逼近群体理想解的多属性群决策新方法

对每个属性下不同决策者权重不同的决策问题,提出一种始终基于群体理想解的新方法.首先,对每个备选方案定义群体理想解和负理想解,求出对每个决策者而言该方案与其群体理想解的相对贴近度;然后,基于群体贴近度矩阵定义整个备选方案集的群体理想解和负理想解.进而计算决策群体对各备选方案的最终排序结果;最后,以供应商选择算例说明其有效性.该方法将逼近理想解法扩展到群决策,以群体理想解取代群体效用,避免了群体效用归并难题.     

考虑多人给出参照点的风险型多属性决策方法

针对多人给出参照点的风险型多属性决策问题,提出了一种基于累积前景理论的决策分析方法.在该方法中,首先依据累积前景理论,计算每个参与决策人针对不同自然状态下每个方案的属性值的前景价值及决策权重函数值,进而得到每个参与决策人针对各方案的综合累积前景值;然后,计算每个参与决策人的决策信息与总体决策信息的期望一致性程度,并得到每个参与决策人的权重;在此基础上,计算各方案的总体累积前景值,并依据总体累积前景值的大小对各备选方案进行排序.最后,通过一个数值算例来说明该方法的可行性.     

不完全信息下一种基于方案序列优势的多属性决策方法

针对权重信息和属性值完全未知,而决策者仅能给出同一指标下各备选方案排序关系的特殊情况,给出了一种低成本、快捷的决策方法.提出了序列优势数的概念,并在此基础上构建出不影响排序结果的虚拟决策属性值.通过已构建的虚拟决策属性值,利用逼近理想点法(TOPSIS),构建了虚拟决策指标权重,然后利用构建的虚拟决策属性值和虚拟决策指标权重对各方案数值进行集结并给出排序.最后用一个算例证明方法的有效性.     

考虑社会网络信任关系的多属性群决策方法

针对社会网络环境下决策者存在信任关系导致的信任风险,以及方案属性间存在关联性的问题,提出了一种考虑社会网络信任关系的多属性群决策(MAGDM)方法;首先根据决策者的社会网络关系进行聚类从而获得若干个子社区,并通过度中心性和特征向量中心性计算出决策者的权重与子社区权重;接着根据信任关系分别确定决策者个人与子社区的信任度,并针对信任度较低的子社区衡量出其信任风险系数与评价风险系数,然后对该子社区进行相应的意见调整;其次针对备选方案的多个属性具有关联性的问题采用Choquet积分算子获取备选方案的综合评价值,并通过得分函数对备选方案进行相应排序以获取最优决策方案;最后将所提决策方法应用于一个算例中,说明方法的可行性。     

基于多属性在线评价信息的商品购买推荐排序方法

针对支持消费者购买决策,提出了一种基于多属性在线评价信息的商品购买推荐排序方法.在该方法中,首先将消费者关注的备选商品各属性在线评价信息转化为关于属性评价标度的概率分布,并确定备选商品各属性在线评价结果的累积分布函数,进而构建加权累积分布函数决策矩阵;然后,依据该决策矩阵,确定正、负理想商品加权累积分布向量,并计算各备选商品与正、负理想商品的加权累积分布向量的距离以及相应的贴近度;进一步地,依据贴近度的大小,可确定备选商品的推荐排序结果.最后,以一个支持消费者购买轿车决策为例说明了该方法的可行性和有效性.     

加权序数偏好下多属性群决策的TOPSIS法

对考虑每个属性下各决策者权重的决策问题,提出序数偏好下的群体理想解概念,用TOPSIS法求解.先对决策者加权,用TOPSIS法将每个属性下各备选方案的个体偏好序集结为群体排序;再对属性加权,用TOPSIS法将每个属性下的群体排序综合为备选方案的最终排序结果.以供应商选择算例说明方法的可用性,与现有方法的求解结果比较表明了方法的合理性;该方法将TOPSIS法扩展到处理具有序数偏好的多属性群决策问题,避免了逆序的产生.     

