值为语言评价信息的多指标决策问题,提出了一种决策分析方法。对具有部分指标权重信息的语言多指标决策问题进行了描述。给出了求解具有部分指标权重信息的语言多指标决策问题的计算步骤,其核心是将语言评价信息转化为三角模糊数,通过计算每个方案与理想点之间的距离,构建最优化模型,求得未知的指标权重值,进而可计算出每个方案的模糊评价值,相应地通过计算两两模糊评价值比较的可能度,得到所有方案的排序结果。通过给出一个算例说明了所提方法的可行性和实用性。     

Ranking environmental projects model based on multicriteria decision-making and the weight sensitivity analysis

With the fast growth of Chinese economic,more and more capital will be invested in environmental projects.How to select the environmental investment projects(alternatives)for obtaining the best environmental quality and economic benefits is an important problem for the decision makers.The purpose of this paper is to develop a decision-making model to rank a finite number of alternatives with several and sometimes conflicting criteria.A model for ranking the projects of municipal sewage treatment plants is proposed by using exports' information and the data of the real projects.And,the ranking result is given based on the PROMETHEE method. Furthermore,by means of the concept of the weight stability intervals(WSI),the sensitivity of the ranking results to the size of criteria values and the change of weights value of criteria are discussed.The result shows that some criteria,such as"proportion of benefit to projoct cost",will influence the ranking result of alternatives very strong while others not.The influence are not only from the value of criterion but also from the changing the weight of criterion.So,some criteria such as"proportion of benefit to projoct cost" are key critera for ranking the projects. Decision makers must be cautious to them.     

Multi-attribute decision making model based on optimal membership and relative entropy

To study the problems of multi-attribute decision making in which the attribute values are given in the form of linguistic fuzzy numbers and the information of attribute weights are incomplete, a new multi-attribute decision making model is presented based on the optimal membership and the relative entropy. Firstly, the definitions of the optimal membership and the relative entropy are given. Secondly, for all alternatives, a set of preference weight vectors are obtained by solving a set of linear programming models whose goals are all to maximize the optimal membership. Thirdly, a relative entropy model is established to aggregate the preference weight vectors, thus an optimal weight vector is determined. Based on this optimal weight vector, the algorithm of deviation degree minimization is proposed to rank all the alternatives. Finally, a decision making example is given to demonstrate the feasibility and rationality of this new model.     

权重信息不完全的二元语义多属性群决策方法

针对解决具有语言评价信息的多属性群决策问题,提出了一种基于最大偏差和二元语义信息处理的群决策方法。该方法是采用近年来最新发展的二元语义概念对语言评价信息进行处理和运算。对于属性权重完全未知或属性权重信息不完全的情形,分别给出了一个求解属性权重的简洁公式和一个基于最大偏差的目标规划模型,分别获得相应的属性权重,然后利用二元语义加权算术平均(T-WAA)算子,对二元语义决策信息进行加权集成,继而对决策方案进行排序和择优。该方法具有对语言信息处理较为精确的特点,避免了以往采用的语言信息处理方法所带来的信息扭曲和损失。最后给出了一个实例分析。结果表明该方法简单,有效和易于计算。     

一般变权原理与多目标决策

在已有文献基础上完善了变权的公理化定义 ,讨论了变权的基本类型及它们之间的关系 .在此之后 ,深入研究了由激励效用族诱导的变权的特性 ,给出了变权的协调原理并以此为原则给出了某种特定的变权 ,从而使变权更具可操作性 .最后 ,给出了解多目标问题的变权方法.     

社会网络环境下基于犹豫度和一致性的大群体决策方法

针对社会网络环境下,决策成员偏好为直觉模糊数的大群体决策问题,提出一种新的决策方法.根据决策成员的社会网络关系,利用Louvain社区发现算法进行决策成员社区划分,并利用节点的度中心性和紧密中心性确定基于社会网络结构的决策成员权重和分区权重.进一步,提出新的直觉模糊数距离公式,并引入犹豫度,获取分区的犹豫水平和一致性,进而确定基于犹豫度和一致性的分区权重.在此基础上,有效融合基于社会网络结构和基于犹豫度和一致性的分区权重,确定分区综合权重,进而对备选方案进行排序.最后,通过生态安全案例分析验证本文方法的有效性,对比分析显示了所提方法的优势和合理性.