权重为区间数的多指标决策问题的逼近理想点法

通过引进区间数数量乘法运算 ,将权重为区间数的多指标决策问题转化为指标取值为区间数的多指标决策问题。在此基础上 ,定义了区间数正理想方案和区间数负理想方案 ,由此给出了权重为区间数的多指标决策问题的逼近理想点法 ,该方法简单实用 ,所需信息少。运用该方法分析了一个实际问题。     

给出方案优先序的模糊多属性决策方法

针对属性值为模糊变量,属性权重完全未知但给出方案优先序信息的模糊多属性决策问题给出决策方法.该方法通过建立一个二次规划模型来确定属性的权重,进而通过求解一个以极大化方案总贡献为目标的0-1规划模型来获得方案的排序及最佳方案.最后给出了应用算例.     

直觉模糊偏好信息下的多属性决策途径

研究了属性值为直觉模糊数且决策者对方案有偏好的模糊多属性决策问题.针对方案偏好信息以直觉判断矩阵形式给出且属性权重信息不能确知的情形,定义了加型一致性直觉判断矩阵、积型一致性直觉判断矩阵以及直觉模糊决策矩阵的得分矩阵等新概念.基于得分矩阵和直觉判断矩阵,分别利用两种转换函数建立一些简洁的线性规划模型.通过求解这些模型获得属性的权重,进而给出了一种基于直觉模糊偏好信息的多属性决策途径.最后通过实例对该决策途径的详细过程及有效性进行了说明.     

应用多属性决策的威胁评估方法

威胁评估是作战系统需要完成的功能之一 ,对实现指挥控制系统自动化是非常重要的。威胁评估涉及的因素比较多 ,目前还没有统一的方法。威胁评估实际上是一个推理、决策的行为 ,而决策理论为推理、决策提供了理论方法。根据威胁评估和多属性决策的特点 ,提出了基于多属性决策的威胁评估模型和方法 ,应用隶属函数及逼近于理想的排序法 (TOPSIS)分析 ,并通过示例说明应用多属性决策的威胁评估方法。     

带有方案偏好信息的多指标决策法

本文讨论了对方案有偏好信息的多指标决策,给出了五级标度的方案偏好赋值法,同时建立了一种兼顾方案偏好信息和客观信息熵方案值的优化决策模型。从而为多指标决策问题提供了又一合理可行的决策方法。     

多属性决策的支持向量机方法

为获取和表达决策者的偏好,实现对决策方案的选择,提出了基于支持向量机的多属性决策方法.首先,分析了多属性决策支持向量机方法的原理.其次,提出了基于属性效用函数估计的学习样本构造方法,从决策问题本身抽取学习样本.最后给出了一个算例.     

一种不确定性多属性决策模型的改进

针对具有不确定性区间数的多属性决策问题, Ｂｒｙｓｏｎ 和Ｍｏｂｏｌｕｒｉｎ 提出了一种线性规划模型, 但是, 采用由该模型求出的所有方案评价值所在的区间在很大程度上并不是使用同一个属性权重向量, 这就使得所有的方案排序（或评价）不具有可比性． 为了解决这个问题, 该文提出了一种改进的模型, 并且给出了实例计算．     

不完全信息条件下的多指标群体决策方法

研究在不完全信息、多指标条件下,利用个体决策结果形成群体一致偏好的方法.在大多数情况下,群体决策成员只可能给出决策的不完全信息,从个体的偏好结果形成群体一致排序需要求解一组线性规划.群体成员对方案成对辨优的结果,提供了一个方案优于其它方案的偏好强度信息.偏好集结过程考虑了决策成员的偏好净强度和决策成员权重信息不完全的情况.最后,给出一个投资决策的案例说明群体决策方法的实际应用.该集结方法能够平衡决策时间、决策质量和决策者负担三方面要求.     

