概率为区间灰数的多目标风险型决策方法

本文提出了概率为区间灰数的多目标风险型决策的概念。对于概率为区间灰数,指标值为实数的多目标风险型决策问题,根据区间灰数的运算法则,化风险型决策为无风险型决策,再利用投影算法,根据投影值的大小对备选方案进行排序和择优。最后给出一个案例,证明方法的有效性。     

一种多指标语言决策方法

研究了指标权重信息和指标值信息不完全情况下的多指标语言决策问题·通过将决策者提供的指标权重语言信息用三角模糊数来描述,给出了基于决策者提供的指标权重语言信息的指标权重确定方法;然后,再通过将决策者提供的指标值语言信息用三角模糊数来描述,提出了基于指派问题的多指标语言决策方法,为决策者进行语言决策提供方法指导·最后,通过算例说明了方法的可行性和有效性·     

一种指标权重信息不完全的语言多指标决策方法

针对指标权重信息不完全且指标值为语言评价信息的多指标决策问题,提出了一种决策分析方法.首先对具有不完全信息的语言多指标决策问题进行了描述;然后给出了求解具有不完全信息的语言多指标决策问题的计算步骤,其核心是将语言评价信息转化为三角模糊数,通过计算方案值与理想点的距离,构建线性规划模型,得到指标权重值,进而可计算出每个方案的模糊评价值,相应地通过计算两两模糊数比较的可能度,可得到所有方案的排序结果.最后通过给出一个算例说明了所提方法的可行性和实用性.     

一种具有不完全信息的多指标决策方法

针对指标权重信息和指标值信息都是不完全情形的多指标决策问题,提出了一种决策分析方法.首先对具有不完全信息的多指标决策问题进行了数学描述;然后给出了求解具有不完全信息的多指标决策问题的计算步骤,其核心是通过构建并求解二次规划模型,得到指标权重和指标值,进而可计算出方案的评价值,相应地可得到所有方案的排序结果.最后通过给出一个算例说明了本文提出方法的实用性.     

一类多准则决策问题的区间线性规划交互式算法

对于决策方案中的决策指标值为区间数的多准则决策问题提出了一种区间线、性规划交互式算法．     

效用值为区间数的风险型决策问题分析

从敏感性分析的角度讨论后果效用值用区间数表示的风险型决策问题．基于区间数大小比较的可能度概念，定义了描述行动优劣的行动优性指标，并给出了该指标的若干性质；利用行动优性指标，提出了一种求解效用值用区间数表示的风险型决策问题的方法．针对这个简单直观的决策方法，重点分析了决策评价结果对主观概率变化的敏感性．具体针对当自然状态的主观概率发生变化时，分析了某个行动成为最优行动的可能性，并给出了保证该行动成为最优行动（如果可能的话）的主观概率的变化范围．最后，给出了一个实例进一步阐述了分析结果．     

区间数多指标决策的一种TOPSIS方法

针对具有不确定性区间数的多指标决策问题,给出了一种逼近于理想点(TOPSIS)的分析方法·首先对区间数多指标决策问题和区间数运算法则进行了描述;然后依据传统的TOPSIS方法的基本思路,给出了解决区间数多指标决策问题的计算步骤·该分析方法具有简单、实用的特点,它克服了以往研究此类决策问题时所遇到的区间数难以排序的问题·最后给出了一个算例·     

基于S型效用函数的区间灰数多属性群体决策方法

针对多属性群决策问题中的属性值为区间灰数,提出一种基于S型效用函数的决策方法.根据区间灰数均值白化的思想,将方案属性值转换为实数值;基于有限理性假设,采用双曲绝对风险规避函数构造效用函数的一般形式,得到效用矩阵;根据极大熵准则和群体意见一致性原则确定决策者权重;对各方案的效用值进行排序,选择最优方案;通过实例验证本方法...     

基于区间二型犹豫熵与风险偏好的多属性决策方法

针对以区间二型模糊集(IT2FSs)为信息环境的多属性决策问题,构建了考虑决策者风险偏好的决策模型,解决了区间二型模糊集内在犹豫性难以量化的问题.首先介绍了区间二型模糊集的相关知识,综合考虑两种期望平均提出了区间二型模糊集排序值公式以比较模糊数的优势关系,同时提出使用几何度量刻画模糊性与犹豫性的区间二型犹豫熵来度量区间二型模糊集的不确定性.考虑到决策者的风险态度对决策结果可能的影响,引入决策者风险偏好因子,构造了风险偏好因子与传统的熵权法相结合的新的权重求解模型并给出了决策算法.最后用一个风险投资的实例验证决策者的风险偏好对属性权重以及决策方案的排序所产生的影响.     

