给出方案偏好信息的区间数多指标决策方法

针对属性值以区间数形式给出并且已知方案偏好信息的多指标决策问题,提出了一种决策分析方法。首先,对区间多指标决策问题进行了描述;然后,为了反映决策者给出的方案偏好信息,建立了一个目标规划模型,通过求解该模型可得到指标权重信息,从而得到方案的综合评价值,以便进行方案的排序。最后给出了一个算例。     

区间数多指标决策问题的灰色关联分析法

通过引进区间数向量范数,对区间数多指标决策问题的决策矩阵进行规范化处理,再利用区间数乘法运算,将区间数多指标决策问题转化成指标取值为区间数的多指标决策问题,在此基础上给出了区间数多指标决策问题的灰色关联分析法,该方法简单实用,所需信息少,并运用该方法分析了一个实际问题。     

不确定集结算子及其在多属性决策中的应用

针对方案评估中属性信息的不确定性,提出了一个基于不确定信息的多属性集结算子。该算子将有序加权平均(OWA)算子和广义平均算子相结合而成的广义有序加权平均(GOWA)算子推广到不确定的环境中,提出了一个广义不确定有序加权平均(GUOWA)算子。并且给出了基于GUOWA算子的不确定多属性决策方法,最后的实例说明该方法的有效性和合理性。     

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.     

基于区间数多属性决策的导弹突防效能评估方法

随着导弹攻防对抗技术的复杂性、不确定性日益增强,导弹突防效能评估问题也日益复杂。考虑区间数理论处理不确定问题的优越性,建立了基于区间数多属性决策的导弹突防效能评估模型,对导弹突防效能评估指标体系构建、权重确定和信息集结方法进行了研究。在此基础上,采用区间数多属性决策方法对几种导弹突防方案进行了突防效能排序计算,验证了采用区间数多属性决策方法评估导弹突防效能的有效性和可行性。     

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。     

混合型多属性决策的HB-SIR方法

针对权重已知且属性值为精确数、区间数、三角模糊数和梯形模糊数的混合型多属性决策问题,提出了一种新的混合型级别高于方法(hybrid superiority and inferiority ranking,HB SIR)。该方法依据混合型多属性决策矩阵构建正负理想方案,将混合型多属性决策矩阵转化成标准优势和劣势差异信息矩阵,进而通过高斯准则计算各个方案的优势指数和劣势指数,构建优势矩阵和劣势矩阵,并使用简单加权(simple additive weighting,SAW)方法计算出方案的优势流和劣势流,据此获得方案的部分或完全排序。最后,通过一个算例验证了该方法的有效性。     

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。     

Method for multiple attribute decision making based on incomplete linguistic judgment matrix

With respect to the multiple attribute decision making problems with linguistic preference relations on alternatives in the form of incomplete linguistic judgment matrix, a method is proposed to analyze the decision problem. The incomplete linguistic judgment matrix is transformed into incomplete fuzzy judgment matrix and an optimization model is developed on the basis of incomplete fuzzy judgment matrix provided by the decision maker and the decision matrix to determine attribute weights by Lagrange multiplier method. Then the overall values of all alternatives are calculated to rank them. A numerical example is given to illustrate the feasibility and practicality of the proposed method.     

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。     

集对分析与多属性决策

介绍了多属性决策中的集对分析方法,该方法集方案综合排序与排序稳定性分析于一体,是一种完整、有效的新方法。表2,参3。     

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。     

三参数区间数据信息集成算子及其在决策中的应用

研究了三参数区间数据信息的集成问题.基于连续区间数据有序加权平均(C-OWA)算子和有序加权几何(C-OWG)算子,定义了连续三参数区间数据有序加权平均(CP-OWA)算子和有序加权几何(CP-OWG)算子,并将这两种算子进行拓展,提出了加权的CP-OWA(WCP-OWA)算子和加权的CP-OWG(WCP-OWG)算子,研究了它们的一些性质.基于这些算子,提出了一种属性权重和属性值均以三参数区间数形式给出的不确定多属性决策方法,该方法利用CP-OWA算子对三参数区间数属性权重进行处理,利用WCP-OWA算子或WCP-OWG算子对三参数区间数属性值进行集成.最后,进行了实例分析.     

