一种基于互反判断矩阵的多属性决策信息集成方法

详细研究多属性决策中四类常见偏好信息（即偏好次序型，效用值型，互补判断矩阵型和互反判断矩阵型）之间的转换关系，然后将偏好次序型，效用值型，互补判断矩阵型这三类偏好信息转化成互反判断矩阵形式，再利用群组到反判断矩阵排序的加权几何平均法对决策方案进行排序择优，最后给出算例。     

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。     

一种基于区间直觉判断矩阵的群决策方法

提出了区间直觉偏好信息的有序加权集成算子和混合集成算子;定义了区间直觉判断矩阵及其得分矩阵和精确矩阵等新概念,详细研究了它们的性质;探讨了区间直觉判断矩阵、直觉判断矩阵以及互补判断矩阵之间的关系;基于算术集成算子和混合集成算子,给出了一种决策者对决策方案的偏好信息为区间直觉判断矩阵的群决策方法;最后,利用实例对方法的有效性进行了说明.     

多属性决策的一种主客观综合法

本文针对一类具有判断矩阵的多属性决策问题，提出了一种主客观综合法，即通过求解一个双目标决策问题来确定属性指标的权向量，并以实例说明该方法的应用。     

基于判断矩阵的群决策方法研究综述

判断矩阵是决策者根据自己的偏好进行两两方案(或属性)比较的结果,是进行决策研究的基础.为此,总结、归纳了群体决策问题研究中所涉及的判断矩阵中偏好信息描述的六种不同形式:实数型、区间数型、模糊数型、语言值型、模糊语言型、混合型,以及基于这六种判断矩阵的群决策方法,并对其未来的研究方向进行了探讨与展望.     

一种基于语言判断矩阵的群决策方案排序新方法

针对群决策中基于语言判断矩阵形式偏好信息的方案排序问题,提出一种新的排序方法。给出有关语言判断矩阵的完全一致性、满意一致性、LOW A算子及图论的连通图和树等若干定义,得出构造具有完全一致性或满意一致性的语言判断矩阵满足的条件。根据图论的无向连通图理论,给出基于语言判断矩阵的群决策的方案排序方法。通过一个算例说明本文提出的分析方法。     

属性具有不同形式偏好信息的群决策方法

针对决策者给出属性具有不同形式偏好信息的多目标群决策问题,提出了一种新的集结方法。该方法首先将多个决策者提供的属性的三类偏好信息———属性重要程度的序关系、AHP判断矩阵和语言描述作一致化处理———转化为AHP判断矩阵,重点针对如何将属性重要程度的语言描述转化成AHP判断矩阵的方法进行了研究。其次,关于属性偏好信息建立了一个能集成决策群体意见的线性目标规划模型。最后给出了算例说明该方法能最大程度地反映每个决策者的偏好意见。     

一种新的基于组合赋权的区间型多属性决策方法

针对区间型多属性决策问题，为了获取更合理的属性权值向量。本文综合了主观赋权和客观赋权的优势，提出了一种新的组合赋权方法。并给出了相应的最优化数学模型。最后，利用TOPSIS法来对区间型多属性决策问题进行优劣排序。实验证明。本文提出的决策方法是切实有效可行的。     

广义判断下的群决策方法

群决策的研究越来越受到人们的关注,如何集结群的偏好向量始终是群决策研究的重要内容.本文从判断形式的角度出发,给出了广义判断下的群组决策方法各种判断形式下综合排序权值的算法,群判断的一致性检验,后验权重系数的确定及一致性调整.并通过对后验权重系数的讨论,进一步研究了如何合理地集结群偏好向量的问题.     

一种基于区间估计的多属性决策组合赋权方法

讨论了多属性决策组合赋权问题中进行权重间相容性检验的必要性,提出了一种权重的相容性定义及判别定理,其基本思想是在评价矩阵已知的情况下,根据不同权重对方案间序关系的影响程度来确定它们的相容性.并且给出了在权重不相容情况下如何寻找并剔除疵点权重的方法.在此基础上,根据组合权重的特点,提出了一种基于区间估计求解组合权重的数学模型.最后运用本文提出的方法给出了一个实例的计算过程,检验了该方法的有效性.     