一种基于区间二型模糊信息熵的TOPSIS多属性决策方法

针对属性权重未知的语言多属性决策问题,首先通过EKM算法将语言评价信息定量转化为区间二型模糊数,在此基础之上,定义一种区间二型模糊数的信息熵,并讨论其优良性质;基于该信息熵最大化准则构建了优化模型进行求解属性权重,同时提出一种基于区间二型模糊信息熵的TOPSIS多属性决策方法;最后通过实例说明该方法的合理性和有效性。     

一种不确定型多属性决策方法及其应用

 讨论了权重完全未知且属性值为区间数的多属性决策问题,提出了一种基于理想区间数贴近度的决策方法。首先定义区间数的距离,并给出区间数贴近度的公理化定义,讨论区间数贴近度的性质,然后针对区间型多属性决策问题给出一种区间型决策矩阵的规范化方法,并给出3种确定权重的方法,分别是模糊标度重心赋权法（主观赋权法）、基于最小相对熵原理的熵与相对熵综合赋权法（客观赋权法）以及利用优化方法,以待评方案与理想最优方案的贴近度最大化为优化目标,建立的贴近度最大化赋权法（主、客观组合赋权法）。利用权重可计算出每个方案与理想方案的综合贴近度,即可得到所有方案的排序结果。最后通过实例分析验证了该方法的有效性和实用性。     

不确定性多属性决策中确定属性熵权的一种方法

针对属性值以区间数形式给出的不确定性多属性决策中确定属性权重的问题,提出了一种区间数熵权的确定方法·依据多属性决策中传统熵权确定方法的思路,首先,通过构建两个最优化模型,求得区间熵;然后根据传统熵权确定公式及区间数运算法则得到以区间数形式表示的属性熵权·该方法具有概念清晰、实用的特点,得出的属性熵权能够较好地反映各属性信息的差异程度·最后通过一个算例说明了该方法的实用性和有效性·     

对方案有偏好的基于期望值的多属性决策法

目的研究权重信息完全未知情形下的模糊多属性决策问题。方法通过引入基于负理想点下和基于正理想点下的期望值决策矩阵概念，结合决策者的偏好信息，对方案进行排序。结果算例表明所给出的算法是有效的。结论对于属性值以区间数的形式给出，而对方案的偏好信息以三角模糊数的形式给出的多属性决策问题，该方法是有效的。     

基于联系数的多属性决策模型

针对权重为区间数且属性值为实数和区间数相混合的多属性决策问题,提出了基于联系数的多属性决策模型.该模型将区间型权重、实数型及区间型属性值转化成联系数的形式,利用联系数的运算规则确定决策方案的排序.该方法集确定与不确定分析为一体,反映了不确定性对结果的影响,所需计算量较少,便于应用.实例分析验证了该方法的有效性和实用性.     

带有方案偏好关系的区间型多属性决策方法

给出属性值为区间数、属性权重完全未知但已知方案偏好关系的多属性决策问题的决策方法。该方法首先通过求解一个二次规划模型来确定属性的权重,然后基于简单加权法则来计算方案的模糊综合评价值,再根据区间数的排序方法来对方案进行排序,从而得到最优方案。     

基于模糊语言评估的多属性决策方法

研究了属性权重确知，属性值以模糊语言形式给出的多属性决策问题，定义了一种模糊语言评估标度并给出其相应的区间数表达方式，利用区间数运算法则对各方案的属性值进行集结。基于区间数之间两两比较的可能度公式，构造可能变矩阵，并利用已有的排序公式求出其相应的排序向量。进而对决策方案进行排序和择优，最后进行了实例分析，数值结果表明：该方法可行且有效。     

超立方体分割下的区间数多属性决策及应用

针对属性值以区间数形式给出、属性权重以实数形式给出的多属性决策问题,以超立方体分割为基础,结合层次分析法相关理论,给出了一种计算机编程求解方法.我们给出的方法能够避开区间数的运算,且求解过程无误差积累;最后,给出了一个例子验证了新方法的有效性.     

具有区间数的多属性决策问题的分析方法

为了解决带有不确定性区间数的多属性决策问题,首先给出了一个决策分析模型;然后针对决策方案的综合评价值,提出了关于数的两种排序方法,最后给出了实例计算。     

综合区间数Spearman秩相关系数及其应用

针对属性值为区间数,属性权重完全未知的区间多属性决策问题,提出了一种综合考虑方案与正理想、负理想方案之间的Spearman秩相关系数的决策方法。分析了相关文献中仅考虑方案到正理想方案的Spearman秩相关系数的局限性,在逼近理想点方法(TOPSIS)的启发下,定义了方案与负理想方案的Spearman秩相关系数;然后,在方案与正负理想方案Spearman秩相关系数的基础上,定义了方案的综合Spearman秩相关系数,并证明了其相关性质;最后,提出了基于综合区间数Spearman秩相关系数的多属性决策方法,并通过一个高校二级院系财务管理评价的实例,验证了所提出方法的是可行和有效的。     

一种基于强计算的多属性决策方法及其应用

针对权重信息以实数形式给出，属性值以区间数形式给出的多属性决策问题，以强计算为基础，从统计学的基本思想出发，给出了一种数值模拟决策方法．该方法成功的避开了区间数难于比较的问题，具有很强的抗干扰能力，能够使决策结果客观合理，不具有主观随意性．最后通过实例，介绍了这种决策方法的基本步骤，验证了该算法的有效性，并给出了其在艺术类招生中的一个应用．