一种基于语言判断矩阵的群决策方案排序新方法

针对群决策中基于语言判断矩阵形式偏好信息的方案排序问题,提出一种新的排序方法。给出有关语言判断矩阵的完全一致性、满意一致性、LOW A算子及图论的连通图和树等若干定义,得出构造具有完全一致性或满意一致性的语言判断矩阵满足的条件。根据图论的无向连通图理论,给出基于语言判断矩阵的群决策的方案排序方法。通过一个算例说明本文提出的分析方法。     

一种FOWG算子及其在模糊AHP中的应用

给出了三角模糊数两两比较的可能度公式 ,研究了它的一些优良性质。基于可能度公式 ,提出了一种模糊有序加权几何平均 (FOWG)算子。利用该算子对模糊AHP中以三角模糊数判断矩阵形式给出的判断信息进行了集结 ,而且 ,基于FOWG算子及互补判断矩阵的排序公式 ,给出了一种对决策方案进行排序和择优的算法。最后通过算例说明了该方法的有效性和实用性。     

一种三角模糊数互补判断矩阵的排序方法

互补判断矩阵是决策者给出两两方案比较的一种偏好信息形式 ,有关此方面决策问题的研究近年来引起了重视。针对一类带有三角模糊数的互补判断矩阵的排序问题 ,提出了一种新的排序方法。首先给出了关于三角模糊数互补判断矩阵的概念和三角模糊数的运算规则 ,然后在此基础上 ,通过计算三角模糊数期望值的方法来得到每个方案的排序值 ,从而进行方案的排序。该方法具有简单、实用的特点。最后通过一个算例说明了提出的排序方法。     

三标度法在群体判断和Fuzzy判断中的应用

在 AHP三标度法排序的基础上 ,定义了方案 Ai在第 k位的隶属度 ,给出一种群体排序方法 ,同时利用三标度法也给出一种构造模糊一致性矩阵的方法.     

基于二元语义符号运算的群决策方法

具有语言判断矩阵形式的偏好信息的群决策是决策分析及群决策支持系统研究中的一个重要课题。针对这类群决策分析问题,提出了一种基于二元语义符号运算的群决策方法。在该方法中,首先描述了语言判断矩阵形式的偏好信息及其语言判断矩阵转化为二元语义符号的方法,然后基于T OWA算子给出了集结各决策者偏好信息和方案优选的方法。算例验证表明,用该方法所得到的方案是最优方案。     

基于不同模糊偏好信息的群集成新方法

针对决策者的模糊偏好信息以不同形式给出群集成问题。首先,给出了三角模糊运算的一些拓展法则和不同模糊偏好信息之间的转换公式对偏好信息一致化处理。其次,以三角模糊数的期望值公式为排序工具,利用模糊有序加权几何平均（fuzzy ordered weighted geometric averaging, FOWGA）算子分别对群决策信息和重要程度进行集结,得到方案的综合优势度并排序,提出了一种基于综合判断矩阵法的模糊群决策法。最后,通过算例说明方法的可行性和实用性。     

基于FOWA算子的三角模糊数互补判断矩阵排序法

研究了决策信息以三角模糊互补判断矩阵形式给出的有限方案决策问题。给出了一种模糊有序加权平均（FOWA）算子，利用该算子对以三角模糊数互补判断矩阵形式给出的判断信息进行了集结，基于三角模糊数期望值求得三角模糊数互补判断矩阵的排序向量，进而对决策方案进行排序。最后进行了算例分析。     

考虑标度的加型一致性模糊判断矩阵的排序方法

通过实例说明相关文献中加型一致性模糊判断矩阵排序方法的参数取值存在的问题,分析出该问题是由于其公式证明中没有区分标度导致的,指出其结论适用于0～1标度的加型一致性模糊判断矩阵.然后,重新证明了0.1～0.9标度下的加型一致性模糊判决矩阵的排序方法和相关结论.最后,定义了广义模糊标度,并给出广义模糊标度下加型一致性模糊判断矩阵的排序方法和相关结论,使得相关文献中排序方法和相关结论实现形式上的统一.     

基于广义Fuzzy偏好关系的决策方法探讨

提出了广义模糊偏好关系的概念.设计了互补化排序和加性一致化排序两种排序方法,讨论了两种排序方法的相关性质.基于这两种排序方法,定义了冗余一致性指标和加性一致性指标,并讨论了采用加权算术平均算子(WAA 算子)或有序加权平均算子(OWA 算子)对广义模糊偏好关系进行集结,其群体偏好一致性(包括冗余一致性和加性一致性)的相关性质.对进一步完善基于模糊偏好关系的群决策模型具有理论和现实意义.     

