供应能力约束下多源采购模糊群决策方法

基于采购企业经常向多家供应商采购的实际需要,本文研究了存在供应能力约束的多源采购决策问题。其决策过程分2步进行:第1步运用群组AHP法、聚类分析法确定属性主观权重,运用熵值模型确定属性客观权重,并将属性主观权重和客观权重线性加权拟合成属性综合权重,通过TOPSIS方法对供应商进行排序;第2步对初步入选的供应商,考虑供应能力约束,建立多目标规划模型,确定采购数量在各个供应商间的最优分配。最后通过具体实例给出该方法的决策过程。     

对方案有偏好的模糊多属性决策的GRA方法

针对属性权重信息不完全且属性值和对方案的主观偏好信息均以三角模糊数形式给出的多属性决策问题,提出了一种基于灰色关联分析GRA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,给出了解决该问题的计算步骤,其核心是通过构建并求解一个单目标最优化模型,通过求解该模型得到属性权重信息,从而得到每个方案客观偏好值对主观偏好值的灰色关联系数,进而计算出每个方案客观偏好与主观偏好的关联度,根据关联度对所有方案进行排序.最后给出了一个数值例子,结果表明方法简单,有效和易于计算.     

无人战斗机态势评估变精度粗集决策方法

为了解决在态势评估中一般粗糙集决策方法仅对规则进行提取而不完成规则匹配的问题,提出了基于加权相似性度量的无人战斗机（unmanned combat aerial vehicle, UCAV）态势评估的变精度粗集决策方法。建立了UCAV态势评估决策信息系统模型,基于正确分类率β的确定原则,给出了β值的确定方法,在该β值下从决策模型中提取出了决策规则。提出了基于互信息度的属性相对重要度计算方法,并依据相对重要度给出了属性的客观权重,结合专家经验形成了属性的综合权重。提出了基于属性综合权重的加权相似性度量方法,通过比较当前对象与决策信息系统中所有对象的相似程度给出决策结果,完成对该对象作战意图的预测。结果表明,该方法有利于UCAV对对象作战意图的预测和判断。     

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。     

基于灰熵优化的加权灰色关联度

基于灰色系统内各因素关系稳定的基本假设和灰内涵序列熵的分析,首次给出了灰关联分析中关联系数权重的确定方法。通过定义加权灰色关联系数分布密度值,构建了灰内涵序列,建立了关联系数权重的优化模型,并以算例验证了该方法的有效性与实用性。结果表明,该方法能够反映不同时点关联系数的重要性,使关联系数的波动性得到了有效控制,解决了局部点关联系数控制整个灰色关联序的问题。     

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.     

基于满意度函数的群决策排序方法

针对层次分析法中决策成员对决策元素的两两比较判断值与群体偏好值往往会偏离的情形,提出基于满意度函数的群体决策排序方法.该方法利用基于离差的满意度函数,通过建立偏好度集结的目标规划来确定层次分析法中的属性权重.该方法能避免目前多数研究中仅将决策成员当成信,包提供者的情况.还能解决判断值缺失下的群体偏好度集结问题与决策成员的不同权重问题.最后给出一个具体的算例证明该方法有效.     

基于离差的模糊多属性决策法及其应用

针对属性权重完全未知且属性值为三角模糊数的多属性决策问题,本文提出了一种基于线性规划和模糊向量投影的决策方法.该方法给出了三角模糊数向量投影、相对贴近度等概念.基于加权属性值离差最大化建立一个线性规划模型,通过求解此模型得到属性的权重,从而计算各方案的加权属性值在模糊正理想点和负理想解上的投影 ,进而计算相对贴近度,并据此对方案进行排序.最后,通过算例说明模型及方法的可行性和有效性.     

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。     

空空威胁评估在综合辅助决策系统中的应用研究

首先分析了综合辅助决策系统中空对空多目标威胁评估的特点,在此基础上,根据综合辅助决策系统设计的需要,以多属性决策(Multiple Attribute Decision Making,MADM)理论为基础,通过改进威胁评估模型中常用的层次分析法和威胁指数法采设计新的空空威胁评估模型.该模型通过构造更合理的各属性加权函数和细分空中目标类别来提高各种不同情况下空空威胁评估的准确性和合理性.仿真结果表明了该模型的有效性.     

