基于OWA算子的群决策方法的灵敏度分析

针对基于OWA算子的群决策方法,给出了一种灵敏度分析方法·首先,给出了关于OWA算子的描述及其基本性质;然后,给出了一种基于OWA算子的群决策方法以及相应的灵敏度分析问题的描述·分析了在保持任意两个方案优劣关系不变的条件下,专家给出的评价信息的灵敏度变化范围的计算公式,为进一步研究基于OWA算子的方案排序稳定性以及群组决策分析等问题打下了基础·最后,通过一个算例说明了本文给出的分析方法·     

总承包工程交易模式UMADM决策支持模型

我国工程总承包交易模式决策存在指标权重和指标测度两方面的不确定性.文章讨论了工程总承包交易模式的类型及特征,构建了工程总承包交易模式决策的评价指标体系,应用不确定多属性理论构建了基于IA算子和ULHA算子的决策支持模型,并通过案例说明了模型区间型指标权重的确定方法和模型求解方法.该模型综合体现了主观赋权和客观赋权的优点,由于模型应用条件较宽松,更加贴近决策的现实条件.     

基于相关系数和标准差的专家权重确定及其灵敏度分析

针对方案属性值为实数的多属性群决策问题,首先利用单个专家对一组方案进行评价所得评价值的标准差和其评价值与其他每个专家评价值的相关系数,提出了一种客观的确定专家权重的方法;其次,对基于OWA算子和WA算子的多属性群决策方法进行了灵敏度分析,研究了专家权重的变化范围,使群体给出的方案排序或最优方案保持不变;最后,通过空调系统选择实例说明了所提方法的合理性并进行了相关分析.     

基于模糊集合理论和OWA算子的群决策偏好集结模型

将OWA算子和模糊集合理论应用到群决策偏好集结领域,给出了相应的集结群决策信息的模型和实施步骤.最后通过一个算例的演算来说明如何将模糊集合方法和OWA算子应用到群决策偏好集结领域,并给出算例分析.     

多属性决策方法应用一例

本文针对网络购物网店选择的问题,提出了一种基于OWA算子和语言OWA算子的综合多属性群决策方法,首先利用OWA进行纵向集结,然后利用CWAA算子对纵向集结结果进行横向集结;不仅能充分考虑决策者的自身重要性程度,而且尽可能地消除个别决策者受个人感情等主观因素的影响因素,并增加中间值的作用,从而增强决策结果的合理性。     

TFOWA算子及其在决策中的应用

研究了属性权重信息完全未知、属性值以梯形模糊数形式给出的多属性决策问题,给出了梯形模糊数决策矩阵的规范化公式.把有序加权平均(OWA)算子推广到所给定的数据信息均为梯形模糊数形式的不确定环境中,提出了一种梯形模糊有序加权平均(TFOWA)算子,给出了其在应用过程中的具体步骤,并提出了一种相应的集结决策信息的方法.TFOWA算子的特点是充分利用梯形模糊数的不确定性,因而更能反映客观事物的复杂性及人类思维的模糊性,从而使得决策更符合实际情况.最后通过算例说明了方法的可行性和有效性.     

有序加权平均算子权重确定新方法及其应用

在应用OWA算子进行决策分析过程中,OWA算子权重的确定是关键的一环.提出了一种确定OWA算子权重的新方法,并把新方法应用于数据为区间数的不确定环境中,基于区间数两两比较的可能度公式和互补判断矩阵的排序公式,提出了一种不确定型OWA算子,给出了其在应用过程中的具体步骤.数值例子表明了新算子的有效性和可行性.     

一种不确定型OWA算子及其在群决策中的应用

把Yager提出的有序加权平均（OWA）算子推广到所给定的数据信息为区间数形式的不确定环境之中，基于区间数据两两比较的可能度公式和模糊互补判断矩阵的排序公式，提出了一种不确定型OWA算子，人出了其在应用过程中的具体步骤，并提出了一种相应的集结群决策信息的方法，最后通过算例说明了方法的可行性和有效性。     

考虑偏好序且权重未知的群双边匹配决策

考虑匹配主体是群且成员权重未知,提出一种基于偏好序信息的群双边匹配决策方法.先给出群双边匹配、综合满意度等概念.使用极大极小离差法求出主体群的成员权重,并通过OWA算子进行集结、生成一方主体群对另一方主体群的综合满意度.以最大化双方主体群的综合满意度之和为目标,建立0~1单目标优化模型并对模型解法进行拓展,求解模型获得最优匹配方案.最后通过实例说明该方法的简单、有效性.     

