不完全信息下的群体多属性决策方法

针对群体多属性决策问题,提出一种新的不完全信息下的群体多属性决策方法。该方法假设方案在主观评价属性下的评价值采用区间数的形式来表示专家评价值的不确定性和模糊性。针对每一主观评价属性设定一组与之对应的专家重要性权重值,反映决策者在不同评价属性中的重要性程度,同时考虑到专家评价值的相似度,将专家评价值进行集结得到专家群体关于方案集的决策矩阵。计算各方案与理想方案的相似度,并以此对方案进行优劣排序。通过实例说明所提方法的可行性。     

基于随机占优关系的ELECTRE Ⅲ方法

针对多属性决策问题中评价属性的特点将其分为确定型评价属性和随机型评价属性，并将随机占优关系运用到级别高于关系方法ELECTREⅢ中，得到方案之间的赋值级别高于关系。进一步利用赋值级别高于关系得到方案的排序指数并按照该指数对方案进行优劣排序。本文给出了该方法的计算步骤并通过一个算例对本方法进行了说明。     

一种模糊判断矩阵的互补一致性修正方法

引入度量矩阵大小的lp范数来刻画关于模糊判断矩阵的相似性条件、互补性条件以及一致性条件的满足程度。通过将三个极小化问题转化为一个目的规划问题对模糊判断矩阵进行了互补一致性修正。使用控制参数A将p=1和p=∞两类极小化偏差量的方法结合起来得到了一种更加灵活且适用范围更广的模糊判断矩阵的互补一致性修正方法。最后，用一个数值例子进行说明。     

基于满意度的多准则决策模型及其在员工绩效评价中的应用

针对评价准则权重信息不完全的群体多准则决策问题,首先利用方案满意度模型,对备选方案集中的每一个方案建立以最大化该方案满意度为目标的线性规划模型,得到一组权重向量,然后利用群决策中的相关集结方法将这组权重向量进行集结,得到对每个方案都公平公正的一个权重向量,利用该权重向量和加权平均模型得到方案的综合评价值,从而对方案进行优劣排序.最后,通过员工绩效评价的例子对本文提出的方法进行了说明.     

一种新的基于模糊等式的群体决策方法

以模糊互补判断矩阵为基础,提出了基于模糊等式的群体决策方法。将模糊等式转化为线性规划模型,通过求解线性规划,得到决策群体关于备选方案集的排序向量,从而对方案进行排序。该方法将传统群体决策的两个步骤,即群体集结与求解排序向量合为一体,简化了计算步骤,并且还适用于具有不完全模糊互补关系的情况,更加符合现实情况。