多指标决策的最优线性分派法

多指标决策方法一直是系统工作者研究的课题。在定义正负理想方案的基础上 ,对方案进行贴近度单排序 ,然后综合所有指标求方案的排序频数。当排序频数无法给出方案的总体排序时 ,我们将其巧妙地转化为最优线性分派模型来处理 ,从而达到优化方案的目的 ,同时也为多决策问题提供了又一种可靠而又可行的决策方法。     

Some Generalized Single Valued Neutrosophic Linguistic Operators and Their Application to Multiple Attribute Group Decision Making

This paper proposes a group decision making method based on entropy of neutrosophic linguistic sets and generalized single valued neutrosophic linguistic operators. This method is applied to solve the multiple attribute group decision making problems under single valued neutrosophic liguistic environment, in which the attribute weights are completely unknown. First, the attribute weights are obtained by using the entropy of neutrosophic linguistic sets. Then three generalized single valued neutrosophic linguistic operators are introduced, including the generalized single valued neutrosophic linguistic weighted averaging(GSVNLWA) operator, the generalized single valued neutrosophic linguistic ordered weighted averaging(GSVNLOWA) operator and the generalized single valued neutrosophic linguistic hybrid averaging(GSVNLHA) operator, and the GSVNLWA and GSVNLHA operators are used to aggregate information. Furthermore, similarity measure based on single valued neutrosophic linguistic numbers is defined and used to sort the alternatives and obtain the best alternative. Finally,an illustrative example is given to demonstrate the feasibility and effectiveness of the developed method.     

一种给出方案偏好信息的多属性决策方法

本文针对决策者给出决策方案偏好程度的条件概率的多属性决策问题，给出了一种逼近于决策偏好信息的决策分析方法，并以实例说明该方法的合理性．     

基于多属性决策的无线传感器网络路由算法

针对传感器网络容易出现数据流量集中于少数路径的现象,提出了一种基于多属性决策的能量平衡路由(Multiple Attribute Decision Making Routing,MADMR)算法.MADMR算法通过综合评价节点的能量、偏好及位置等信息,选择最优的节点转发数据,它考虑了网络的能量分布状况,使数据流量得到合理的分配,从而使网络的能量消耗趋向平衡,延长了网络生存时间.仿真实验表明MADMR算法达到了预期的效果且具有良好的环境适应性.     

基于期望值的模糊多属性决策法及其应用

研究了属性值以及决策者对方案的偏好信息均以三角模糊数形式给出的模糊多属性决策问题.定义了期望值决策矩阵的概念,对于权重信息完全未知或只有部分权重信息的情形,给出了一种基于期望值的模糊多属性决策方法.该法的特点是:既能充分利用已有的模糊客观信息,又能尽可能地满足决策者的主观愿望.最后把该法应用于解决虚拟企业的合作伙伴选择问题.     

群决策中模糊偏好集结的软技术

本文在作者文献［７］的基础上,集中探讨模糊语言偏好下群体决策的间接求解软技术．首先给出两个模糊集间的符合度及其熵等概念,并采用这两种方法构造模糊语言偏好集结的软技术．接下去应用模糊期望和模糊语言多数的技术,给出群体决策间接解的生成技术;最后给出实例计算说明．该模型主要特点是以熵作准则,以符合度作为尺度,形成群决策的间接求解方法.     

动态多指标决策的一种新关联分析法

本文针对动态多指标决策问题提出了一种新关联分析法，并以此建立了三种不同类型的关联系数，用实例说明了该方法的应用。     

时序多指标决策的层次分析法

本文讨论了带有时间顺序的混合型多指标决策,提出了以等距分级、建立指数标度的层次分析法来解决此类问题,从而为时序多指标决策问题提供了一种科学、合理而又可信度大的决策方法。     

多阶段多指标决策的理想方案法

对带有时间顺序的多阶段多指标决策 ,在定义理想方案及贴近度的基础上 ,将这类决策转化为一个多目标优化模型来处理 ,从而为多阶段多指标决策问题提供了一种科学、可靠的决策方法 .     

不确定性多属性决策中区间数的一种排序方法

为了解决具有不确定性区间数的多属性决策问题,本文给出了一种分析方法．首先是基于文献［５］,介绍了一个决策分析模型;然后针对以区间数形式表示的决策方案综合评价值,提出了关于区间数优势及可能度的概念,并且相应地给出了带有可能度的方案排序方法,这也是本文的重点内容．最后,给出了实例计算.     

不确定多属性决策中的改进ER算法

针对基于证据理论的不确定多属性决策模型，通过评价框架的推广，提出了一种改进算法，并证明该算法完全满足证据合成的四个定理，通过实例运算，进一步验证了新方法的有效性和合理性。     

基于vague集的模糊多目标决策方法

提出了一种基于vague集的模糊多目标决策方法.首先利用优属度计算方法将决策矩阵转化为 目标优属度矩阵,然后通过计算方案的支持目标集、反对目标集和中立目标集得出方案的vague估计值, 最后利用一个评分函数对方案进行排序,从而选出最优方案.算例验证了该方法的有效性.