企业集成的评价准则

就企业集成的概念、作用及现有的企业集成框架进行了讨论,将企业集成定位于辅助决策者作出正确的决策。同时就企业集成的组织和功能,包括将活动、决策、资源和信息流整合到一个统一的系统中,以及企业集成的评价准则进行了探讨。在参考其他类型信息系统评价准则的基础上,从集成与扩展能力、表达能力和决策支持能力等方面给出企业集成的评价准则。     

非独立准则的MCDM问题权重确定方法

在很多多准则决策(MCDM)问题中,准则之间都是存在关联的.由于准则的替代和互补关系,综合评价时不仅要确定准则的权重还要确定准则间的相互关系,因此给决策者的工作带来很大困难.文章在分析了准则间非独立的MCDM问题的性质的基础上,提出了利用已知的样本数据以及专家事先给定的部分偏好权重信息情况下确定相关联准集权重的方法,并在最后给出算例.     

从系统方法论看多准则决策的软化

系统方法论与决策范式之间存在对应关系。从系统方法论看,多准则决策属于硬系统方法论,但回顾其发展历程,却能发现其软化的趋势,它已具备了软系统方法论的某些哲学理念和特点,但又与软系统方法论有本质的不同。面对人类活动系统的管理复杂性,硬系统方法论与软系统方法论具有互补性,从多准则决策走向复杂决策,需要软系统方法论的补充。     

多准则决策评价系统设计

针对产品设计中方案设计与评价的复杂的决策问题 ,研究并设计了基于知识的 ,有限方案的多准则决策评价系统 .文章从系统的体系结构、功能结构、数据结构、工作机制 ,以及实现途径等方面进行了阐述 .首先综合考虑技术及经济等各项设计指标 ,建立并维护多准则的决策指标模型 ;然后以知识库、模型库、数据库、方法库等信息源为基础 ,设计各种信息处理工具 ,包括知识处理工具、方案处理工具、多准则决策评价工具 ;综合运用知识推理以及多准则决策评价方法 ,按评价指标模型 ,对有限的待选方案进行评价与排序 ,最后综合分析的结果为复杂的方案论证过程提供科学的决策依据.     

“最大值准则”决策悖论及其求解模型

按照最大值决策准则,当相应决策系数向量各分量的值区分度较高时人们易于对决策对象所属类别做出判断.而真正有价值的问题是决策系数向量若干个分量的值区分度不高的情形.本文针对灰色聚类系数向量之最大分量取值与其它分量的值区分度很低,且按照"最大值准则"做出的决策与对决策系数向量进行整体评估所得的结论冲突,即"最大值准则"决策悖论发生的情形,提出了对聚类系数向量各分量取值信息进行综合集成的聚核权向量组和聚核加权决策系数向量;并据此构建了两难决策问题求解模型,给出了3种实用的聚核权向量组.破解了"最大值准则"决策悖论.最后以英国高等学校科学研究卓越框架(research excellence framework,简称REF)为例说明"最大值准则"决策悖论求解模型的实际应用.     

系统互补性决策思维渊源的论证

论证了我国决策思维的互补性准则渊源于远古无字时期的《洛书》、《河图》。从而得到的重要结论为：应以互补性准则，不应以互反性准则作为发展我国系统决策科学理论的基石。     

基于直觉模糊熵和VIKOR的装备器材供应商选优决策

针对装备征用动员中器材需求不确定性大、响应时效性和质量要求高等特点,构建基于军事供应链的装备器材供应商选优评价准则体系,为解决不同准则带来的多种异质评价信息及准则权重、决策者权重均未知的多准则群决策问题,提出了一种基于直觉模糊熵和扩展多准则妥协解(VlseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje,VIKOR)框架的决策方法。首先,采用包含隶属度与非隶属度偏差及犹豫度信息的直觉模糊熵,基于熵权法和权重协调系数确定综合准则权重;其次,综合考虑决策矩阵直觉模糊熵和距离测度,建立一种新的决策者权重方法;然后,采用直觉模糊加权平均算子得到决策者和决策群体综合评价矩阵;最后,将VIKOR方法扩展到直觉模糊语言环境,对备选供应商进行折衷排序和选优。     

基于突变理论与模糊集的复杂系统多准则决策

针对复杂系统的多准则决策通常具有模糊性和突变理论适合处理具有矛盾性的多准则决策问题的特点,提出了基于突变理论和模糊集的方法对多准则决策问题进行分析建模,并对该方法的灵敏度进行了分析。该方法利用归一公式机理本身来确定各指标对各目标重要性的确定性量化,因而不需要额外考虑指标间的主观权重,所以能够较好地处理复杂系统决策的模糊性。给出了应用改方法的具体步骤,并以一个导弹选型决策问题实例验证了该方法的合理性和可行性。     

多准则模糊决策的Vague集方法

对模糊环境下的多准则决策问题,指出了采用Vague集进行多准则模糊决策的现有记分函数的不足,根据Vague集隶属度、非隶属度的之间的大小关系,对由Vague值组成的集合进行划分,提出新的记分函数法以及加权记分函数法.并用Vague集描述方案关于准则集的满足程度与不满足程度,即准则的权重也由Vague集表示.这种方法为决策者做出最优决策提供了一种方便有效的方法.     

