多属性群决策中决策者权重的确定方法

在群决策过程中,决策者的权重起着非常重要的作用,它直接影响着群决策的结果。本文将决策者的权重分为主观权重和客观权重两部分,并给出确定多属性群决策中决策者客观权重的几种方法,最后将决策者的主观权重和客观权重组合为决策者的最终权重。     

权重信息不完全的区间数多属性决策GRA方法

针对属性权重信息不完全,且属性值以区间数形式给出的多属性决策问题,提出了一种灰色关联分析的决策方法。该方法依据一般的灰色关联分析方法的基本思路,给出了解决属性权重信息不完全的区间数多属性决策问题的计算步骤。其核心是通过构建并求解一个单目标最优化模型,得到每个方案与正、负理想方案的关联度,进而计算出每个方案与正理想方案的相对关联度,即可得到所有方案的排序结果。最后给出一个数值例子,结果表明该方法简单、有效并易于计算。     

区间数多属性决策中权重灵敏度分析

权重是用来衡量多属性决策问题中各属性相对重要性的,它在很大程度上影响决策问题的求解结果。在区间数的"期望方差"排序法基础上,基于加权模型,对区间数多属性决策中权重灵敏度进行分析,并给出了当两个方案之间排序位置颠倒时某一指标的权重最小变化量的计算方法。最后给出了一个算例。     

基于区间数群决策矩阵的专家权重确定方法及其算法实现

针对专家偏好信息为区间数群决策矩阵的多属性群决策问题,提出了一种专家权重确定方法并利用自适应迭代算法实现。首先,给出了区间数和专家群决策矩阵的定义。然后,使用加权几何系数法计算专家综合权重,并通过比较专家个体与专家群体决策矩阵的偏差距离计算出专家的客观权重,经过多次迭代后得到稳定的专家客观权重与专家综合权重。最后,实例验证了该算法的可行性与有效性。     

一种新的区间数多属性决策的集结方法

对于属性权重和决策矩阵元素均为区间数的多属性决策问题,提出了一种新的方案综合属性区间的集结方法。通过给出与区间权重向量相对应的属性有效权重向量的定义及其具体表达形式,改变已有方法需要求解数学规划模型的做法,运用区间数的数乘运算和加法运算集结方案的有效综合属性区间值,并利用一种对区间数排序的方法,比较各方案的有效综合属性区间值来确定方案的优劣。最后,给出了一个数值例子,结果表明方法简单、有效,易于实现。     

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。     

基于主观与客观集成的属性权重求解方法

针对属性权重未知且属性值为定值的多属性决策问题,分析了两类求解属性客观权重方法的不足,建立了客观权重模型合理性的判定定理。提出了基于熵系数的客观权重模型,此模型可以根据决策的实际情况而设置系统参数,来调节权重的大小程度,所以具有一定的适应性。通过折衷系数把主观权重与客观权重集成,使得到的综合权重同时反映主观和客观程度。最后的实例说明该方法是有效可行的。     

基于TFNCD算子的三角模糊数多属性群决策

针对属性权重和专家权重全部未知的三角模糊数(triangular fuzzy number,TFN)多属性群决策问题,在TFN熵的基础上构造了确信度指标来量化对决策信息的信任程度,构建了TFN确信度(TFN certitude degree,TFNCD)算子,并证明了其置换不变性、幂等性和有界性等性质,结合支持度确定专家权重,提出了基于TFNCD算子的属性信息集结新方法。最后,通过算例的对比分析验证了TFNCD算子及其集结方法的有效性,该方法充分考虑了TFN类型的数据特征和两种权重完全未知的情况,且属性信息集结更加客观高效,计算相对简便,为TFN多属性决策问题提供了新的信息集结方式和解决思路。     

多属性群决策中权重自适应调整的方法

在已知专家和属性主观权重的基础上,提出了一种多属性群决策中权重自适应调整的方法。该方法根据专家个体决策与群体决策之间的偏离程度计算专家权重并用熵权系数法计算属性的权重,以新的权重重新计算出专家个体决策与群体决策,并以此对权重做进一步调整。重复以上步骤,直至计算出稳定的综合权重和决策结果。给出算例说明了该方法的可行性。     

比较法确定多属性决策问题属性权重的灵敏度分析

属性权重的确定将直接影响多属性决策的求解结果,灵敏度分析可以判断决策结论的稳定性。针对比较法所得属性权重进行方案排序,利用经典的线性规划方法,将属性线性相关约束分解为两类物理意义更清晰的属性相关形式表示的约束条件,求解维持既定方案排序的权重变化区间,得出对既定决策排序结果最敏感的属性,从而辅助决策者做出更加合理的决策。计算实例表明,该方法具有可操作性和实用性。     

灰偏好信息群决策的相对熵集结方法

研究灰区间偏好判断信息下的群体决策集结方法问题。将决策专家的灰区间判断信息转化为等价的三元组灰偏好信息, 并将其看作为一个概率分布, 通过研究群体灰偏好概率分布与个体灰偏好概率分布之间一致性的关系, 分别建立不同情形下专家群体决策的最优相对熵集结模型, 分别给出了各优化模型的最优解, 并提出相应的决策算法。气象局综合业务能力评价的实例分析表明, 相对熵集结方法可以有效避免灰区间决策信息在集结过程中的失真与扭曲。     

