带有Fuzzy偏好关系的多属性决策方法

针对多属性决策分析中决策者给出关于方案的Fuzzy偏好关系,提出了一种新的多属性决策方法·该方法是通过建立一个线性目标规划模型来确定属性的权重向量并相应地进行方案的排序,得到的方案排序结果体现了决策者给出的方案偏好信息与决策矩阵的集成,并最大程度地反映了决策者的偏好·最后给出了一个算例·     

一类Fuzzy判断矩阵及方案排序的目标规划方法

根据决策者给出关于决策方案的一类Fuzzy判断矩阵,提出了一种新的方案排序方法·首先,描述了Fuzzy判断矩阵及其含义;然后,建立了一个线性目标规划模型并通过求解该模型来得到方案的参考排序值,使方案的排序结果最大程度地反映决策者的偏好;最后给出了一个算例·     

判断信息为偏好序的群决策方案排序:互补判断矩阵法

应用互补判断矩阵研究判断信息为偏好序的群决策方案排序问题. 由决策群体中专家给出的方案偏好序得出互补判断矩阵:当方案间只有优先关系时,得到的是精确数互补判断矩阵;当方案间不仅有优先关系还有无差异关系时,建立精确数互补判断矩阵和区间数互补判断矩阵. 基于加性一致性,得到Condorcet效应出现的必要条件. 由互补判断矩阵建立目标规划模型,得到方案的排序. 通过算例与已有的方法比较,结果表明该方法可行.     

群体决策中两种不同偏好信息的集成方法

针对群体决策中多个专家给出的两种形式偏好信息AHP判断矩阵和Fuzzy判断矩阵,通过构造转换函数,给出了将AHP判断矩阵转化为Fuzzy判断矩阵形式的实用计算公式·这对两种不同形式的偏好信息一致化与有效集成,提供了一个可行的方法,同时也是对Chiclana等人研究工作的一个补充·最后,给出了一个算例·     

一种具有序区间偏好信息的群决策方法

针对方案偏好信息为序区间形式的群决策问题,提出了一种决策分析方法.首先对具有序区间偏好信息的群决策问题进行了描述;然后依据传统Borda法的基本思路,将序区间偏好信息转化为Borda数值表,根据序区间的特点确定Borda分值计算规则;依据此Borda分值计算规则给出确定每个方案总Borda分值的计算公式,并根据每个方案总Borda分值的大小来进行方案排序;最后,通过一个算例说明了本文给出方法的可行性和有效性.     

群决策中基于不同偏好信息的相对熵集成方法

研究了基于不同形式偏好信息的群决策问题.在群决策中专家根据个人的偏好,常常对决策方案集给出4种不同形式的偏好信息,包括直接反映决策方案优劣次序的序关系值和效用值,以及2个决策方案成对比较互反判断矩阵和模糊互补判断矩阵.首先给出了序关系值、互反判断矩阵和模糊互补判断矩阵3种偏好信息均转化为效用值形式的计算公式, 然后从相对熵的概念出发,提出了一种相对熵最优化的集成模型,给出了模型的解.最后进行了2个实例分析,结果表明所提出集成方法是有效的.     

求解序区间偏好信息群决策问题的理想点法

为了求解具有序区间偏好信息的群决策问题,提出了一种理想点法.首先对具有序区间偏好信息的群决策问题进行了描述,给出了任意两个序区间之间距离的公式;然后依据传统理想点法的基本思路,给出了解决具有序区间偏好信息的群决策问题的计算步骤,其核心是运用所给出的距离公式计算每个方案与正理想点、负理想点之间的距离,并进一步根据计算得到的方案的相对接近度对方案进行排序.最后通过一个算例说明了给出方法的可行性和有效性.     

群偏好GMM集结方法的讨论

分析了ＧＭＭ在群偏好集结过程中，有关Ｐａｒｅｔｏ公理的违反问题，提出了序等价类的概念，并证明ＧＭＭ群集结模式满足Ｐａｒｅｔｏ公理的要求。     

基于模糊偏好关系及OWA算子的多准则群决策方法

根据一种基于加权的新型模糊偏好关系及计算模糊关系的解析表达式，集结不同决策者的偏好信息，得出群体偏好矩阵，进而求出最优方案．此外，为了使专家在决策时能就所决策的问题达成最大程度的一致，提出了一些“软的”度量专家在决策时所达成的一致程度的一些指标及计算方法，为进一步调整专家决策时的评估信息提供了依据．     

群体决策中集成两类偏好信息的多目标粒子群优化方法

根据多个决策者给出关于目标的两类偏好信息-参考点和目标优先次序,建立了一个能集成这两种偏好的多目标粒子群优化算法.该算法首先分别按距离和目标值对解进行排序、赋予偏好值,然后将它们组合得到集成偏好值,并用集成偏好值引导粒子向群体偏好的Pareto前沿收敛,最后运用ε- 排斥思想实现解在Pareto边界分布的均匀性.仿真结果表明该算法有效.     

一种具有不同形式偏好信息的群决策方法

给出了一种具有不同形式偏好信息的群决策方法·描述了在群决策中决策者可能给出的效用值、序关系值、互反判断矩阵、区间数评价值、模糊语言评价值和模糊互补判断矩阵等 6种不同形式的偏好信息 ,并给出了将不同形式的偏好信息均转化为模糊互补判断矩阵形式的计算公式·基于近年来最新发展的OWA算子给出了集结各决策者的偏好信息和方案优选的方法 ;最后给出了一个算例·     

群体决策的随机较多法

对于各决策个体可以作出随机偏爱排序判断的群体决策问题,给出一个群体对所有供选方案进行偏爱排序的随机型较多规则,检验了此规则满足随机偏爱公理的情况,并且进一步研究了它的两个理性性质.     

置换群与群决策的排序数估计

在决策方案优劣等级排序分析和多层序等价类划分的基础上,构造了等级排序置换群,并提出了群决策中序位相同的可能排序数的解析和递推估计式.分析结果显示,注重维护决策方案的齐次性和协调决策者的意见冲突是提高群偏好集结有效性的重要方法.     

带有多属性偏好决策模型的应用

多属性决策方法是决策者在管理和项目选择中的重要辅助工具,在分析多属性决策问题的基础上,依据LINMAP法的基本思想,在给出群体一致度和非一致度的基础上,构造了一个估计正理想点和权重的线性规划模型,通过计算每个方案与正理想点之间的距离来确定最优方案.     

群组模糊判断矩阵集结方法的理论分析

对群组模糊判断矩阵的集结方法进行了研究,在对同一决策问题的m个模糊判断矩阵是一致性的情况下,给出了加权集结方法的理论依据,并且进一步分析了关于群的判断矩阵与各决策者给出的判断矩阵之间关系的一些重要性质,从而为基于群的判断矩阵的方案排序问题打下了坚实的基础·