基于前景理论和证据理论的混合型多属性决策方法

针对混合型多属性决策问题,提出基于前景理论和证据理论的决策方法。考虑属性值类型,将实数和语言变量转化为区间数形式,保留原属性值的不确定性。结合决策者的心理行为,依据前景理论和属性权重给出各方案在不同属性下的评价价值,根据证据理论将同一方案的评价价值合成得到综合评价值,按照基于可能度的区间数排序方法对方案的综合评价值进行排序,从而得到方案的排序结果。算例分析说明了该方法的可行性和有效性。     

基于排序对社会选择函数的在线服务评价

不同用户具有不同的评价准则,导致不同用户对同一在线服务的评分不具可比性,使聚合服务评分得到的在线服务评价结果难以真实反映服务之间的优劣关系。为此,该文提出一种基于排序对(ranked pairs)社会选择函数的在线服务评价方法,根据用户对在线服务的偏好关系而不是传统评分计算在线服务评价结果。首先根据用户-服务评分矩阵获得每个用户对在线服务的偏好关系;然后基于多数准则确定服务优先关系,并根据服务优先关系建立服务对排序列表;最后构造以服务为节点的有向无环图,并在该有向无环图中寻找一条包含所有服务的路径,根据该路径的服务排序计算在线服务评价值。理论分析和实验结果验证了该方法的合理性和有效性。     

面向误差最小化的在线服务信誉度量

由于每个在线服务可以通过其自身的真实质量被客观比较,存在潜在的真相服务排序。为了使用户进行服务选择时有真实客观的在线服务信誉排序作为参考,服务信誉应当尽可能地接近真相服务排序。提出一种面向误差最小化的在线服务信誉度量方法。该方法将用户对服务的偏好排序视为对真实服务排序的带噪估计,利用Kendall tau距离指标来衡量服务排序与真相排序之间的误差,通过设定真相与用户对服务的偏好排序集合之间的平均误差上限找出可能的真相服务排序,寻找与可能的真相服务排序集合之间平均误差最小的服务排序作为服务信誉。由于所有的服务排序都有可能为真相排序,造成了该方法的计算困难,利用分支切割法对该方法进行优化求解。以真实数据集和模拟数据集为基础,通过实验验证了该方法在保证运行效率的同时得到与真相误差更小的信誉度量结果。     

支持偏好度动态适应的Skyline服务选择方法

提出了一种基于相对熵的Skyline服务排序方法,根据用户偏好信息定义理想服务,给出一种偏好支配关系,筛选出最符合用户偏好的Skyline服务集,引入相对熵方法来计算理想服务和各个Skyline服务之间的差距,为用户选择出Skyline服务集中Top-k个排序结果.在此基础上提出一种用户偏好度动态修正算法,根据用户对服务的选择计算偏好度调整函数,快速修正用户对不同QoS属性的偏好度.仿真实验与结果表明:本方法能够有效实现有序的Skyline服务集,解决用户对不同属性可能存在的偏好差异,具有更高的用户满意度和良好的扩展性.     

民用技术向军用转化评价准则与方法研究

提出从高新技术军民共用性质、转化发展潜力、转化效益、转化风险、转化的产业化前景等五个准则展开民用技术向军用的转化评价,进而形成评价准则体系.运用经过修正的层次分析法、模糊评价法等求出指标权重.通过模糊数排序的方法得到备选技术的综合评价值,达到对多个备选技术进行评价筛选的目的.通过将该方法在某民用技术向军用技术转化选择中的应用,得出技术的优劣排序,选择理想的转化技术.     

具有区间数决策信息的人员评价的新方法

本文研究了人员评价的多属性决策问题。在模糊的决策领域,由于决策问题的复杂性和不确定性,决策方案在诸属性上的评价值为区间数。Brvson和Mobolurin提出了计算区间数属性权重值和方案的区间数综合评价值的线性规划方法,但是,在进行方案的比较时,方案的区间数综合评价值被转换为单点值。然而,在计算各方案的区间数综合评价值时采用了不同的属性权重值,因而各决策方案是不可比的：为了克服Bwson和Mobolurin的方法的局限性,本文提出了一个新的方法将区间数决策矩阵转化为单点值决策矩阵,并由此来建立一个线性规划模型来求解属性的权重值,进而计算方案的综合评价值以进行方案的排序。案例结果表明提出的方法简便可行。本文提出的方法具有创新性和广泛的应用前景。     

基于定性数据定量化变换改进熵值法及其应用

主要讨论陶瓷艺术价格与5个影响因素的综合指标的排序关系。利用传统熵值法在不同样本数作为参考样本所得22个样本的综合指数与各样本价格的排序只有10%的一致性,而通过本文提出的改进熵值法,得到样本综合指数排序与样本价格的排序是100%的一致性;排序的一致性充分说明了改进熵值法能够很好地评价定价区间的可靠性。另外利用多样本和少样本作为参考定量数据,采用改进熵值法对2个预测样本的综合指数排序与它价格排序一致性有所不同,当选取162样本作为参考样本定量时,得到2个预测样本的综合指数排序与它价格排序一致性仍然相同;当选取22个样本作为参考样本定量时,有1个预测样本的综合指数排序与价格排序有些偏差,说明选取样本比较小容易造成预测样本价格偏估。实例说明,本文建立的改进熵值法具有较好的适应性和应用价值。     