ELECTRE-Ⅲ法权重的敏感性分析方法

权重选取的不确定性将直接影响多属性决策的求解结果,而敏感性分析是处理权重不确定性的有效方法。针对ELECTRE Ⅲ方法的权重,建立了一种新的敏感性分析数学模型,利用经典的线性规划方法,求解使得某方案排序第一且变化最小的权重值,解决了权重超出稳定区间后排序方向改变的问题,有利于帮助决策者及时调整权重,得到合理结果。     

基于变权和TOPSIS方法的灰色关联决策模型

为提高现行灰色关联模型决策结果的可靠性,将惩罚型变权方法引入到模型指标权重设定中,使各方案指标权重随指标状态值的变化而变化;同时借鉴TOPSIS方法的思想,分别考察各候选方案与正、负理想方案间的关联程度并予以集成;构建了基于变权和TOPSIS方法的灰色关联决策模型。将其应用于项目评标决策案例,通过与现行方法的对比分析,证明了该模型有助于优选出指标间较为均衡的方案,决策结果更为合理可靠;通过不同惩罚水平下结果的对比分析,表明该模型具有较强灵活性,可以适应不同的均衡决策要求。     

多目标组合决策方法研究

针对采用几种不同方法确定指标权系数的多目标决策问题 ,证明了由期望效益法优化模型确定的综合权系数为几种方法确定的权系数的平均值 ,并构造了一种具有兼顾不同方法确定的权系数的综合决策模型。该模型通过假定待确定的权系数为由几种方法确定的权系数的线性组合 ,构建每一指标下任一方案与其它方案的离差 ,进而构建最优模型 ,求解最优模型得到权系数。该模型对群决策同样适用。实例应用说明 ,该方法可行、有效 ,可应用于经济决策的实际问题中。     

基于组合权重的异构无线网络选择算法

针对异构网络环境下网络选择算法采用单一方法确定判决指标权重存在的片面性问题,提出了基于组合权重的异构无线网络选择算法.首先根据用户需求建立判决矩阵,并进行层次分析,得到各判决指标的主观权重,同时对判决指标进行熵值处理,得到其客观权重;然后对主客观权重进行博弈均衡,确定指标的组合权重;最后对备选网络进行灰色关联分析,并运用组合权重对关联系数进行加权排序,得到最优接入网络.仿真实验证明:该方法能综合考虑多种接入判决指标,提高了异构网络中多模终端选择网络的准确性.     

基于混合多属性信息的复杂多阶段决策方法

针对属性权重和阶段权重完全未知且属性信息表示为混合形式的多阶段决策问题,提出一种新的决策方法。首先,将混合型属性信息统一成区间数形式,在此基础上根据属性信息的熵权区间和离差水平确定属性权重。然后,借助有序聚类法将决策对象各个阶段的矢量信息划分为若干个聚集,再以聚集中决策矢量的距离最小化为目标,构建优化模型求得聚集内各矢量的阶段权重,进而得到所有决策对象的综合阶段权重。最后,利用TOPSIS法对决策对象进行排序,并通过算例对该方法的可行性和实用性进行证明。     

Method for multi-attribute group decision-making based on the compromise weights

Multi-attribute group decision-making problems are considered where information on both attribute weights and value scores of consequences is incomplete. In group decision analysis, if preference information about alternatives is provided by participants, it should be verified whether there exist compromise weights that can support all the preference relations. The different compromise weight vectors may differ for the ranking of the alternatives. In the case that compromise weights exist, the method is proposed to find out all the compromise weight vectors in order to rank the alternatives. Based on the new feasible domain of attribute weights determined by all the compromise weight vectors and the incomplete information on value scores of consequences, dominance relations between alternatives are checked by a nonlinear goal programming model which can be transformed into a linear one by adopting a transformation. The checked dominance relations uniformly hold for all compromise weight vectors and the incomplete information on value scores of consequences. A final ranking of the alternatives can be obtained by aggregating these dominance relations.     

社会网络环境下基于犹豫度和一致性的大群体决策方法

针对社会网络环境下,决策成员偏好为直觉模糊数的大群体决策问题,提出一种新的决策方法.根据决策成员的社会网络关系,利用Louvain社区发现算法进行决策成员社区划分,并利用节点的度中心性和紧密中心性确定基于社会网络结构的决策成员权重和分区权重.进一步,提出新的直觉模糊数距离公式,并引入犹豫度,获取分区的犹豫水平和一致性,进而确定基于犹豫度和一致性的分区权重.在此基础上,有效融合基于社会网络结构和基于犹豫度和一致性的分区权重,确定分区综合权重,进而对备选方案进行排序.最后,通过生态安全案例分析验证本文方法的有效性,对比分析显示了所提方法的优势和合理性.     

区间数多指标决策问题的新灰色关联分析法

针对属性权重和属性值均为区间数的多属性决策问题,提出了一种新的灰色关联分析法。首先定义了区间数正理想方案,由此计算出各方案相对于正理想方案的区间数灰色关联系数。然后运用区间数的数乘运算和加法运算计算出各方案相对于正理想方案的关联度,并利用一种对区间数排序的方法,比较各方案的关联度来确定方案的优劣。给出了一个数例,证明所提方法简单、有效,易于实现。