复杂网络视角下的大规模群体DEMATEL决策方法

针对如何实现群体DEMATEL意见集结的问题,以关系网络为切入点,提出一种新的复杂网络视角下的大规模群体DEMATEL决策方法.首先,将决策者视为网络节点,并依据决策者DEMATEL评分矩阵的一致性构造复杂网络;其次,设计网络凝聚度和子群凝聚度,在此基础上确定节点权重和子群权重;最后,基于网络密度算子对大规模群体DEMATEL矩阵进行有效集结,并利用DEMATEL方法进行多属性决策.文末通过一个算例验证了所提方法的可行性与合理性.数值算例分析表明,该方法能够较为全面、准确地集结大规模群体DEMATEL评分,且其结果的稳定性亦较为理想.     

混合信息下的多属性大规模群体决策方法

针对多属性大规模群体决策问题中决策者评价信息类型不一致的情况,提出一种包含精确数、区间数、语言信息的多属性大规模群体决策方法。首先,定义了几种不同的转换函数,以此将各决策者给出的精确数、区间数、语言信息一致化为虚拟语言术语;然后,给出了大规模群体决策矩阵的的分组方法,并利用新的三维语言密度算子对其进行集结;最后,在语言幂Heronian算子的基础上,对群体综合决策矩阵进行集结。通过算例验证了所提方法的可行性与有效性。算例分析表明,该方法不仅能够较好地解决混合信息的处理问题,以及能够充分考虑群体共识度;还能够体现属性之间的关联性,以及反映集结值的整体均衡性,因此可使得决策结果更为客观合理。     

混合信息下的多属性大规模群体决策方法

针对多属性大规模群体决策问题中决策者评价信息类型不一致的情况,提出一种包含精确数、区间数、语言信息的多属性大规模群体决策方法。首先,定义了几种不同的转换函数,以此将各决策者给出的精确数、区间数、语言信息一致化为虚拟语言术语;然后,给出了大规模群体决策矩阵的的分组方法,并利用新的三维语言密度算子对其进行集结;最后,在语言幂Heronian算子的基础上,对群体综合决策矩阵进行集结。通过算例验证了所提方法的可行性与有效性。算例分析表明,该方法不仅能够较好地解决混合信息的处理问题,以及能够充分考虑群体共识度;还能够体现属性之间的关联性,以及反映集结值的整体均衡性,因此可使得决策结果更为客观合理。     

基于正态分布区间数的概率测度及多属性决策

针对决策中采用均匀分布区间数描述模糊评价值的局限性,提出了应用正态分布区间数进行多属性决策的方法。分析了模糊数的可能性测度,通过概率分布特征量生成正态分布区间数,给出了基于正态分布区间数与一般模糊区间数的互换关系。由正态分布特性确定了正态分布区间数两个模糊算子,采用简化方法对模糊综合评判向量进行模糊集结。采用模糊随机仿真方法生成综合评估值,对统计结果采用模糊均值和方差的排序方法进行决策。实例计算表明了两种方法的有效性。     

基于区间运算的随机多准则决策方法

针对准则权重信息不完全且准则值为正态分布随机变量的多准则决策问题,提出一种基于区间运算的随机多准则决策方法。该方法将正态分布准则值转化为区间数,利用离差最大化原理和不完全准则权重信息建立区间参数线性规划模型,将其转化为最优模型。通过对最优模型进行求解,得到最优准则权重向量,从而构造加权规范化区间决策矩阵。然后计算每个方案到区间理想点的区间距离,并根据其大小确定方案集的带有可能度的排序。最后算例说明该方法的有效性和可行性。     

基于熵和关联系数的区间直觉模糊决策方法

针对决策信息为区间直觉模糊数且属性权重完全未知的多属性决策问题,提出了一种基于熵和关联系数的决策方法。首先,构建了一种新的区间直觉模糊熵,并提出基于该区间直觉模糊熵的属性权重确定方法。然后,提出了考虑属性权重的区间直觉模糊关联系数,进一步基于以上原理给出了解决属性权重完全未知且属性值为区间直觉模糊数的多属性决策问题的决策步骤。最后,依据以上决策步骤,通过算例的计算表明了该方法的简单性与有效性。     

一种连续型随机多属性大群体决策方法

针对属性权重信息完全未知和属性值为连续型随机变量的多属性大群体决策问题,提出了一种大群体决策方法。该方法将正态分布的3σ原则推广到任意分布,将随机属性值转化成区间数;并把实数范围内的模糊聚类算法扩展到区间数上,通过该算法将大群体中的成员按偏好形成若干个不同的聚集;在此基础上定义并计算群体中各个聚集和整个大群体的区间评价矩阵;然后利用不确定性有序加权平均算子获得决策方案的综合排序。最后通过一个实例对方法进行了验证。     

信息不完全确定的动态随机多属性决策方法

针对属性权重信息不完全确定、属性值为正态分布随机变量且数据信息来自于不同时期的动态随机多属性决策问题,给出了正态分布数的运算法则,定义了正态分布数加权算术平均(NDNWAA)算子和动态正态分布数加权算术平均(DNDNWAA)算子,进而提出了一种信息不完全确定的动态随机多属性决策方法.该方法利用DNDNWAA算子和NDNWAA算子对正态分布属性值进行集成;利用正态分布属性值的方差和属性权重的随机性,通过建立优化模型确定最优属性权重;利用正态分布3σ原则、区间数比较的可能度公式和互补判断矩阵的排序公式对决策方案进行排序和择优.最后,实例分析表明了该方法的可行性和有效性.     