基于后悔理论的风险型多属性决策方法

在一些现实的风险决策问题中, 往往需要考虑决策者的心理行为, 而如何将行为决策理论引入到风险决策分析中, 这是一个值得关注的研究课题. 在考虑决策者行为的情境下, 为了解决 属性值和状态概率均为区间数的风险型多属性决策问题, 提出了一种基于后悔理论的决策分析 方法. 该方法是基于后悔理论, 分别计算关于属性值的效用值和后悔值, 然后通过计算效用值 和后悔值之和来得到决策者对每个方案的感知效用, 进一步地, 通过构建方案综合感知效用最 大化的优化模型并进行模型的求解来得到方案的排序结果. 最后, 通过两个算例说明了提出方 法的可行性与有效性.     

多属性决策中基于离差最大化的组合赋权方法

依据多属性决策中属性权重的确定方法有多种,每种赋权方法有其各自的特点,为了综合利用各种赋权法的优势,基于离差最大化的基本原理,提出了一种组合赋权方法。该方法通过一个最优规划模型来确定组合权重。研究了模型的求解,给出权重的计算公式,探讨组合赋权方法的检验,确保组合权重能反映主观信息和客观信息,并总结该方法的计算步骤。最后进行实例分析,结果表明该组合赋权方法是有效性的。     

模糊多属性决策的折衷方法

在假设属性指标和权重都是模糊数的条件下,利用两个模糊矢量的分量期望值构成的向量的夹角作为这两个模糊矢量的夹角,提出了模糊矢量投影的概念,以权重矢量作为标准衡量各个方案尺度,将模糊多属性理想矢量与模糊多属性指标构成的模糊矢量之差和模糊负理想矢量与模糊多属性指标构成的模糊矢量之差在模糊权重上的投影系数组合大小作为衡量各个方案优劣的准则,投影系数越大,方案越优,并给出该准则的算法及说明该准则的一个例子。     

Entropy-based procedures for intuitionistic fuzzy multiple attribute decision making

The class of multiple attribute decision making (MADM) problems is studied, where the attribute values are intuitionistic fuzzy numbers, and the information about attribute weights is completely unknown. A score function is first used to calculate the score of each attribute value and a score matrix is constructed, and then it is transformed into a normalized score matrix. Based on the normalized score matrix, an entropy-based procedure is proposed to derive attribute weights. Furthermore, the additive weighted averaging operator is utilized to fuse all the normalized scores into the overall scores of alternatives, by which the ranking of all the given alternatives is obtained. This paper is concluded by extending the above results to interval-valued intuitionistic fuzzy set theory, and an illustrative example is also provided.     

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.     

Hybrid multiple attribute decision making model based on entropy

From the viewpoint of entropy, this paper investigates a hybrid multiple attribute decision making problem with precision number, interval number and fuzzy number. It defines a new concept： project entropy and the decision is taken according to the values. The validity and scientific nature of the given is proven.     

直觉模糊幂Heronian平均算子及其在多属性决策中的应用

针对需要同时捕获变量个体间的关联性和整体均衡性的信息融合问题,本文在直觉模糊环境下,将Heronian平均算子和幂平均算子相结合,提出了直觉模糊幂Heronian平均算子和直觉模糊加权幂Heronian平均算子.新算子利用Heronian平均算子的交叉运算来体现变量的关联性,同时引入支撑度系数来挖掘信息的相对贴近度,从而在信息融合过程中体现整体性.此外,还探讨了新算子的一些优良性质和特例,并给出一种多属性决策方法.最后,通过算例验证了该方法的可行性与有效性.