基于偏序线性扩张的群决策方法

针对决策者关于每个属性给出方案集的偏序偏好,决策者没有确定权重的多属性群决策问题,提出了一种新的集结排列方法。该方法首先利用偏序的线性扩张求出方案集在各个属性下的排列概率,进而定义一偏好关系的概念,得到每对方案间的偏好度,然后采用OWA算子对决策群体进行集结,集结后的群体偏好具有偏序特征,能更真实地体现现实的决策问题,并且最大程度地反映了决策群体的偏好。最后给出了一个算例。     

基于线性扩张的群决策方法

针对决策者给出方案集在每个属性下的偏序偏好,且决策者没有确定权重的多属性群决策问题提出了一种新的集结排列方法。该方法首先利用偏序的线性扩张求出方案集在各个属性下的排列概率,进而定义一偏好关系的概念,得到每对方案间的偏好度,然后采用OWA算子对决策群体进行集结,集结后的群体偏好具有偏序特征,能更真实地体现现实的决策问题,并且最大程度地反映了决策群体的偏好。最后给出了算例。     

正态模糊数型多属性决策模型及其应用

针对属性权重未知(完全未知或部分未知)且方案属性值、主观偏好值为正态模糊数型的多属性决策问题,基于规范化理想解和相似度提出一种决策方法.该方法首先给出模糊数的相似度、期望、方差等概念,基于相似度最大化建立并求解优化模型,得到各属性的最佳权重.然后从期望和方差的综合角度考虑求出决策方案的规范化理想解,进而求出各方案与规范化理想解之间的相似度大小,并据此对各方案进行排序.最后通过算例分析说明了该方法的可行性和实效性.     

基于直觉模糊动态信息交互的多属性群决策模型

针对目前的多属性群决策研究中很少考虑信息交互环节等问题,提出一种基于直觉模糊动态信息交互的多属性群决策模型。模型中用直觉模糊集表示决策属性值,通过定义两直觉模糊集的相似度,计算各个专家对方案的偏好矢量与理想方案偏好矢量间的相似度。通过计算群体的平均相似度和专家的决策偏差,若决策偏差大于给定阈值,则通过信息交互对决策偏好进行修正,直到所有的专家的决策偏差都小于给定阈值为止。计算各个方案与理想方案的加权相似度,按加权相似度排列,根据加权相似度最大原则选出最优方案。最后,通过结合1个实际案例讨论本模型的实施步骤,并与未考虑动态信息交互的模糊动态信息群决策方法进行比较,结果证明它是可行和有效的。     

基于理想点的三角模糊数群体多属性决策法

针对模糊群体多属性决策问题,提出了一种新的属性权重和属性值均以三角模糊数形式给出的模糊群体多属性决策方法.该方法先假设方案在主观评价属性下的属性值采用三角模糊数的形式来表示专家评价值的模糊性和不确定性,而后假定每一主观评价属性都有一组相应的专家权重值,以反映专家在不同评价属性中的重要性程度,同时考虑到专家意见的相似度,将专家意见进行集结得到专家群体关于方案集的模糊决策矩阵.最后定义了三角模糊数正理想方案和负理想方案,计算各方案与理想方案的接近度,以此给出了三角模糊数群体多属性决策问题的理想点法.通过实例分析说明了该方法的可行性和有效性.     

一类不确定信息下的多属性决策问题的研究

对一类不确定信息下的多属性决策问题进行了研究,给出了不确定信息的定义,即在决策过程中决策者不仅不能准确地估计方案的属性值,甚至不能确定同一属性下方案之间的偏好关系.在此基础上,提出使用具有置信结构的偏序关系来表示不确定信息,并给出了解决这类问题的模型和方法.该方法首先采用证据推理算法对不确定信息进行集成,然后使用优势和劣势这2种指数来确定方案间的偏好关系,并在这2种指数的定义中使用了偏序之间的距离公式.最后通过一个例子说明,在信息不确定的情况下该方法能够帮助决策者做出比较合理的决策.     

区间二型模糊语言Z-numbers及其应用

针对区间二型模糊多属性群决策问题,提出了以区间二型模糊语言Z-numbers(IT2FLZNs)为信息环境的群决策方法。首先,在区间二型模糊集和Z-numbers理论基础上提出了区间二型模糊语言Znumbers并定义了其相关运算性质,提出了两个区间二型模糊语言Z-numbers之间的相似度与距离;其次,在专家和属性权重都未知的情况下,根据决策中总体不确定性最小原则,利用相似度构建最优化模型,确定专家和属性的权重,并且通过综合比较各方案的群体效用值、个体遗憾值和亲密度来选择最优方案;最后,通过一个银行流动风险的实例验证所提方法的有效性与可行性。     

基于顾客感知的铁路客运服务质量评价

从旅客需求的角度出发，针对旅客对铁路客运服务质量的感知是用模糊语言表示的情况，提出了一种基于模糊语言之间相似度的多属性分析方法。该方法通过集结顾客对铁路客运服务质量的感知评价，运用相似关系确定出各铁路客运公司分别与正理想和负理想客运公司的相似度，得出顾客对铁路客运服务质量的综合偏好，该偏好结构具有符合现实决策行为的偏序结构。通过实例分析表明：该方法科学、有效，可以指导铁路客运公司的策略制定。     

基于直觉模糊集的物流配送中心选址决策

为了能够更好的利用模糊集理论处理物流配送中心的选址问题,提出了一种新的直觉模糊集的定义和相似度,以及基于直觉模糊集相似度的多属性决策方法。通过线性规划模型得到指标的最优权重和相应的方案排序,最后将该方法应用于实际物流配送中心选址问题。结果表明,该方法比传统的模糊集方法更好的模拟实际了决策环境,从而建立更加符合现实的决策模型。     

基于广义权联系度距离的多属性决策模型

针对多属性决策的不确定性问题,提出集对分析方法处理确定性不确定性问题.从确定性与不确定性辨证关系出发,将方案指标集与指标理想集作为集对,给出了各方案与正理想方案的广义权联系度距离定义、各方案与负理想方案的广义权联系度距离定义,讨论了现阶段集对分析在多属性决策中的应用情况,指出了其存在的不足,提出了基于广义权联系度距离的多属性决策模型,并将其应用于矿山设备优选中.应用表明,基于广义权联系度距离的多属性决策模型适合多个方案的优选,为多属性决策提供了一条新的途径.