一种新的基于模糊偏好的TOPSIS改进方法

基于决策制定者对决策单元的模糊偏好．研究如何根据决策单元(DMU)的模糊偏好来分别获取TOPSIS方法下基于理想点和负理想点的偏好权重．从而达到最终决策时结果与模糊偏好相一致。从新的角度引入决策单元的模糊偏好，引用TOPSIS方法中理想点与负理想点的思想，提出多指标决策中基于模糊偏好的TOPSIS方法新模型，给出一种通过主观模糊偏好与客观决策矩阵信息相结合的求解权重的方法。     

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。     

关于已知方案偏好信息MADM新方法的简化算法

基于两个合理假设,对于一个已知方案偏好信息的多属性决策的方法,给出了该方法的简化算法,证明了该方法与某种特定权系数相加权方法的等价性,并给出不同权重的算法及其应用范围.     

基于风险偏好信息的建筑施工现场安全评价指标权重

建筑施工,安全第一.以建筑施工现场为研究对象,基于问卷调查和因子分析法构建了建筑施工现场安全评价指标体系,包含目标层、准则层、指标层三个层次共48个测项,满足了对施工现场安全状态和安全管理水平评价的需求;引入悲观度指数,改进和优化区间数层次分析模型,并通过增加约束条件,给出了满足一致性逼近要求的区间数判断矩阵的构建过程及矩阵A(x)、半偏差矩阵的计算方法等;通过带有风险偏好信息的区间数互反判断矩阵的权重求解,对所构建的建筑施工现场安全评价指标体系进行赋权,提高了各指标权重的科学性,克服了传统评价方法过于依赖评价者的主观判断而导致的客观性不足问题;以青岛市西海岸医疗中心为工程实例,对模型进行验证分析.     

专家权重模糊评价下的超对策偏好认知集结

针对超对策环境中不同专家给出的对其他局中人结局偏好关系的不同认知,在专家权重为模糊评价时提出了一种偏好认知信息的集结方法。首先,给出了专家模糊权重评价相容的定义,讨论了相容的充分必要条件。然后,通过给出一个与模糊权重相对应的有效权重,集结专家群体对其他局中人结局偏好关系的认知,进而引用大多数一致性优胜者模糊集来确定其他局中人的结局偏好。最后,给出了一个数值例子。     

群决策中两类偏好信息——AHP判断矩阵和模糊偏好关系矩阵的一致化方法

在有限方案的群决策问题中，如何统一具有不同形式的偏好信息是一个新的研究课题。本文针对群决策中决策者给出着于方案的两类偏好信息－AHP判断矩阵和模糊偏好关系矩阵，通过构造转换函数，给出关于这两类偏好信息的一致化方法，这为研究群决策中不同形式偏好信息的集成方法和方案排序打下了坚实的基础，最后给出一个算例。     

基于决策者偏好信息的合作伙伴选择决策模型

合作伙伴的选择对整个供应链的绩效有着重要的影响,针对这一重要问题,提出了基于决策者偏好信息的合作伙伴选择决策模型。通过充分利用决策者对评价指标的偏好、决策者对评价指标权重产生方式的偏好和决策者对决策制定方式的偏好等三种重要偏好信息,充分考虑了决策相关的各个方面标准的主观性特点,更好地代表了决策的真实环境,其得到的结论更实际地反映了潜在合作伙伴间的差别。最后通过实例说明了模型的有效性和可操作性。     

基于排序机制的全序广播算法分类与性能分析

已有的全序广播和多播算法多达近五十种,为了便于人们根据需要从众多算法中进行选择,需要对这些算法进行明确分类。但现有的分类方法都存在着完备性较差,且难以理解等问题。基于排序机制,从全序广播和多播算法的通信记录、优先权、动态序列器、静态序列器和目的方一致五个方面,给出了一种针对全序广播与多播算法的新系统分类方法。同时,还从定性、定量两个方面对分类的各类算法进行了规范、应用模型环境以及性能的分析与评测。使用新的分类方法以及测评结果,可以在现实应用中很方便地从现有算法集中根据需要选择合适的算法。     

一个已知方案偏好信息的多属性决策新方法

基于两个合理的假设,本文提出一个已知方案偏好信息的多属性决策新方法,并从理论上证明了该方法的合理性．与前人同类方法相比,本文的方法对方案的区别能力较高．它适合六种定性属性和定量属性都存在或二者之一存在的多属性决策问题．     

基于群组满意度最大的区间偏好信息集结

研究群决策中区间数判断矩阵偏好信息的集结问题。针对区间数互反判断矩阵和区间数互补判断矩阵，构造了个体满意度函数，并讨论了满意度与一致性以及群组满意度和群组共识之间的关系，最后还给出了基于群组满意度最大的相对熵最优化偏好集结模型以及应用算例。     

基于TOPSIS的动态联盟利益分配方法

动态联盟在利益分配时,成员会倾向于不同的利益分配方案,联盟的意见会因此产生不一致.本文提出一种综合利益分配法,运用TOPSIS思想为不同的利益分配方案确定权重,最后折中成一种综合方案,解决多种协商结果不一致问题,达到了动态联盟中利益分配的协调.本文发现运用逼近负理想点和逼近正理想点方法会得出两个不同的分配结果,这两种方案的选择取决于联盟成员悲观或乐观的不同心理倾向,文中尝试使用乐观指数α来折中这两种情况.     

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．     

基于区间数TOPSIS法的空战目标威胁评估

针对空战目标威胁评估问题,提出了一种新的基于区间数TOPSIS法的评估方法。在分析了现有的目标威胁评估方法中距离威胁模型存在不足的基础上,提出了改进的距离威胁模型。给出了区间数特征向量法求解威胁指标权重的计算步骤,克服以往威胁指标权重确定方法的不足,建立了区间数TOPSIS法评估目标威胁的数学模型。给出了仿真算例,仿真结果表明该方法是合理和有效的。     

三参数区间值模糊集上的TOPSIS决策方法

考虑到区间值模糊集中代表元在决策分析中的重要作用,提出三参数区间值模糊集和三参数区间值模糊值的概念,给出了三参数区间值模糊值之间的运算关系,定义了三参数区间值模糊值之间一种新的距离. 基于这种距离, 针对三参数区间值模糊集上的一个多属性决策模型, 提出了一种TOPSIS决策方法.最后以实例说明该方法的有效性.     

基于TOPSIS综合评判方法的产业集群生命周期

在分析产业集群生命周期理论已有研究成果的基础上,提取产业集群生命周期各阶段的特征,针对特征本身的模糊性,将专家对各阶段特征的评价作模糊统计处理,然后通过基于模糊贴近度的TOPSIS综合评判方法构建产业集群生命周期的判定模型,最后以湖南工程机械产业集群为例进行模型的检验.     

不完全信息下对方案有偏好的多指标决策

在实际决策中 ,决策者往往对不同的决策方案有程度不同的偏好 .另外 ,在多指标决策中 ,要将指标的权重精确地确定在某一点上也几乎是不可能的 ,但一般都可以确定权重所在区域 .本文研究了决策者对决策方案有一定的偏好程度 ,并且各决策指标的权重都是区间数的条件下的多指标决策问题 ,给出了这类决策问题的决策方法 ,并通过例子进一步说明了该方法的合理性 .