基于PS排队模型的单台流媒体服务器性能分析

在有限容量的M/M/1/N处理机共享(processor-sharing,PS)模型基础上,引入等待队列,建立了单台服务器的性能评价模型.首先,通过求解系统微分方程,推导出稳态下用户平均服务响应时间和平均排队等待时间的表达式;然后,通过引入稳态时平均等待时间阈值和平均服务时间阈值,并按照服务质量好坏由用户评价的原则,提出了一种服务器性能评价方案,为服务器的设计提供了定量参考依据;最后,在并发用户数N=1和N→∞这两种情况下,计算出性能评价模型中用户平均服务响应时间和平均排队等待时间的值,并与典型的M/M/1排队模型以及无限容量的M/M/1-PS模型中的相应结果进行了比较.     

基于协同过滤的可信Web服务推荐

提出一种基于开放网络环境和用户协同过滤的可信Web服务推荐方法TWSRCF(trustworthywebservicerecommendationbasedoncollaborativefiltering).首先根据用户的查询请求得到一组功能相同或相似的候选Web服务集合,然后基于用户的历史共同评价得到目标用户的偏好相似用户集合,并求得候选Web服务集合中每个服务的可推荐用户集合,并根据可推荐用户的相似度、评价值和可信度计算各候选服务的推荐度,按照推荐度对各候选服务进行排序并向目标用户推荐.实验结果表明,随着用户评价数量的增加,该方法所获得的服务推荐效果也逐渐明显.     

基于前景理论的门诊预约决策方法

针对患者给出关于医生和就诊时段的偏好排序的门诊预约决策问题，给出了一种基于前景理论的门诊预约决策方法.首先依据患者给出的关于医生的偏好排序，分别建立了针对医生的损失矩阵和收益矩阵，然后依据前景理论和矩阵规范化方法，构建了针对医生的规范化前景矩阵；类似地，依据患者给出的关于就诊时段的偏好排序，分别建立了针对就诊时段的损失矩阵和收益矩阵，进而构建了针对就诊时段的规范化前景矩阵；通过构建患者在各就诊时段内接受医生服务的综合前景矩阵，以所有患者综合前景值之和最大为目标，建立了门诊预约决策的优化模型，通过模型求解得到最终的预约决策结果.最后通过一个算例说明了提出方法的可用性.     

基于数量弹性合同的竞争型供应商和销售商最优订货量决策方法

针对多个供应商和多个销售商构成的供应链系统,研究了数量弹性合同中供应商和销售商双方竞争模式的订货决策,以实现各供应商和各销售商利润最优.一方面,从供应商角度考虑,通过一种交互规划方法——逐步宽容约束法得到各供应商均满意的商品生产量;另一方面,从销售商角度考虑,根据各供应商对各销售商不同属性持有不同程度的偏好态度,应用Markov链群体排序法对各销售商进行偏好排序,同时得到各销售商的最优商品订货量,实现各销售商利润最优.     

CVaR准则下考虑过度自信行为的报童模型研究

为研究风险厌恶零售商对随机市场需求的信念有过度自信行为时的订货策略，以CVaR作为风险度量准则，建立了CVaR下过度自信的报童模型.探讨风险厌恶程度和过度自信行为对零售商的最优订货决策及相应条件风险值的影响，分析过度自信零售商和完全理性零售商的信念条件风险值与实际条件风险值.研究结果发现:在一定风险水平下，过度自信导致零售商条件风险值降低且订货量偏离完全理性时的情形.数值算例验证了模型的有效性，为现实中零售商的订货决策提供了理论支持.     

连锁营销的分销系统双层补货优化控制模型

研究了由在每一补货间隔内需求服从某一概率分布的随机变量的各零售商集体和一个地区分销中心组成的地区分销系统.考虑了分销系统中各零售商可独立决定所经营卖场的最优补到水平,补货周期是确定值;分销中心循环给各零售商送货,送货周期是固定的,且各零售商的补货周期等于分销中心送货周期.针对在补货间隔内零售商需求为某一区间内的均匀分布情况,假定需求是均匀发生的,通过成本优化,给出了零售商补到水平优化控制策略和分销中心进货控制策略.最后给出了一个算例证明该模型的可行性.     

