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。     

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。     

ELECTRE-Ⅲ法权重的敏感性分析方法

权重选取的不确定性将直接影响多属性决策的求解结果,而敏感性分析是处理权重不确定性的有效方法。针对ELECTRE Ⅲ方法的权重,建立了一种新的敏感性分析数学模型,利用经典的线性规划方法,求解使得某方案排序第一且变化最小的权重值,解决了权重超出稳定区间后排序方向改变的问题,有利于帮助决策者及时调整权重,得到合理结果。     

一种基于方案满意度的不确定多属性决策方法

定义方案的综合属性理想值和综合属性负理想值，提出不确定多属性决策中的一个新概念－方案满意度，给出一种基于方案满意度的单目标最优化模型；通过求解该模型即可获得属性权重信息完全未知或只有部分权重信息的不确定多属性决策问题的方案排序；最后通过实例说明该模型的合理性和有效性。     

给出方案优先序的模糊多属性决策方法

针对属性值为模糊变量,属性权重完全未知但给出方案优先序信息的模糊多属性决策问题给出决策方法.该方法通过建立一个二次规划模型来确定属性的权重,进而通过求解一个以极大化方案总贡献为目标的0-1规划模型来获得方案的排序及最佳方案.最后给出了应用算例.     

权重信息不完全的区间数多属性决策GRA方法

针对属性权重信息不完全,且属性值以区间数形式给出的多属性决策问题,提出了一种灰色关联分析的决策方法。该方法依据一般的灰色关联分析方法的基本思路,给出了解决属性权重信息不完全的区间数多属性决策问题的计算步骤。其核心是通过构建并求解一个单目标最优化模型,得到每个方案与正、负理想方案的关联度,进而计算出每个方案与正理想方案的相对关联度,即可得到所有方案的排序结果。最后给出一个数值例子,结果表明该方法简单、有效并易于计算。     

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。     

基于属性价值函数估计的不确定多属性决策方法

针对属性权重为实数,且权重信息完全未知的不确定多属性决策问题,提出了一种基于属性价值函数估计的决策分析方法。首先,对多属性效用函数和价值函数进行了分析;然后,采用曲线拟合的方法确定属性价值函数的近似表达式,计算决策方案各属性的价值函数值,根据价值函数的可加性确定各方案的价值函数值,以此对方案进行排序与择优。最后给出一个算例,验证了所提方法的有效性。     

一种新的区间数多属性决策的集结方法

对于属性权重和决策矩阵元素均为区间数的多属性决策问题,提出了一种新的方案综合属性区间的集结方法。通过给出与区间权重向量相对应的属性有效权重向量的定义及其具体表达形式,改变已有方法需要求解数学规划模型的做法,运用区间数的数乘运算和加法运算集结方案的有效综合属性区间值,并利用一种对区间数排序的方法,比较各方案的有效综合属性区间值来确定方案的优劣。最后,给出了一个数值例子,结果表明方法简单、有效,易于实现。     

一种基于误差分析的区间数多属性决策方法

针对属性值以区间数形式给出,属性权重信息完全未知的区间数多属性决策问题,提出了一种基于误差分析的方法。对区间数多属性决策问题及误差传递公式进行了描述,并将区间数决策矩阵写为误差分布的形式。利用属性中间值决策信息,给出了基于属性值绝对偏差的大小确定属性权重中间值的方法,并依据线性加权算法得到方案综合评价值的中间值。在此基础上,依据误差传递公式求出属性权重和方案综合评价值的误差估计值,由此得到权重区间和方案综合评价值区间。进一步利用基于可能度的区间数排序方法得到方案排序。最后,给出了一个算例。     

具有动态指标偏好的多指标决策方法

针对多指标决策中客观决策与决策者主观决策不一致的问题,在决策者偏好分析的基础上,提出决策者指标敏感函数的基本概念及其构造方法,进而给出一种较为常见的指标敏感函数类型。然后通过引入决策者指标敏感函数来修正指标权重,使多指标决策过程体现决策者的指标偏好动态变化,并进一步给出动态指标权重的定义和性质。最后进行了实际应用。     

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.     

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。     

区间数多指标决策问题的灰色关联分析法

通过引进区间数向量范数,对区间数多指标决策问题的决策矩阵进行规范化处理,再利用区间数乘法运算,将区间数多指标决策问题转化成指标取值为区间数的多指标决策问题,在此基础上给出了区间数多指标决策问题的灰色关联分析法,该方法简单实用,所需信息少,并运用该方法分析了一个实际问题。     

基于马田系统和φs转换的模糊积分多属性决策方法

在实际决策问题中,决策属性间往往存在一定的交互作用,而传统决策方法并不能有效处理。针对这种情况提出了一种基于马田系统（Mahalanobis-Taguchi system, MTS）和φs转换的模糊积分多属性决策方法。该方法针对φs转换法利用属性权重确定λ模糊测度存在的问题,提出利用Shapley值代替属性权重来确定λ模糊测度,同时提出了一种基于马田系统的Shapley值测度方法,并给出了合理性分析。最后通过实例分析了不同交互度对决策结果的敏感性,并验证了利用Shapley值确定的λ模糊测度更有利于决策。     

集对分析与多属性决策

介绍了多属性决策中的集对分析方法,该方法集方案综合排序与排序稳定性分析于一体,是一种完整、有效的新方法。表2,参3。     

基于Choquet积分的区间灰数多属性决策方法

针对多属性决策中属性间的关联性对决策结果的影响,提出了基于区间灰数灰度和Choquet积分的区间灰数多属性决策方法。根据区间灰数灰度的定义,证明了区间灰数的灰度是一种灰测度,由此定义了关于区间灰数灰度的离散Choquet积分并证明其性质;依据各方案的综合属性值的方差最小的原则建立多目标优化模型,确定了各属性或属性集的权重,最后利用Choquet积分对各方案的效果评价向量进行集成。通过实例说明了该方法的有效性。     

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.     

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。