Novel combinatorial algorithm for the problems of fuzzy grey multi-attribute group decision making

To study the fuzzy and grey information in the problems of multi-attribute group decision making, the basic concepts of both fuzzy grey numbers and grey interval numbers are given firstly, then a new model of fuzzy grey multi-attribute group decision making based on the theories of fuzzy mathematics and grey system is presented. Furthermore, the grey interval relative degree and deviation degree is defined, and both the optimistic algorithm of the grey interval relational degree and the algorithm of deviation degree minimization for solving this new model are also given. Finally, a decision making example to demonstrate the feasibility and rationality of this new method is given, and the results by using these two algorithms are uniform. Keywords: multi-attribute group decision making, fuzzy grey number, grey interval relational degree, deviation degree.     

基于二元语义多属性群决策的灰色关联分析法

针对解决具有语言评价信息的多属性群决策问题,提出了一种基于二元语义信息处理的群决策方法,该方法是采用近年来最新发展的二元语义概念对语言评价信息进行处理和运算,它是依据传统灰色关联分析方法的基本思想,通过计算每个方案对正、负理想方案的语义灰色关联度,最终确定最优方案,使该方案对正理想方案具有最大的灰色关联度和对负理想方案具有最小的灰色关联度.该方法具有对语言信息处理较为精确的特点,避免了以往采用的语言信息处理方法所带来的信息扭曲和损失.最后给出了一个实例分析.结果表明方法简单、有效和易于计算.     

区间数多指标决策问题的灰色关联分析法

通过引进区间数向量范数,对区间数多指标决策问题的决策矩阵进行规范化处理,再利用区间数乘法运算,将区间数多指标决策问题转化成指标取值为区间数的多指标决策问题,在此基础上给出了区间数多指标决策问题的灰色关联分析法,该方法简单实用,所需信息少,并运用该方法分析了一个实际问题。     

给出方案偏好信息的区间数多指标决策方法

针对属性值以区间数形式给出并且已知方案偏好信息的多指标决策问题,提出了一种决策分析方法。首先,对区间多指标决策问题进行了描述;然后,为了反映决策者给出的方案偏好信息,建立了一个目标规划模型,通过求解该模型可得到指标权重信息,从而得到方案的综合评价值,以便进行方案的排序。最后给出了一个算例。     

多属性决策中基于离差最大化的组合赋权方法

依据多属性决策中属性权重的确定方法有多种,每种赋权方法有其各自的特点,为了综合利用各种赋权法的优势,基于离差最大化的基本原理,提出了一种组合赋权方法。该方法通过一个最优规划模型来确定组合权重。研究了模型的求解,给出权重的计算公式,探讨组合赋权方法的检验,确保组合权重能反映主观信息和客观信息,并总结该方法的计算步骤。最后进行实例分析,结果表明该组合赋权方法是有效性的。     

不完全信息多属性群体决策方法

考虑到决策过程中信息的不完全性,对一类不完全信息的多属性群体决策问题进行了研究。在此基础上,建立一组线性规划模型,得到个体对每一个方案的效用区间数,并利用区间数可能度的定义对两个方案进行比较,从而得到个体对方案的排序。在偏好集结过程中,考虑了决策成员对方案给出的排序指标值,同时也考虑了决策成员权重的不完全信息。最后利用一个算例说明了在不完全信息条件下提出的方法能够作出比较合理的决策。     

风险型动态混合多属性决策的灰矩阵关联度法

针对一类指标权重信息未知,指标值为精确数、区间数和语言类模糊数相结合的风险型动态混合多属性决策问题,提出了一种基于灰色矩阵关联度的风险型动态混合多属性决策方法,并通过具体的决策实例,论证了该方法的合理性和可行性,从而为解决风险型动态混合多属性决策问题提供了一种新的途径。     

基于熵权的多属性大群体决策方法

针对传统的大群体决策方法只能处理单方案决策问题的缺陷,提出了一种基于多属性的多方案大群体决策方法。该方法首先将单方案大群体偏好模型与算法推广成多方案大群体偏好模型与算法,获得大群体偏好矩阵,然后利用熵权法获得各个方案的排序权重,最后利用各个方案的排序权重和大群体偏好矩阵获得各个方案的综合评价值矢量。通过该综合评价值矢量中的综合评价值得出各方案的综合排序结果,较好地解决了多属性多方案大群体决策问题。通过计算机仿真实验证明该方法的有效性。     

基于模糊评判的群决策方法

针对群决策为多个决策者对多个目标进行决策的特点,提出了一种新的算法,即模糊评判的群决策方法。该方法首先利用带权贴进度的定义求出各个决策者对各个方案的带权贴进度,然后以群的偏好作为最优策略的准则,来寻找出最优策略。给出了解决群决策问题的数学模型、步骤和过程。通过算例来验证方法的适用性。算例研究结果表明,求出的最优策略与实际模拟结果相一致。