基于相对熵的多粒度不确定语言型群决策方法

针对决策者属性权重信息不完全条件下的多粒度不确定语言型多属性群决策问题,提出了一种决策分析方法.该方法首先使用二元语义转换函数对多粒度语言信息进行一致化处理,然后通过建立使得备选方案对正理想解相对熵最小、负理想解相对熵最大的最优化模型确定决策者的属性权重,最后使用不确定二元语义变量的有序加权平均算子获得决策群组的评价结果,并通过计算备选方案优于其他方案的可能度,给出备选方案的排序.算例说明了所提方法的可行性和有效性.     

基于三角模糊数权重信息不完全的多属性决策方法

针对属性值为三角模糊数且权重信息不完全的多属性决策问题,提出了一种基于三角模糊数权重信息不完全的多属性决策方法.该方法首先利用权系数的不完全确定信息,建立关于各方案综合三角模糊数与理想解和负理想解的加权距离优化模型,通过求解优化模型得到各属性权重值,之后根据各方案到相对理想解的贴近度的大小进行排序.实例分析表明了该方法的有效性和可行性.     

基于梯形直觉模糊数的TOPSIS多属性决策方法

针对属性值为梯形直觉模糊数的多准则决策问题,给出了一种基于梯形直觉模糊数的TOPSIS多属性决策方法.根据提出的梯形直觉模糊数的Hamming距离公式,计算各方案和梯形直觉模糊数正负理想方案的距离,从而求得各方案和正理想解的相对贴近度,基于贴近度大小对方案集进行排序.最后,用数值实例进一步说明了该梯形直觉模糊TOPSIS方法的有效性和实用性.     

加权三元区间数型多属性决策TOPSIS模型及其应用

针对三元区间数距离计算中存在的问题，提出一种改进三元区间数距离公式的多属性决策TOPSIS模型。根据三元区间数的确定性和不确定性特点，用基于加权区间值的三元区间数距离代替三元区间数型TOPSIS模型中的欧氏距离，并以此计算三元区间数相对贴近度，按照三元区间数相对贴近度排序决策。通过一个边坡支护方案评价的例子计算分析，并与用其他方法得到的结果进行了对比，说明了方案的有效性。     

考虑顾客选择行为的服务要素优化配置方法

服务要素配置是服务设计流程中的关键环节,考虑顾客选择行为并对服务要素进行优化配置是一个重要研究课题.针对服务要素优化配置问题,提出了一种决策分析方法.该方法是通过向目标顾客群体发放调查问卷获取其针对各服务项的期望水平以及针对各服务要素的评价值,然后构建用于刻画目标顾客群体心理感知的效用函数,进而建立针对服务产品的顾客选择行为模型,并计算目标顾客群体针对服务产品的选择概率,进一步地,通过建立和求解优化模型来确定最优的服务要素配置方案.最后,通过一个算例说明了提出方法的可行性与有效性.     

属性权重信息不完全的区间数多属性决策方法

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,提出了一种逼近于理想点(TOPSIS)的决策分析方法.首先对属性权重信息不完全的区间数多属性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二次规划模型,得到每个方案与正理想点、负理想点的差异值,进而计算出每个方案与理想点的相对接近度,即可得到所有方案的排序结果. 最后通过给出一个算例说明了该方法.     

基于Vague集模糊熵和D-S证据理论的多属性群决策方法

针对方案属性值为Vague值且考虑专家评分可信度的多属性群决策问题,提出了一种基于Vague集模糊熵和D-S证据理论的多属性群决策分析方法。该方法充分考虑各专家给出的Vague值评价信息中所蕴含的模糊性与不确定性,借助模糊熵来获取与专家自身意见相匹配的评分可信度序列,其完全由数据驱动,弥补了传统方法对可信度主观统一设定的不足。首先,基于各专家原始决策矩阵获得各属性下的Vague集模糊熵,以构建与专家集相对应的评分可信度矩阵;其次,对经可信度调整后的各专家决策矩阵使用证据合成进行信息集结,利用Vague集记分函数并经可信度调整得到属性权重;最后,将专家群体集结信息经属性权重加权修正后算出各方案最终的Vague评价值,进而使用记分函数获得各方案综合得分,筛选出最优方案。利用证据理论在不确定信息融合方面的优势和Vague集记分函数的信息转化功能,通过证据合成和记分函数集结专家群体的评价信息,所得出的决策结果更加客观、合理,并通过一个具体算例验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于相似度的三参数区间灰数决策方法

