一种基于方案满意度的不确定多属性决策方法

定义方案的综合属性理想值和综合属性负理想值,提出不确定多属性决策中的一个新概念－方案满意度,给出一种基于方案满意度的单目标最优化模型;通过求解该模型即可获得属性权重信息完全未知或只有部分权重信息的不确定多属性决策问题的方案排序;最后通过实例说明该模型的合理性和有效性。     

一种基于判断矩阵信息的多属性群决策方法

对于多属性群决策中的属性和专家赋权问题,鉴于专家对于属性的权重信息和专家的权重信息完全蕴涵在专家给出的判断矩阵中,故应该充分挖掘判断矩阵的特征信息进行赋权.基于这种思想,提出了基于判断矩阵信息的多属性群决策方法,这种客观赋权法结构清晰、计算简便,而且还可以避免应用主观赋权时出现的对专家的主观评判与专家实际决策行为不一致的现象.算例验证证明,该方法具有合理性和有效性.     

不确定性多属性决策中区间数的一种排序方法

为了解决具有不确定性区间数的多属性决策问题,本文给出了一种分析方法．首先是基于文献［５］,介绍了一个决策分析模型;然后针对以区间数形式表示的决策方案综合评价值,提出了关于区间数优势及可能度的概念,并且相应地给出了带有可能度的方案排序方法,这也是本文的重点内容．最后,给出了实例计算.     

多属性群决策中决策者权重的确定方法

在群决策过程中,决策者的权重起着非常重要的作用,它直接影响着群决策的结果。本文将决策者的权重分为主观权重和客观权重两部分,并给出确定多属性群决策中决策者客观权重的几种方法,最后将决策者的主观权重和客观权重组合为决策者的最终权重。     

不确定性多属性决策的一种新方法

讨论了属性值为区间数的一类不确定性多属性决策问题。将属性值转化为决策者的满意值后,结合决策者的满意值和属性本身的权重,提出了一种不同于简单加权算子(SWA)和有序加权平均算子(OWA)的新的融合算子。通过引入区间数比较的可接受度定义,给出了方案排序的一种算法。实例说明了该方法的有效性。     

不确定多属性决策中区间数的一种新排序法

基于一个决策分析模型，提出关于不确定性决策中区间数的一种期望-方差排序方法，证明这种方法与带可能度排序法的一致性，算例表明该方法比带可能度的排序法更加简单易行。     

一种基于集对分析的区间数多属性决策方法

针对属性权重和决策矩阵均为区间数的多属性决策问题,提出了一种基于集对分析的排序方法。通过借鉴集对分析理论把论域三划分的思想,把区间评价值转化成联系数的形式,给出了两个具有直观意义、计算简便的排序准则,并分析其合理性。分析过程中发现,区间数权重向量和区间数决策矩阵的方案评价向量具有不同的自由度,因此需要对它们采用不同的处理方法。最后,通过算例表明算法排序有效。与已有的数学规划等方法相比,该方法计算更为简便,排序准则具有直观的意义。     

一种基于粗集的残缺语言区间信息的多属性群决策方法

针对具有残缺语言区间信息的多属性群决策问题,提出了一种基于粗糙集理论的新的求解方法.对残缺语言区间信息多属性群决策问题进行了描述,采用LOWA算子将不同专家给出的评价信息集结为群体评价信息;通过计算不同方案之间的偏差来度量不同方案之间的相似性,对属性集进行约简,并确定属性权重;进一步地,通过计算每个方案的综合评价值判断方案优劣.最后,给出了一个算例.     

基于纯语言混合几何平均算子的多属性群决策方法

在纯语言加权几何平均(PLWGA)算子和推广的有序加权平均(EOWA)算子基础上给出纯语言混合几何平均(PLHGA)算子,研究了专家权重、属性权重及属性值均以语言形式给出的纯语言多属性群决策问题,提出了一种纯语言多属性群决策方法。最后将该方法应用于解决虚拟企业中的战略合作伙伴选择问题。     

一种基于随机占优准则的多指标多标度大群体决策方法

针对多指标多标度大群体决策问题,提出一种基于随机占优准则的决策方法。将参与决策人针对各指标给出的方案评价信息转化为关于指标评价标度的概率分布,然后依据随机占优准则判断并确定两两方案之间比较所具有的随机占优关系,并构建相应的随机占优关系矩阵。在此基础上,运用PROMETHEE Ⅱ方法得到方案的排序结果。实例分析表明,所提出的方法具有可行性和有效性。     

