多目标决策中的权重调查确定方法

在多目标决策研究中,各目标相对重要性(权重)的确定是一个关键。根据各目标相互影响的大小来确定的权重称影响权重,它常与通过主观的价值判断确定的权重(价值权重)结合在一起全面反映某一目标的相对重要性。本文介绍了成对比较的价值权重和影响权重的确定方法,并予简评和示例。     

炮兵火力计划备选方案的评估优选研究

评估优选是决策3＋过程中非常重要的步骤，直接决定着最终方案的确定。在分析研究炮兵火力计划方案的评估指标的基础上，研究建立了指标值的计算模型和整体方案的评估模型；指标的权重是指标在决策中相对重要程度的一种客观反映和主观评估的综合度量，论文提出了将客观的熵权法和改进的主观屡次分析法相结合共同确定权重的方法。给出了能实现方案评估的系统的体系结构，仿真验证，这种方法确定评估指标的权重是可行的，客观赋权法和主观赋权法相互修正，权重值更合理。     

不确定型AHP中判断矩阵的一致性概念及权重

不确定型ＡＨＰ中判断矩阵的一致性概念及权重魏毅强，刘进生，王绪柱（太原工业大学数理力学系０３００２４）ＣｏｎｃｅｐｔｏｆＣｏｎｓｉｓｔｅｎｃｅａｎｄＷｅｉｇｈｔｓｏｆｔｈｅＪｕｄｇｅｍｅｎｔＭａｔｒｉｘｉｎｔｈｅＵｎｃｅｒｔａｉｎＴｙｐｅｏｆＡＨＰＷ...     

多层次交互式确定权重的方法

提出了一种多层次交互式决策模型的权重确定方法，该模型上由上级确定各指标权重的范围和某些规则，各下级在上级约束下，根据自己的偏好确定各自的权重后提交上级，并由上级进行综合，确定系统的参考权重；然后反馈给各单元，由各单元再次确定各自的权重，并提交上级进行综合，这样不断反馈，直至满足一定要求后终止，由上级最终确定系统综合权重，最后，以一个算例说明该方法的实施过程。     

一种群决策中专家客观权重的确定方法

给出一种确定群决策中各专家客观权重的方法。将专家客观权重分为个体可信度权值和群体可信度权值;通过提取专家判断矩阵信息,确定专家在具体判断中自身的相对个体可信度权值,通过比较群决策中各专家信息的相似程度,确定各专家的相对群组可信度权值;最终得出专家判断信息合成时的各专家客观权重。给出的算例说明该方法的可行性和有效性     

基于属性重要性的多属性客观权重分配方法

针对属性权重完全求知且属性值以连续值形式给出的无决策属性的多属性决策问题,提出了利用属性重要性来进行客观权重的分配方法。该方法根据模糊聚类技术与粗糙集中的相对正域理论,论述了如何从客观数据中根据属性重要性确定各属性的客观权重。通过实例说明了该方法的合理性和有效性。     

属性权重未知的连续风险型多属性决策研究

针对属性权重未知、属性值为有限区间上的连续随机变量的风险型多属性决策问题,提出了一种灰色关联度排序方法。首先,通过密度函数的变换,对风险决策矩阵进行规范化处理,并通过期望值定义了两个随机变量之间的偏差,利用离差最大化原则确定了属性指标权重。然后定义了正负理想解,计算每个方案与正负理想解的灰色关联度及相对贴近度,根据每个方案的相对贴近度确定方案排序。最后,给出了以属性值为区间数的多属性决策问题的决策步骤,证明了该方法的有效性。     

不确定多指标决策问题的相对相似关系法研究

针对指标权重未知的不确定多指标决策问题,从描述区间数的相似性程度出发,提出了一种全新的区间数相对相似度和决策方案相对相似度定义,给出了区间数相对相似关系理论并得到了一些相关结果;然后在通过相对相似度对决策指标权重进行度量的基础上,采用备选决策方案在决策方案集中的总体相对相似度值大小选取最优对象并排序,以此给出了不确定多指标决策问题的相对相似关系法.通过算例分析了该算法和离差最大化算法的相异,说明了该算法的适用性和合理性.     

一种不确定型多属性决策的组合方法

针对不确定型条件下的多属性决策问题，给出了区间数的规范化公式，消除了属性值之间量蜩的差异，建立了基于区间数的不确定型属性权重的组合优化模型，提出了一种基于各属性客观权重的可能度方法，为不确定型的多属性决策提供了一种简单实用的可靠方法。最后通过一个算例说明了谊方法的实用性和有效性。     

层次分析法中的动态权重确定方法在阵地编成中的应用

在多目标决策研究中,各目标的相对重要性(权重)是通过主观的价值判断确定的权重(价值权重)与各目标相互影响程度的主观判断确定的权重(影响权重)进行加权求和获得。本文将价值权重和影响权重均处理为动态的,并将其应用于阵地编成中,为更合理地评价阵地编成方案作一初步尝试。     