基于直觉模糊值Sugeno积分算子的多属性群决策

针对现实的多属性群决策问题中,决策属性及专家偏好之间均存在不同程度的相互关联问题,提出了一种基于直觉模糊值模糊积分的多属性群决策方法. 并基于直觉模糊值模糊测度,提出了一种直觉模糊值Sugeno积分算子,讨论了该算子的性质,给出了基于该算子的多属性群决策方法与途径. 通过实例分析说明了该方法的具体应用及计算过程.     

基于OWA算子威胁评估的群决策方法

基于作战实际情况,提出了一种新的基于OWA算子的威胁评估方法。采用将主观偏好信息一致化为效用值的方法,通过OWA算子集结出决策群体的主观偏好信息,建立主客观信息相集成的威胁评估模型,然后通过二次规划模型计算属性权重,最后"通过一个排序公式"得出目标的威胁评估值和排序结果。所建立的威胁评估模型更为符合作战的实际过程,算例表明了方法的有效性。     

基于OWA算子的不同形式偏好信息的群决策方法

研究了决策者(或专家)的偏好信息以不同形式给出的群决策问题。首先,利用不同偏好信息之间的转换公式,将偏好次序型、效用值型、互补判矩阵型三种偏好信息一致化为互反判矩阵型的偏好信息。其次,利用OWA算子对一致化的决策信息进行群集结,再对各方案的相对优势度进行综合集结,并以此进行方案的排序。提出了基于OWA算子的群决策方法。最后,通过实例说明方法的可行性和实用性。     

基于犹豫模糊方法的煤矿应急物资仓库选址评价

煤矿应急救援物资仓库合理的选址能够减少物资运输时间,提高救援效率。但仓库选址受到多种因素的影响,是一个极其重要的多元决策问题。为此,本文提出一种新的应急救援物资仓库选址评价指标体系,基于OWA算子计算指标权重,并与犹豫模糊方法相结合,构建了应急救援物资仓库的选址评价模型,为仓库选址决策提供参考。经实例验证,基于犹豫模糊方法的评价模型可全面评估选址结果的优劣性,针对性地指出仓库选址存在的问题,为选址类问题提供一种新的解决方法。     

基于可持续发展的公共项目投资决策方法

为了使项目的资金投入更为合理,项目的方案选择达到较优,从可持续发展的视角出发,提出一个基于有序加权平均算子( OWA:Ordered Weighted Average)和有序加权几何平均算子(OWGA:Ordered Weighted Geometric Average)的公共项目投资决策方法,并通过一个案例论证该方法...     

有序加权集结算子的赋权方法

对有序加权集结算子中的2个最重要算子（有序加权平均算子和有序加权几何平均算子）的赋权方法进行了研究，利用已知的样本数据以及专家事先对每个样本所给定的偏好集结值，给出了部分权重信息下求解这2种算子的加权向量的线性目标规划模型，通过算例对模型进行了说明，数值结果表明了模型的可行性和有效性。     

诱导有序加权平均算子在城市公共交通预测中的应用

有序加权平均算子是近年来发展起来的,并在许多领域有着广泛的应用.本文通过引进诱导有序加权平均算子(IOWA),介绍并建立了组合预测模型,最后给出IOWA在城市公共交通预测中的应用,并结合实例分析结果表明了模型的有效性.     

确定OWA算子权重的2个新模型

提出了2个新的模型来确定OWA算子的权重.新的模型根据最小化任意相邻权重间的差距的思想而提出,在给定和值时,通过求解非线性规划问题来确定OWA算子的权重.用一个算例与其他确定权重的模型进行对比,说明2个新模型的可行性.     

基于模糊数学的大学生心理压力预测模型

大学生心理压力是一个受到广泛关注的问题．在抽样调查的基础上，首先利用FCM均值聚类法对样本进行聚类，得到聚类中心，然后利用有序加权算子对聚类中心进行信息集结，得到了一种进行心理压力预测的新方法．利用该模型，能使大学生尽早发现自己的心理健康状况，进而自身进行合理调节．