基于目标导向的多属性决策属性价值公度方法

MACBETH方法在多个属性维度上确定出的一组属性Good值(或Neutral值)并不能真地具有保证属性价值公度的完全相同的偏好涵义.为克服该方法缺陷,基于包容性属性价值函数,通过引入数据包络分析技术和马尔可夫理论给出了以目标参照方案为导向的目标导向属性价值函数和多属性决策属性价值公度的方法程序.相比于具有较大随意性确定属性Good值和Neutral值的MACBETH方法,依赖目标导向属性价值函数的多属性决策属性价值公度程序具有更明显的科学合理性,因此具有发展MACBETH方法,推动实际决策应用该方法及相关多属性偏好关联决策模型的创新价值.基于决策实验的应用分析直接验证了多属性决策属性价值公度方法程序的科学有效性,间接验证了包容性属性价值函数和目标导向属性价值函数的科学理性.     

前馈神经网络病态学习样本剔除方法

为有效剔除学习样本中的病态样本,以提高神经网络的泛化能力,提出一种新的病态样本搜索思想并应用海明距离,给出了基于搜索思想和海明距离的前馈神经网络病态样本剔除方法。该方法不用纳入专家的先验知识、样本形式等其他因素即可完成对病态样本的搜索和剔除,具有较强的适用性。数值模拟实验分析结果表明,该方法是一种科学、有效的方法,借助其能有效地搜索出学习样本中所存在的病态样本,对解决实际问题具有较大的应用价值。     

变权层次分析法

为克服传统层次分析法(AHP)因采用固定不变的权重体系以及在此基础上的不因方案变化而变化的复合排序方法而不能反映复杂系统非线性、涌现性等本质特征的缺陷,在借鉴现有多目标变权决策方法变权思想的基础上,通过构建评价问题的新分析结构和方案评价的价值体系给出了一种关于方案优选排序的变权AHP实现方法,并对该方法的变权机理及其相对于传统AHP的优点予以了理论分析.实例应用表明,变权AHP方法具有较好的实际应用可行性.     

多产品最优团购组合策略

目前关于团购模式的研究仍采用数量折扣策略,未挖掘团购策略的内在机理,在剖析团购模式的特征与消费行为的基础上,考虑羊群行为及等待时间对消费者效用的影响,形成团购和个体即时购模型。研究了企业销售多种互补性产品时,各销售策略的制定,以及不同参数条件下最优策略的选择。最后通过数值算例分析企业销售两种替代性产品时两种外部性对组合销售策略的影响,并得到了行为运作角度的管理启示。     

目标导向序依赖层次分析法

建构在多属性决策序依赖Choquet积分模型之上的层次化多属性评价与决策方法(简称作TOYLC层次分析法),并没有保证Choquet积分模型所要求的价值测度公度性.另外,它依赖MACBETH (measuring attractiveness by a categorical-based evaluation technique)所给出的属性集容量判断方法,也存在着对抽象方案进行偏好比较的技术缺陷.针对上述问题,在引入规约性多属性决策属性价值公度方法的基础上,首先给出了类似于摆幅置权判断、能够使决策者进行有意义偏好比较的属性集容量判断赋值方法,然后给出了能够克服TOYLC层次分析法内在缺陷的目标导向序依赖层次分析法.基于案例应用的对比分析表明:在输入信息可比的条件下,目标导向序依赖层次分析法相对于TOYLC层次分析法具有更高的方案评价区分度,从而验证了前者相对于后者的相对科学合理性.     

基于定性指标价值位置概率估计的效率模型

为克服CKS-DEA(Cook Kress Seiford-Data Envelopment Analysis)模型所采用的价值排序结构没有能力合理界定和控制决策单元之间的价值差异的缺陷,通过引入对决策单元定性指标偏好及其所处价值排序位置的概率估计,提出了一种测度决策单元相对效率的模型方法.在定性指标价值排序上,该方法采取等距价值结构,改进了CKS-DEA模型所依赖的非等距价值结构.等距价值结构的引入,使决策者或有关专家对决策单元定性指标价值偏好位置进行概率估计成为了可能;更有助于分析者通过价值位置的概率估计,构造出约束DEA权重取值的合理置信域,从而提高决策单元相对效率评价的分辨性.对10个决策单元进行效率评价的实例应用表明,利用该模型评价出的效率单元只有4个,而若用CKS-DEA模型进行评价则会有9个单元被评为效率单元,从而证实了提出的新模型方法具有比CKS-DEA模型更好的相对效率评价分辨能力.     

人工神经网络BP算法的数据处理方法及应用

利用人工神经网络建立了具有时间序列的对象的预测模型，并提出了基于本模型的数据处理方法，在此基础上，对吉林省榆树县大坡镇两家村的人均收人作了预测。证实了本模型的正确性和科学性.     

ANP 内部独立循环系统超矩阵构造的改进方法

在网络分析(ANP)中,如何科学合理地构造出被评价问题的超矩阵是一个非常重要的技术关键.针对内部独立循环型系统(CSII)问题,ANP在超矩阵的一个重要子矩阵即方案对目标的影响矩阵(IMAG)构造时采用了和其它子矩阵完全相同的构造方式,即点估计方式.这种构造方式并没有合理反映IMAG构造的整体论思想,实质即整体性逻辑判断的高度不确定性特征.为克服上述缺陷,建议专家采用区间估计而非点估计的方式来反映其相对偏好的判断.为了使这种理论观点能够在实际评价中得以实施,通过建立数据包络分析模型,提出了一种CSII型系统超矩阵的改进构造方法.具体例子应用结果表明,该方法是科学可靠的,对内部独立循环系统的排序问题有着很强的实际应用可操作性.     

不确定环境下的两层交互式有限理性决策方法

为解决不确定环境下决策成员具有有限理性行为特征的两层决策问题,基于概率权重具有稳定性和结果价值具有模糊性两项合理假设命题,从平衡上下两层满意度视角提出了用于确定最优结果价值和最优概率权重的两层决策模型及相关定理,同时给出了实现决策方案有限理性全排序的两层交互式决策方法.模拟验证结果表明,该方法不仅在理论上是科学有效的而且在实际应用上是可行的.