基于信誉的双渠道供应链合作博弈研究

针对实体与网络渠道合作中存在的渠道信任问题,构建实体渠道主导下两者基于信誉的双渠道合作博弈模型,并在限定周期内对信誉值、销量、利润、抽查次数、作假次数等指标进行仿真分析。结果发现:当网络零售商难以选择实体零售商时,实体零售商对网络零售商信任降低,会通过惩罚权力对网络零售商加以控制,这将招致网络零售商弄虚作假来提高销量及利润;相反,当网络零售商可以自由选择实体零售商时,竞争机制得以有效发挥,并提升实体零售商对网络零售商的信誉感。     

双重目标条件下电子商务零售商的定价策略

良好长久的顾客关系是企业发展的关键.考虑到当前盈利及未来发展,电子商务零售商应不再以利润作为定价的惟一目标,应同时将顾客满意度作为另一重要的决策目标.根据P-E模型和调查表式的顾客满意度测评方法,确定了顾客满意度目标函数,运用优化理论方法建立了双目标定价模型.通过算例分析得出:双重目标条件下,电子商务零售商越看重利润目标,价格趋向于越高;双目标条件下的价格和利润始终不高于单目标条件下的价格和利润;质量与服务满意度不变时,价格越高,顾客满意度越低.双重目标条件下的定价策略研究对电子商务零售商的定价具有指导意义.     

考虑零售商横向公平的二层供应链网络均衡决策

将单个制造商和零售商的供应链纵向公平研究拓展到上层为单个制造商、下层为多个零售商和需求市场的二层供应链网络,分析多个零售商间的横向公平偏好行为。由于下层零售商具有竞争关系,零售商在决策时会因为与同层其他零售商的利润比较而产生横向公平偏好行为。在考虑多个零售商间横向公平偏好基础上,构建了多个零售商的Nash博弈模型及二层供应链上下层间的Stackelberg-Nash博弈模型,并利用罚函数法求解得到供应链各成员的均衡决策。重点分析多个零售商间的横向公平偏好行为对供应链各成员均衡决策、利润和效用的影响。数值结果表明:供应链成员均衡决策都受到零售商横向公平偏好行为影响,且制造商最优利润、零售商最优效用都低于零售商公平中性时的结果。最后对供应链成员应对横向公平偏好提出合理建议。     

考虑零售商和消费者行为关切的供应链协调研究

本文研究当消费者存在参照价格和服务水平关切以及零售商存在利润分配的公平关切时供应链的决策问题，为此构建了由一个制造商和零售商组成的Stackelberg博弈模型，并在此基础上设计一个改善供应链系统的协调契约。研究结果表明：集中决策模型下的制造商和零售商的批发价销售价要高于分散决策模型；消费者不可以同时存在高参照价格关切和服务关切；零售商的公平关切感会使供应链定价下降。为此制造商和零售商之间应当信息共享、提高服务水平并采取协调契约等方式使供应链系统达到协调。     

Multi-Echelon Inventory Model with Emergency Lateral Transshipments

In multi-echelon inventory systems, since neighboring retailers are located at shorter distances than the supplier, a retailer may seek stock from them when it is out of stock, that is, emergency lateral transshipments between retailers are commonly practiced to provide improved order fill rate. In this paper, we develop a continuous review multi-echelon model for consumable products when emergency lateral transshipments between retailers are allowed. Approximations are derived for the expected level of cost and order fill rate of retailers. Simulations conducted to test the validity of the approximate analytical model indicate that it performs very well in the cases where fairly high service levels are required. Numerical examples are also presented to illustrate the effects of emergency lateral transshipments on the performance criteria of inventory systems. The results indicate that emergency lateral transshipments will lead to a significant increase in the retailer order fail rate and this initiative is most suitable for items with a high penalty cost, or where lost sales are likely.     

零售商资金约束的多渠道供应链定价策略

研究了考虑零售商面临资金约束条件下的多零售商组成的多渠道供应链模型中的定价策略问题.根据零售商资金状况不同,利用Stackelberg与Bertrand博弈理论分析资金充足与不足条件下的供应链上下游关系,给出了制造商与零售商各自定价决策行为,分析定价决策行为对供应链各成员绩效的影响.数值模拟结果表明,在资金充足条件下,制造商可以获得最高收益,而零售商获得较低收益;在资金不足条件下,与银行借贷策略相比,制造商和零售商利用推迟支付策略可以使双方获得更高收益;在资金约束条件下的多零售商组成的多渠道供应链,推迟支付策略仍是最优定价决策.     

竞争型零售商具公平敏感性的供应链决策

为了研究公平偏好主体的异质性对供应链决策的影响,将公平敏感性引入公平偏好决策者的决策模型,构建由1个制造商、2个竞争零售商,并且其中1个零售商兼具公平偏好和公平敏感性的二级供应链。基于社会比较理论,分别建立该零售商具横向公平偏好和纵向公平偏好的供应链决策模型,得到不同公平状态下公平敏感性系数对决策者决策变量及效用的影响。最后通过数值算例对结论进行验证。研究结果表明:公平偏好及公平敏感性的存在并不能增加零售商本身的效用值,且在横向公平偏好下,加剧了2个零售商之间的竞争。在不利不公平情形下,该零售商的效用随着公平敏感性系数的增加而增加,而在有利不公平情形下随着公平敏感系数的增加而减少。因此,在不利不公平情形下,该零售商应当保持谦逊自卑,不要高估自己的能力、地位;而在有利不公平情形下要保持自信,只有这样才能保证自身效用的最大化。