基于最劣方案的指标赋权法及其应用

简要分析目前指标赋权法的优缺点 ,给出了一种利用最劣方案计算指标权重的方法。该方法以优化理论为依据、以待评方案距最劣方案的加权距离的平方的极大值为优化目标 ,建立了新的数学模型 ,并给出了精确解。最后举例说明了该方法在军事通信系统抗干扰性能评价中的应用。     

基于投影的区间数评价方法探讨

针对指标取值以区间数形式给出的多指标决策问题,提出了一种基于投影的区间评价方法。该方法依据一般的投影分析方法的基本思路,给出了解决指标取值为区间数的多指标决策问题的计算步骤,其核心是通过构建并求解每个方案在虚拟正、负理想方案上的投影,进而计算出每个方案对虚拟正、负理想方案的相对隶属度,即可得到所有方案的排序结果。最后给出了一个数值例子,结果表明该方法简单,有效且易于计算。     

权重为区间数的多指标决策问题的逼近理想点法

通过引进区间数数量乘法运算 ,将权重为区间数的多指标决策问题转化为指标取值为区间数的多指标决策问题。在此基础上 ,定义了区间数正理想方案和区间数负理想方案 ,由此给出了权重为区间数的多指标决策问题的逼近理想点法 ,该方法简单实用 ,所需信息少。运用该方法分析了一个实际问题。     

时序模糊多指标决策的模糊关联分析法

提出了时序模糊多指标决策问题 ,基于模糊关联分析给出了一种新的决策方法 .运用模糊集理论构建各时段的模糊加权决策矩阵 ,应用一种对模糊数排序的方法找出各时段的正、负理想方案 ,并通过所有时段各方案与正理想方案的相对模糊关联度的模糊加权和来确定最优方案 .最后给出了一个数值例子.     

一种基于语言评价信息的多指标群决策方法

针对一类带有自然语言评价信息的多指标群决策问题，给出一种新的群集结和方案优选方法。首先采用近年来最新发展的LWD算子和LOWA算子直接集结每个决策者给出的自然语言评价信息，以得到群的方案评价值，然后根据语言短语集的自身顺序进行方案优选。利用该方法不仅可以确定最优方案，而且还可得到群决策结果的可信程度。最后给出了一个算例。     

多指标决策的最优线性分派法

多指标决策方法一直是系统工作者研究的课题。在定义正负理想方案的基础上 ,对方案进行贴近度单排序 ,然后综合所有指标求方案的排序频数。当排序频数无法给出方案的总体排序时 ,我们将其巧妙地转化为最优线性分派模型来处理 ,从而达到优化方案的目的 ,同时也为多决策问题提供了又一种可靠而又可行的决策方法。     

基于信息熵的公交线网优化方案余弦排序

针对公交线网优化方案的排序问题，在对公交线网的优化目标和约束条件进行量化处理的基础上，利用余弦公式，建立了公交线网优化方案的余弦排序模型。 该模型在定义指标线段和理想指标线段的基础上，通过对决策方案与理想方案中指标线段和理想指标线段之间夹角余弦值的大小比较，得到公交线网优化的最佳决策方案。应用结果表明该模型能够较好地反映城市公交线网的实际情况，解决优化目标的权重分配问题，是一种很有效的公交线网优化方案排序方法。     

一种指标权重信息不完全的多指标决策方法

针对指标权重信息不完全的多指标决策问题,提出了一种逼近于理想解的决策分析方法。首先,对指标权重信息不完全的多指标决策问题进行了描述;然后,依据传统的TOPSIS方法的基本思路,给出了解决指标权重信息不完全的多指标决策问题的方法的计算步骤,其核心是通过构建并求解二次规划模型,得到每个方案与正、负理想解间的距离,进而通过计算出相对接近度,即可得到所有方案的排序结果。最后,给出了一个算例。     

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。     

不确定多指标决策问题的相对相似关系法研究

针对指标权重未知的不确定多指标决策问题,从描述区间数的相似性程度出发,提出了一种全新的区间数相对相似度和决策方案相对相似度定义,给出了区间数相对相似关系理论并得到了一些相关结果;然后在通过相对相似度对决策指标权重进行度量的基础上,采用备选决策方案在决策方案集中的总体相对相似度值大小选取最优对象并排序,以此给出了不确定多指标决策问题的相对相似关系法.通过算例分析了该算法和离差最大化算法的相异,说明了该算法的适用性和合理性.