基于偏爱距离的群体决策

对于群体决策问题，章引进供选方案间的偏爱距离和偏爱距离映射的概念。在此基础上，建立了序数偏爱下的群体决策公理，即偏爱距离公理。最后，给出一种满足偏爱距离公理的偏爱距离。     

随机偏爱群体决策和不可能性定理

随机偏爱是一类不完全信息偏爱.在群体决策问题中,对于决策者的偏爱为随机的情况,文中定义了从决策个体到决策群体的群体随机偏爱映射,同时给出了一组相应的随机偏爱公理.证明了不存在同时满足这组公理的群体随机偏爱映射,从而建立了不可能性定理.     

群体决策的模糊偏爱公理和不可能性定理

对于群体决策问题中决策个体和决策群体偏爱均为模糊的情况,建立了较弱的传递性意义下的模糊偏爱公理系和不可能性定理.在模糊偏爱的意义下,扩展了群体偏爱的ArroW不可能性定理.     

群体决策的随机较多法

对于各决策个体可以作出随机偏爱排序判断的群体决策问题,给出一个群体对所有供选方案进行偏爱排序的随机型较多规则,检验了此规则满足随机偏爱公理的情况,并且进一步研究了它的两个理性性质.     

不完全信息群体决策的Borda数规则

对于不完全信息群体决策问题,建立了不完全信息Borda数规则,并研究它的性质和满足Arrow偏爱公理系的情况.在信息不完全的情况下,扩展了确定性下的Borda数规则.     

群体决策的k—较多规则

本文给出求解群体决策的一个新的规则，即ｋ－较多规则，并且论证了它满足Ａｒｒｏｗ公理中的４个公理。     

群体决策的k－较多规则

本文给出求解群体决策的一个新的规则，即ｋ－较多规则，并且论证了它满足Ａｒｒｏｗ公理中的４个公理．     

群体决策中k-偏差规则的排序法

提出了群体决策中的k-偏差规则,验证了其满足Arrow公理系中的四个公理并具备匿名性、中立性和非传递性等特征；为了排序,提出选择函数的概念,解决了不具备传递性的k-偏差规则的排序问题.     

Blin法在群体决策中的理性条件及其应用

利用Blin法来对群体决策中的供选方案进行排序,验证了Blin法满足Arrow提出的四个公理,并讨论了群体最优解的存在条件,最后给出其排序方法和实例分析.     

关于塔形惩罚的群体评分方法

对于群体决策问题，本文给出一类基于塔形惩罚的评分排序方法，并且验证了该方法类对应的群体偏差映射满足偏差公理的情况。此外，还讨论了方法类的几种典型的特例。     

基于决策偏好距离的多阶段群决策快速集结方法

针对具有互反判断矩阵偏好信息的多阶段群决策问题,文章提出了一种基于决策偏好距离的快速集结方法。首先对决策偏好距离相关概念进行定义,阐述了基于决策偏好距离的多阶段群决策集结过程;其次,利用决策偏好距离算法对单一专家的阶段内权重和阶段间权重进行测度,得出最优的专家权重;然后,通过加权几何平均算子拟合出最优的专家判断矩阵和最优的群体决策偏好;最后,给出算例,分析结果表明该方法具有合理性。     

三种理性选择函数展示偏好描述的比较分析

研究了选择函数理性化的展示偏好描述,通过定义局部严格展示偏好,给出了伪传递理性选择函数、拟传递理性选择函数和非循环理性选择函数的展示偏好描述公理,并对各展示偏好公理进行比较分析,将选择函数的展示偏好描述推广到了其他理性形式．     

Joint efficient ordering method for group multiobjective programming

This paper introduces the concepts of individual efficient pair and group efficient pair for each alternative in group multiobjective programming, and corresponding to these concepts defines the concepts of individual joint efficient preference and group joint efficient preference, respectively. Based on the fundamental properties of the mapping from individual joint efficient preference to group joint efficient preference and group efficient number of alternative, a method of ordering alternatives for group multiobjective programming problems is given.     

F-拓扑空间的分离公理

[1]中引入模糊拓扑空间的概念后,有关讨论已有很多,我们仿照,将中的概念与中的一般拓扑空间的有关概念对比,来讨论模糊拓扑空间的分离性,并提出一些概念和分离性的等价命题。另外利用远域和开邻域相结合定义模糊拓扑空间的另一种类型分离性。     

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.     

多属性效用理论的一组公理

本文将多属性效用理论推广到无穷周期情况,建立一组公理。并由此公理得到一些有趣结论。     

关于Von Neumann理性行为公理

首次引入展望空间的基和维数的概念，并证明了在Von Neumann-Morgenstern理性行为公理下，有限随机决策中展望空间的维数至多为2。由此说明该公理体系的局限性和条件的苛刻性。     

有理数概率下的效用表示定理

Von Neum ann- Morgenstern的期望效用理论假设对所有的抽奖 (c1 ,p;c2 ,1- p) (以概率 p抽得结果 c1 ,以概率 1- p抽得结果 c2 )的偏好序在所有实数 p(0≤ p≤ 1)均有意义 ;而且期望效用理论基于一组公理 ,从而保证效用函数的存在性和正线性变换意义下的唯一性。然而 ,当概率为无理数时 ,对于抽奖就难以给出直观的解释 ,J.C.Shepherdson首先研究了基于有理数概率度量的效用理论。作者提出一组有理数概率下效用函数存在的公理 ,并证明该公理体系下的效用表示定理。