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。     

一种基于误差分析的区间数多属性决策方法

针对属性值以区间数形式给出,属性权重信息完全未知的区间数多属性决策问题,提出了一种基于误差分析的方法。对区间数多属性决策问题及误差传递公式进行了描述,并将区间数决策矩阵写为误差分布的形式。利用属性中间值决策信息,给出了基于属性值绝对偏差的大小确定属性权重中间值的方法,并依据线性加权算法得到方案综合评价值的中间值。在此基础上,依据误差传递公式求出属性权重和方案综合评价值的误差估计值,由此得到权重区间和方案综合评价值区间。进一步利用基于可能度的区间数排序方法得到方案排序。最后,给出了一个算例。     

不完全信息下的群体多属性决策方法

针对群体多属性决策问题,提出一种新的不完全信息下的群体多属性决策方法。该方法假设方案在主观评价属性下的评价值采用区间数的形式来表示专家评价值的不确定性和模糊性。针对每一主观评价属性设定一组与之对应的专家重要性权重值,反映决策者在不同评价属性中的重要性程度,同时考虑到专家评价值的相似度,将专家评价值进行集结得到专家群体关于方案集的决策矩阵。计算各方案与理想方案的相似度,并以此对方案进行优劣排序。通过实例说明所提方法的可行性。     

一种处理语言评价信息的多属性群决策方法

针对具有语言评价信息的多属性群决策问题,提出了一种新的决策方法.该方法采用二元语义表示模型和计算模型进行语言评价信息的处理,并依据LINMAP法的基本思想,在给出群体一致度和不一致度定义的基础上,构造了一个估计正理想点和属性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.最后用实例说明了该方法的有效性与合理性.     

权重信息不完全的多粒度犹豫模糊语言群决策

针对属性权重信息不完全的多粒度犹豫模糊语言型多属性群决策问题,提出了一种基于指派模型的决策方法.本文的主要贡献在于:1)基于犹豫模糊语言术语集的得分函数,提出了从犹豫模糊语言术语集向量中确定备选方案序频次矩阵的算法;2)给出了专家关于备选方案的群体加权序频次矩阵的计算方法,将决策者给出的不完全属性权重信息作为约束条件,建立了混合0-1二次规划模型来确定备选方案的群体排序;3)通过将该方法应用于医疗废物处理技术选择问题,说明了所提决策方法的可行性和有效性.     

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.     

施工导流方案多属性群协商决策

针对异质群体参与的施工导流方案风险型多属性决策问题,分析导流方案决策主体面临不同属性时所对应的偏好尺度和评价效用的差异性,引入群体协商集结理论,提出基于可能度矩阵表征的导流方案群决策策略. 通过对各属性下导流方案决策主体的非一致性、模糊性意见进行协商集结,计算属性权重的协商区间. 基于蒙特卡罗模拟仿真技术,计算随机权重向量下导流方案两两间的优胜概率,得到描述导流方案优胜程度的模糊互补判断矩阵,据此进行备选方案的优先排序,并给出了排序的可信度. 实例验证了该方法的可行性和有效性. 研究为多属性群决策视角下导流方案的优选提供了理论基础和决策支持.     

具有部分指标权重信息的语言多指标决策方法

针对指标权重信息部分已知、部分未知且指标值为语言评价信息的多指标决策问题,提出了一种决策分析方法。对具有部分指标权重信息的语言多指标决策问题进行了描述。给出了求解具有部分指标权重信息的语言多指标决策问题的计算步骤,其核心是将语言评价信息转化为三角模糊数,通过计算每个方案与理想点之间的距离,构建最优化模型,求得未知的指标权重值,进而可计算出每个方案的模糊评价值,相应地通过计算两两模糊评价值比较的可能度,得到所有方案的排序结果。通过给出一个算例说明了所提方法的可行性和实用性。     

权重信息不完全的二元语义多属性群决策方法

针对解决具有语言评价信息的多属性群决策问题,提出了一种基于最大偏差和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。对于属性权重完全未知或属性权重信息不完全的情形,分别给出了一个求解属性权重的简洁公式和一个基于最大偏差的目标规划模型,分别获得相应的属性权重,然后利用二元语义加权算术平均(T-WAA)算子,对二元语义决策信息进行加权集成,继而对决策方案进行排序和择优。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。结果表明该方法简单,有效和易于计算。     

求解不确定型多属性决策问题的一种新方法

研究了属性权重完全未知，属性值为区间数且对方案有偏好的多属性决策问题，提出了一种基于相离度的求解属性权重公式，并利用区间数比较的可能度，对决策方案进行排序，该决策方法既能充分利用规范化评价的先验模糊信息，又能尽可能地满足决策者的主观愿望，且概念清楚，含义明确，易于计算机或计算顺上实际，最后给出了一个实例。