基于满意度最大的群决策方法

在群决策的过程中，由于决策者的知识水平、背景和主观偏好不同，他们对方案或因素所给的信息判断矩阵也就不同，本文主要针对模糊偏好关系和1～9标度判断矩阵信息，先构造个体满意度函数，然后给出一种合成两类偏好信息的多目标线性规划模型。该方法具有易操作、计算简单的特点，最后的实例验证了本方法的可行性及有效性。     

基于二元语义的八类偏好信息的群决策方法

利用模糊数与二元语义之间的转化方法,研究模糊互补判断矩阵与二元语义判断矩阵之间的内在联系,得到了模糊互补判断矩阵的二元语义转化方法保持原判断矩阵的互补性,满意、完全加性、乘性一致性和方案优先顺序等结论.扩展了该转化方法,给出了八类不同形式偏好信息的一致化和集结方法.最后,通过算例表明了该方法是有效的.     

直觉模糊评价矩阵群决策

研究直觉模糊评价矩阵群决策问题.分别从相关性和相似性的角度提出与决策群体意见整体一致性程度最高的＂理想＂直觉模糊评价矩阵构造优化方法,利用该评价矩阵来评价专家的评判水平,说明本文提出的＂理想＂直觉模糊评价矩阵构造思想与现实中群决策的折衷思想是一致的.     

基于有限扩展优势关系的粗糙决策分析方法

针对基于扩展优势关系的粗糙决策分析方法的局限性，本文给出了一种新的基于拓展粗糙集的多属性决策分析方法。首先提出了有限扩展优势关系的概念；其次在有限扩展优势关系下得到知识的粗糙近似，给出了分类决策规则；第三，通过对比分析，证明了新方法的性能优于现有方法；最后通过一个实例验证新方法的可行性和有效性。     

群组Fuzzy判断矩阵集结方法及其一致性

基于Fuzzy判断矩阵一致性的定义,提出一种构造一致性Fuzzy判断矩阵的新方法,建立了一种加权集结方法的最优化模型,从而得到了群组决策中一类Fuzzy判断矩阵的集结方法,并进一步对其一致性进行了分析和研究。理论分析表明,该集结方法在群组决策中具有明确的实际意义。     

Study on the REM Model for Group Decision Making

IntroductionAsocialchoicefunctionisamappingwhichassignsanonemptysubsetofthepotentialfeasiblesubsettoeachorderedpairconsistentofapotentialfeasiblesubsetofalternativesandascheduleorprofileofvoters'preferences.Consideranopinionaggregationprobleminwhichagroupofexpertsgivetheirscoresthatexpresstheirpreferencestoasetofalternativesanddesiretocombinetheirscoresintoasingleaggregationpreferenceoverthealternativeset.Theunderlyingideahereisthattheconsensusofnumerousexpertsresultsinasuperiorpreferenceonthe…     

物流园区规划建设规模确定的模糊语言多属性群决策模型

结合模糊集理论和多属性群决策理论，提出基于模糊语言多属性群决策的物流园区规模确定模型。模型的主要特点是利用模糊有序加权平均（FOWA）算子对专家给出模糊语言判断信息进行集结，由三角模糊数期望值公式求得物流园区规模影响因素的权重向量；综合考虑定性和定量指标构造决策矩阵，运用模糊加权算术平均（FWAA）算子对各影响因素评估信息进行集成，得到各物流园区的综合评分值，从而得到各物流园区的具体规模。算例表明该模型的合理性和有效性，为客观、科学地规划物流园区规模提供一套可行方法。     

一种基于专家模糊偏好集结的群决策方法

本文分析了群决策的特性,提出一个以决策群体的模糊偏好集结为基础的求解群决策问题的方法,建立了方法的数学模型,并通过例子对方法的使用做了说明。     

基于偏差最小化模型的多属性决策集成方法

分析一般线性加权法和关联系数分析法的优缺点,基于偏差最小化原理,建立了两种方法的集成模型,该模型充分利用专家赋予的属性权重值和评价矩阵信息值的相关性,求出更合理的属性权重值来进行决策,保证决策结果与一般线性加权法和关联系数分析法的一致性.实例表明了该方法的可行性和优越性.