基于云模型的改进TODIM方案评价方法

针对传统方案评价方法只考虑评价信息的模糊性而忽略信息随机性的问题,同时考虑决策者具有参照依赖和损失规避行为,提出基于云模型的改进交互式多属性决策(简称为TODIM)方案评价方法。首先采用云模型对语义评价变量进行量化;其次定义算术平均云,基于云距离测度算法分析专家评价云与算术平均云的相似度,确定专家动态权重,并通过云的集成方法构建加权云决策矩阵;再定义正、负理想云模型并以最大化所有方案的总体贴近度为目标,建立线性规划模型确定指标权重;最后采用基于云距离测度算法的云-TODIM方法计算每个方案相对于其他所有方案的总体优势度,从而对方案排序。以云服务供应商的评价与选择为例,验证了所提方法的有效性。     

城市环境质量综合评价的多目标决策理想区间法

为了科学地评价城市环境质量,并使评价方法更符合实际,对多目标决策理想点法进行改进,把评价标准处理成理想区间的形式,并用遗传投影寻踪方法来确定权重,提出了一种新的评价方法———多目标决策理想区间法(MODMIIM).介绍了MODMIIM的原理,给出了它的构成方法和具体评价公式,并用MODMIIM对宣州市环境质量进行了综合评价.结果表明,该方法较好地反映了实际环境质量分级的区间界限,解决了不相容指标权重分配问题,使评价结果更合理,是一种有效的城市环境质量综合评价方法.     

On the relative generalized hamming weights of a 4-dimensional linear code and a subcode with dimension one

Finite projective geometry method is effectively used to study the relative generalized Hamming weights of 4-dimensional linear codes,which are divided into 9 classes in order to get much more information about the relative generalized Hamming weights,and part of the relative generalized Hamming weights of a 4-dimensional linear code with a 1-dimensional subcode are determined.     

犹豫模糊信息下的双向投影决策方法

研究了面向犹豫模糊信息的投影决策方法. 定义了犹豫模糊信息下， 方案和正、负理想点形成的向量表达方式， 建立了针对犹豫模糊信息的向量投影测度方法； 提出了基于正负理想点的贴近度测算公式； 构建了基于Jaynes最大熵原理和方案公平竞争下的属性权重确定模型. 算例说明方法的有效性和可行性.     

灰色风险型多属性群决策方法

对一类权重信息未知并且属性值为区间灰数的灰色风险型多属性群决策问题进行了探讨,提出了一种基于理想矩阵的相对优属度决策方法.首先,利用属性值为区间灰数这一特性,将灰色系统理论的思想和方法与经典风险决策方法相融合,构建了决策系统中各方案之间的关联度公式以及优化模型,合理地解决了属性权重未知问题.然后综合考虑决策者群体的主观偏好,通过构造理想矩阵,借助每一方案决策矩阵与理想矩阵、负理想矩阵的综合加权距离获得每个方案相对于理想方案的优属度,再由优属度的大小对方案的优劣进行排序.应用实例说明了所提出决策方法的合理性和算法的有效性.为解决灰色风险型决策问题提供了一种新思路.     

模糊信息的熵权多属性决策方案评估方法

针对方案评估中属性信息的模糊特性,提出了一种基于模糊信息的熵权多属性方案评估方法。该方法在只有模糊判断矩阵而没有专家权重的情况下,通过模糊评价矩阵的熵以及被评对象到理想点的三角模糊数距离及贴近度,对多个合理方案进行优选评估,得出了可信度较高的优选方案。最后通过实例证明了该方法的有效性。     

基于区间二元语义的动态灰色关联群决策方法及应用

With respect to the problem that index value is ofter given in the form of interval linguistic assessment information in the dynamic multiple attribute group decision making, a novel dynamic grey incidence group decision making methodology based on interval two tuple linguistic information is proposed. Firstly, the algorithms and properties of the interval two tuple linguistic information are used to aggregate the information evaluation matrix. Secondly, the positive and negative ideal schemes for each time period are designed in order to deal with the problem that the expert weights and time weights are known, while index weights are unknown, so that the multi objective programming model with the minimum deviation of the grey incidence degree between each scheme and the positive ideal scheme for each stage is built to determine the index weights. Thirdly, the grey incidence each stage degree with interval two tuple linguistic information between each scheme and the positive and negative ideal scheme for each stage is calculated to establish the optimization model of the optimal membership degree for scheme, so that the expressions form of the optimal membership degree for scheme is determined to solve the optimal membership degree for scheme. Finally, an example validates the feasibility and effectiveness of the novel model. The results show that the proposed method can more precisely deal with the language information and avoid information distortion and loss based on the previous method of processing the language.     

多属性决策的TOPSIS夹角度量评价法

推广了决策矩阵的几种规范化方法及与此相应的理想和负（反）理想解（点）的确定法。简化了新双基点法所用的与理想点的贴近度。利用被评价方案与理想解和负理想解的夹角，定义了一种新的与理想解的贴近度，据此给出了一种新的综合排序法，并将此法与ＴＯＰＳＩＳ法做了对比，得到了好结果.     

理想点决策方法的逆序问题与逆序的消除

分析了多指标决策方法存在逆序的客观合理性与主观不合理性,提出了绝对理想点和相对理想点等重要概念.说明了TOPSIS等理想点决策方法产生逆序的原因是决策时选用了相对理想点.提出了GTOPSIS方法并证明当使用绝对理想点时,GTOPSIS等理想点多指标决策方法不仅不会出现逆序,而且都是强保序的.