为了解决复杂决策环境中的多属性群决策问题,考虑问题的灰数特质及决策者的心理因素,提出了基于相似度的三参数区间灰数决策方法。首先,从区间长度和重心的角度出发,提出了相似度计算公式。其次,考虑决策者与环境的关系,建立基于相似度的决策者心理认知场,引入数据势理论,求得决策者权重;结合距离公式和熵权法求得属性权重;最后,构建了基于前景理论、相似度和逼近理想解排序法(Technique for order Preference by Similarity to ideal solution,TOPSIS)相结合的方案决策模型。采用算例证明了模型具有优化方案之间的差异度的效果,并验证了可操作性及合理性。     

基于变权重奇异谱分析的心律不齐识别方法

现有心律不齐研究多数围绕心电信号中不同频率特性成分的分离展开，而不同子序列的信息量对于最终目标决策的贡献则缺少研究与分析.为增强高贡献度子序列对于分类器的影响，提出了一种变权重奇异谱分析与深度学习结合的识别方法.通过奇异谱分析获得多个子序列，结合各个子序列的奇异值计算随机森林下的基尼系数，并将其作为权重.变权重的序列样本用于训练神经网络模型，更高效地挖掘了有用信息，进一步提高了识别精度，最终的心律不齐识别准确率为98.35%，Macro-F1为97.95%.相对于传统的定值权重，本文提出的变权重识别方法在各个性能指标上均有明显提升.     

基于TOPSIS的模糊数直觉模糊多属性决策法

对属性值以模糊数直觉模糊数形式给出的多属性决策问题,提出了一种基于TOP-SIS的模糊数直觉模糊数多属性决策方法,该方法首先定义了两个模糊数直觉模糊数之间的距离,然后给出了方案与理想点的相对贴近度,基于相对贴近度对方案进行排序。最后进行了实例分析。     

基于在线评论的产品竞争力分析方法

随着电子商务的发展，在线评论已成为企业分析其产品竞争力的重要数据资源.通过评论文本提取消费者最关注的产品特征维度，采用情感词典法对评论文本进行情感分析得到特征-情感分数对.计算特征维度的重要度和满意度以确定特征维度的机会得分，并绘制机会景观图，分析目标产品自身的竞争力.依据特征维度的满意度，比较目标产品与其竞争产品的竞争优劣势.基于两种视角下的竞争力分析结果给出目标产品竞争力提升策略，使用Zol.com.cn网站提供的在线评论进行实验，结果表明了所提出方法的可行性和有效性.     

基于非线性虚拟材料栓接结合部动力学建模方法

为仿真栓接结合部非线性动力学特性，提出一种基于非线性横观各向同性虚拟材料的栓接结合部动力学建模方法.基于有限单元法，利用8节点实体单元构建被连接件及用来等效栓接结合部的横观各向同性虚拟材料层，虚拟材料层与被连接件固接.采用非线性虚拟材料等效栓接结合部，以模拟含栓接结合部结构在不同幅值的外简谐激振下所体现出的非线性刚度特性.为提高非线性模型计算精度，将非线性横观各向同性虚拟材料层进行分区处理，每个区域虚拟材料参数分别由该区域虚拟材料的形变确定.最后，对模型进行局部降维，在时域下求解模型的幅频响应，通过对比仿真计算结果和试验结果，验证所提出建模方法的可行性与有效性.     

基于正切函数直觉模糊相似度量的多属性决策方法

本文基于正切函数提出一种新的直觉模糊正切相似度量,并将其应用在工程方案的多属性决策中。在方案决策中,通过计算理想方案与各备选方案的相似度量值,并按计算的相似度量值作出排序,选出最佳方案。也就是说,计算出的相似度量值越大,方案就越好。应用实例表明了所提直觉模糊正切相似度量决策方法的有效性与合理性。这种决策方法为工程方案的决策提供了新的途径。