属性值为区间数的决策对象相对相似规划模型

对于属性值是区间数的不确定多属性决策问题,首先在界定区间数相对相似度的基础上给出两种新的供选决策对象Max型与Min型相对相似度定义,提出区间数相对相似度与比较优势关系理论并得到一些优良性质关系和结论;其次借鉴合作博弈中可能度最大化算法构建一种确定属性权重向量的区间数型决策对象相对相似规划模型,通过集结所有决策对象比较的总体相对相似度值便于对方案对象集进行优劣筛选和次序排定,以此得到一种新的区间数多属性决策对象的相对相似规划模型算法;最后通过算例分析说明该算法的可行性和实用性.     

基于二元不完全偏好的群决策方法

分析了群决策过程中不完全区间数互反判断矩阵和不完全区间数互补判断矩阵的集成方法.基于决策者给出的允许偏差,定义了群决策满意度隶属函数,建立了求解群体偏好满意程度最大化的权重模型,提出了群体偏好一致性程度的衡量指标,研究了对一致性程度较差的决策者判断进行交互调整的方法.为解决模型存在多组最优解以及因决策者判断误差波动造成的决策误导问题,建立了群体偏好权重分布范围的估计模型.通过算例分析,证明了方法的有效性及实用性.     

基于熵最大化的区间直觉模糊多属性群决策方法

针对决策信息为区间直觉模糊数且属性权重完全未知的多属性群决策问题, 提出了一种基于信息熵的决策方法. 为保证决策的完善性, 首先从区间直觉模糊数的几何意义出发, 提出了一种相对合理的比较方法, 同时定义了一种区间直觉模糊矩阵的规范化方法, 并详细论证了方法的相关性质. 该方法不仅能够保证区间直觉模糊数的形式, 而且最大程度的降低了信息损失. 接着, 提出一种基于区间直觉模糊值熵最大化的权重确定方法, 最后, 将该方法应用在ERP选优的群决策问题中, 用一个实例验证了方法的有效性.     

关于序区间偏好信息的群决策方法研究

在群决策分析中,基于序区间偏好信息的排序方法的研究是一个新的重要研究课题.针对决策分析中基于序区间偏好信息的群决策方法问题,提出了一种新的分析方法.首先,提出了序区间的有关定义及性质；其次,通过定义序区间的可能度及可能度矩阵的概念,得出了每个专家的可能度矩阵均具有满意一致性的互补判断矩阵结论.进而构建了基于群体一致性的最优化模型,依据计算的最优权重向量给出了一种关于序区间偏好信息的群决策方案排序方法.最后,通过一个算例说明了提出的分析方法.     

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.     

基于区间数决策矩阵的评判专家水平的研究

针对群决策中基于区间数决策矩阵形式偏好信息的评判专家水平问题,提出了一种分析方法。首先,给出了有关区间数、专家群体判断区间数决策矩阵的定义及其决策矩阵的规范化方法。通过定义专家给出的决策矩阵中各个元素与综合评价矩阵中对应元素之间的相对偏差,给出了基于区间数决策矩阵形式偏好信息的专家评判水平的分析方法。同时,利用数理统计方法,给出了专家评判水平分类的判别方法。通过一个算例说明给出的分析方法。     

军事信息系统项目军民融合决策评估模型

针对军事信息系统项目军民融合事前决策评估问题,提出了一种基于改进层次分析法和云模型的军事信息系统项目军民融合需求度评估模型,为研究军民融合评估工作探索一条新的途径.利用正态分布区间数表示评估数据,并利用区间数逆向云发生器生成各评估指标云.同时采用兼顾形状和距离的正态云模型相似度测算方法对军民融合需求度进行综合评估.仿真实验表明,本文提出的评估模型具有很好的合理性和可用性.     

灰色多属性偏离靶心度群决策方法

针对一类属性值、属性权重和决策者权重均为区间灰数的群决策问题,引入群体正靶心、负靶心和群体偏离靶心度的概念,提出了灰色多属性偏离靶心度群决策方法,即群决策的结论应尽量接近所有成员最理想的方案,即越接近群体正靶心而同时又远离群体负靶心的方案,则方案越优. 文章分别给出了灰色多属性群决策问题的决策矩阵的构建及规范化,提出了正负群靶心及群靶心距的计算方法;最后,利用群体偏离靶心度的大小对各方案的优劣进行排序,实现多目标群决策. 文末通过算例说明了该方法的有效性.     

多属性决策中区间数偏好信息的一致化方法

构造了多属性决策中4种区间数偏好信息,即区间数偏好次序、区间数效用值、区间数互补判断矩阵和区间数互反判断矩阵之间的转换关系函数,得到具有不同形式的不确定性偏好信息一致化。算例表明该方法简单实用。     

一种考虑所有权重信息的区间交叉效率排序方法

针对交叉效率评价方法中交叉效率不唯一的问题,在分析现有解决方法缺陷的基础上,提出了考虑所有权重信息的区间平均交叉效率,即将所有决策单元的交叉效率值定义在各自的一个区间数上,该区间数考虑了所有决策单元自评时的权重信息,通过比较各决策单元的区间平均交叉效率值,从而可以对所有决策单元进行充分排序,利用该方法能够很好地解决现有方法所存在的部分缺陷.最后通过算例对该方法进行了演示.     

群决策中区间数判断矩阵的集结及权重的计算

对群组决策中不确定判断矩阵的集结及相关性质进行了讨论，并针对不同的情况提出了几种群组区间数判断矩阵的集结方法，同时还给出了由区间数判断矩阵导出其权重的一种新的计算方法及应用算例。     

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。