基于前景理论的两阶段群体信息集结方法

前景理论可以有效解决多准则决策中实际行为与期望效用之间的差异。针对多准则群体决策问题,提出一种基于前景理论的两阶段信息集结方法。第一阶段,运用中位数法设定参考点,界定决策者权重区间,以单准则下方案综合前景值最大建立非线性规划模型;第二阶段,以所有方案综合前景值最大为目标,构建多准则决策优化模型,并进行方案排序。最后运用案例说明了方法的可行性。     

双层多目标线性规划问题的一个算法

现有方法常常将双层多目标线性规则问题(下层决策者无关联)的下层问题的最优性条件转换为上层问题的严格约束,这样缩小了上层决策问题解的搜索范围,与实际中的决策过程相违背。因此,基于隶属函数以及模糊数等有关性质,提出了一种模糊决策方法;同时,在上下层问题独立求解时,引入了一种多项式的时间算法,为两层以及多层决策问题提供了新的求解途径。     

基于Hausdorff度量模糊多指标群决策的TOPSIS方法

针对模糊多指标群决策中模糊数的比较与排序问题 ,定义了模糊数的 Hausdorff度量与乐观 -悲观效用函数 ,根据乐观 -悲观效用函数求出模糊多指标群决策问题的理想点和负理想点 ,进而由 Haus-dorff度量获得不同备选方案到理想点与负理想点的距离及其贴近度 ,从而在模糊多指标群决策中托展了理想点逼近方法 .最后 ,就带三角形模糊数与梯形模糊数的多指标群决策问题分别进行了深入的讨论 .     

基于模糊信息的群体多维偏好分析决策模型

针对具有模糊信息的群体多属性决策问题,对原多维偏好分析线性规划(linearprogrammingtechniquesformultimensionalanalysisofpreference,LINMAP)法进行了改进,定义了群体一致度和不一致度,利用语言变量评价指标值和定义模糊数间距离等方法,把经典LINMAP法推广到具有模糊信息的多人决策情况。最后给出了一个应用实例,结果证明该方法具有较强的实用价值,为模糊群体多属性决策问题提供了一条新的解决途径。     

基于灰关联度评价的投资决策模型及应用

介绍灰关联度的有关理论 ,并尝试性地将之应用到投资决策中 .又进一步结合模糊理论 ,建立新的决策模型 .通过对比研究 ,验证了灰色系统理论在不确定性信息系统中应用的有效性.     

基于案例分析的语言信息灰靶决策分类模型

针对不确定情形下的分类问题,研究了基于语言案例的多属性决策分类方法.根据灰靶决策过程靶心设置的逆序问题,提出了靶心设置的改进方法;基于自然语言和模糊数的对应关系,提出了语言靶心距测度方法;以案例符合度最大为目标,考虑靶心距分类临界值约束和决策者对指标权重约束,建立了基于模糊靶心距离的分类模型,可以解决语言评价信息下的样本分类问题.算例说明了方法的应用步骤和可行性.     

多Agent诊断系统的几个问题研究

首先建造了一种包括应用Agent和服务Agent的两层多Agent诊断系统结构,并给出了应用Agent和服务Agent的内部结构在此基础上,设计了基于故障模式聚类的应用Agent内部故障求解机制,研究了多Agent模糊关联模型最后,基于多Agent模糊关联模型,探讨了多Agent系统的诊断与决策问题.     

深基坑支护体系的模糊积分多元决策研究

在分析影响深基坑支护体系因素的基础上 ,根据模糊积分的有关理论 ,对基于模糊测度的模糊积分加以改进 ,推导出有限集合上的多层模糊积分多元决策模型 ,并归纳出用该模型进行多元决策问题综合评价的一般步骤 .最后成功地应用该模型于某深基坑工程支护体系综合决策中 .同时应用该模型可以开展其它复杂系统的综合决策.     

时序模糊多指标决策的模糊关联分析法

提出了时序模糊多指标决策问题 ,基于模糊关联分析给出了一种新的决策方法 .运用模糊集理论构建各时段的模糊加权决策矩阵 ,应用一种对模糊数排序的方法找出各时段的正、负理想方案 ,并通过所有时段各方案与正理想方案的相对模糊关联度的模糊加权和来确定最优方案 .最后给出了一个数值例子.     

不确定幂加权几何平均算子的动态多目标决策

针对方案属性信息不确定、决策信息分布多个阶段以及传统加权平均算子权重没有考虑集成数据间相互关系等问题,提出一种基于不确定幂加权几何平均算子的动态多目标决策方法.该方法不仅可以集结决策者在多阶段给出的不确定信息,同时结合模糊集理论,考虑了集结模糊信息时数据间的支撑程度对权重系数的影响,强化了对模糊信息的处理,使得被评估的信息更加贴近实际.然后给出基于可能度的排序方法来选择最优方案.最后通过算例分析说明了所提出方法的合理性和可行性.