基于语言Choquet积分算子的多属性群决策方法

在现实的多属性群决策问题中,决策属性及专家偏好间均在不同程度上存在相互关联。为此,提出了一种基于语言Choquet积分算子的语言多属性群决策方法。首先,介绍了语言评估标度集上的一些运算法则。基于这些运算法则和模糊测度,定义了一种语言Choquet积分算子。然后,探讨该算子的一些性质,给出了一种基于语言Choquet积分算子的语言多属性群决策途径。研究表明,该算子是语言有序权重平均算子的一般化形式。最后,通过一个具体实例来说明这种方法的具体应用及计算过程。     

多元判断偏好集结的混合群决策过程研究

针对评价过程中出现的不同偏好表达,提出了两阶段集结的群体决策方法:个人偏好转换和多专家集结。个人偏好转换把不同专家做出的模糊偏好关系、效用函数、部分选择、偏好排序、语言偏好关系等表达方式,转换为归一化的数值绝对偏好,并在专家相对偏好的权重表达中,采用模糊有序加权平均(ordered weighted averaging,OWA) 算子和语言有序加权平均(linguistic ordered weighted averaging,LOWA)算子;多专家集结则根据等差数的专家权重排列,并将权重做归一化处理,得出总分后即从可行方案中选出最优的方案,分数越高表明专家群体越为偏好,从而获得多元偏好表达的混合专家群体的民主选择结果。将该两步集结的方法用于某公司的人才综合评估中。与以往传统的选择方法相比,突出了决策者偏好表达的自由、民主的特征。     

基于不同粒度语言判断矩阵的群决策方法

针对具有不同粒度语言判断矩阵形式偏好信息的群决策问题,提出了一种基于二元语义信息处理的群集结与方案优选方法.在该方法中,首先给出了不同粒度语言判断矩阵一致化为由基本语言评价集表示的二元语义形式的方法;然后基于二元语义的T-OWA算子,将各决策者给出的偏好信息集结为群的偏好并进行方案的优选.最后给出了一个算例.     

一种基于群体语言相似矩阵的聚类方法

针对多个专家给出语言相似矩阵的聚类分析问题，提出一种新的编网聚类分析方法。首先描述具有群体语言相似矩阵的聚类问题并介绍近年来国际上最新发展的二元语义概念及其算子；其次。基于二元语义信息处理的方法，将每个专家给出的语言相似矩阵转化为二元语义形式，再采用二元语义集结算子进行群的集结；然后依据传统的编网聚类方法的基本思路。给出基于群体语言相似矩阵的聚类分析方法的计算步骤。最后通过一个算例说明了本文给出的方法。     

基于证据理论的直觉梯形模糊IOWA算子及其应用

为解决信息不确定与信息不完全的不确定型决策问题,定义了基于证据理论的直觉梯形模糊诱导有序加权平均(DS-TrIFIOWA)算子.首先,介绍了直觉梯形模糊数及其相应的运算法则和集结算子.然后,基于证据理论和直觉梯形模糊数,并考虑到决策者观念特征,定义了DS-TrIFIOWA算子,分析并证明了该算子的性质,进而提出了一种基于DS-TrIFIOWA算子的不确定型决策方法.最后,利用算例对该方法的可行性和有效性进行了分析.     

基于IOWA算子的行为证券组合投资决策研究

旨在通过建立投资者多心理账户权重的确定方法,用以改进传统的行为证券组合理论(BPT).针对投资者多心理账户的模糊性和随机性特征,引入诱导有序加权平均(IOWA)算子描述投资者心理账户的权重确定过程;基于此,建立了经过IOWA算子调整的BPT模型;算法释例表明,确定投资者各个心理账户的权重有利于精确描述其资产配置的优化过程.     

基于语言标度中术语指标的多属性群决策法

研究决策矩阵中元素以语言形式给出的多属性群决策问题．介绍语言评估标度集，定义虚拟术语和虚拟术语指标等概念，给出与语言决策矩阵相对应的指标矩阵．利用语言评估标度中术语与其指标之间的关系，以及加权算术平均算子和混合集结算子，提出一种基于术语指标的多属性群决策方法，该法简便易行，且能充分地利用已有的决策信息，因此所得决策结果较为精确、合理，最后通过实例对方法的实用性和有效性进行说明。     

Some properties of linguistic preference relation and its ranking in group decision making

The group decision making problem with linguistic preference relations is studied.The concept of additive consistent linguistic preference relation is defined,and then some properties of the additive consistent linguistic preference relation are studied.In order to rank the alternatives in the group decision making with the linguistic preference relations,the weighted average is first utilized to combine the group linguistic preference relations to one linguistic preference relation,and then the transformation function is proposed to transform the linguistic preference relation to the multiplicative preference relation,and thus the Saaty's eigenvector method (EM) of multiplicative preference relation is utilized to rank the alternatives in group decision making with the linguistic preference relations.Finally,an illustrative numerical example is given to verify the proposed method.A comparative study to the linguistic ordered weighted averaging (LOWA) operator method is also demonstrated.     

基于不同偏好信息的评价专家水平研究

针对不同偏好信息给出了一种分析方法.首先,给出有关效用值、序关系值、互反判断矩阵、互补判断矩阵和语言判断矩阵的定义及其相关性质;然后,通过定义不同偏好信息之间的转换公式,将不同偏好信息都转换为互补判断矩阵的偏好信息,得出各个专家的方案排序值向量,进而利用因子分析法,通过SPSS软件找出方案集相关系数矩阵的公共因子,计算出每个专家的因子得分及因子总得分.根据各个专家的因子总得分的大小,对各个专家的评价水平进行排序;最后,通过一个算例说明了本文提出的分析方法.