基于TFNCD算子的三角模糊数多属性群决策

针对属性权重和专家权重全部未知的三角模糊数(triangular fuzzy number,TFN)多属性群决策问题,在TFN熵的基础上构造了确信度指标来量化对决策信息的信任程度,构建了TFN确信度(TFN certitude degree,TFNCD)算子,并证明了其置换不变性、幂等性和有界性等性质,结合支持度确定专家权重,提出了基于TFNCD算子的属性信息集结新方法。最后,通过算例的对比分析验证了TFNCD算子及其集结方法的有效性,该方法充分考虑了TFN类型的数据特征和两种权重完全未知的情况,且属性信息集结更加客观高效,计算相对简便,为TFN多属性决策问题提供了新的信息集结方式和解决思路。     

基于直觉梯形模糊信息的多准则群决策方法

针对现有直觉梯形模糊数算术运算的不足, 提出新的直觉梯形模糊数的算术运算. 在此基础上, 定义了直觉梯形模糊数的几种集结算子, 讨论了这些算子的性质, 并将直觉梯形模糊集结算子用于群决策中, 提出了相应的多准则群决策方法. 最后通过算例分析验证所提方法 的有效性与合理性.     

基于混合型评价矩阵的多属性群决策方法

本文针对具有语言型、直觉模糊数和区间直觉模糊数三种评价信息的混合型多属性群决策问题, 提出一种基于属性权重和专家权重均未知的决策方法. 首先, 定义新的转换函数, 可将不同粒度的语言评价信息统一成区间直觉模糊数; 然后, 基于支持度确定未知属性权重, 并在综合考虑区间直觉模糊数熵值和相似度的基础上, 建立了一种新的专家权重确定模型; 在将混合型决策矩阵转换成区间直觉模糊决策矩阵后, 利用IIFWA算子依次集结个体决策矩阵, 从而得出方案集的排序. 最后, 应用在ERP选优问题中, 验证了方法的有效性.     

群决策中基于一致性强度的专家意见集结方法

针对群决策问题,提出了一种基于群体一致性强度的虚拟专家意见逐步集结规划的方法.首先将两个专家的偏好信息集结为序关系值向量,将该次集结结果作为一个"虚拟专家"给出的判断信息,然后吸收下一个专家的意见成为新的虚拟专家,依此类推,直到最后一个专家参与决策.引入虚拟专家的群体一致性强度保证群体结果趋向一致,其中一致性强度和虚拟专家的权重依赖于所包含的个体专家的人数.个体人数越多一致性强度和权重就越大,从而体现了少数服从多数的原则.该方法将多专家的复杂群决策问题转化为低复杂度的多阶段二人决策问题,并保证了群体结果的一致性.最后,通过一个算例验证了方法的有效性.     

强计算条件下判断矩阵的优选分析

针对AHP中对判断矩阵的研究大多侧重于一个判断矩阵的不足,以强计算为基础,通过计算大量矩阵的一致性比例、期望判断阵、特征值、关联度等方法,对多个判断矩阵进行比较分析,从中选择满足一致性要求的判断矩阵,并进行优化,使其包含较多的原始信息。最后通过实例,介绍了这种优选方法的基本步骤,验证了该算法的有效性。     

基于距离熵的应急决策层信息融合方法

通过分析决策层信息融合和应急决策的特点,并考虑到应急决策对客观性、科学性的要求,提出了基于距离熵的应急决策层信息融合方法.首先基于知识元模型进行融合集的获取,并实例化知识元形成信息单元,为融合提供基础信息对象;然后在传统熵权法的基础上,添加对信息间欧式距离的测度,提出"距离熵"的概念,并据此实现局部融合权重和全局融合权重的获取,利用线性加权分别计算局部融合结果和全局融合结果.最后,通过算例验证了方法的优越性和在应急领域的适用性.同其他方法相比,本文提出的方法能有效解决决策层信息融合中融合知识库巨量性和融合结果的客观性、科学性不足等问题.     

一种部分权重信息的灰色多属性群决策方法

基于灰色系统理论的思想和方法,探讨了决策方案的属性值为区间灰数及权重信息部分已知的灰色多属性群决策问题。根据区间灰数的本质,定义了两区间灰数的相离度。引入了个体理想最优方案向量、群体综合关联度等概念及其计算公式。构建了基于区间灰数相离度的灰色区间关联系数公式及灰色区间关联度。对于各方案的区间型群体综合关联度的比较和排序,给出了基于最小最大化悔值方法。实例分析说明了所提出的灰色多属性群决策方法的合理性及其算法的有效性。     

基于双向投影法的概率语言多属性群决策

针对概率语言信息下的多属性群决策问题,首先基于概率语言术语集(probabilistic linguistic term sets, PLTS)的调整规则和语言尺度函数,定义了PLTS的新运算,并证明其满足代数运算的基本性质。然后,为解决现有向量模公式在下标对称语言下计算结果与实际不符的问题,提出一种改进的概率语言信息下的向量模公式。在此基础上定义方案与正、负理想解形成的向量表示式,并建立针对概率语言信息的双向投影法,由此提出新的贴近度公式。最后,通过应用算例的对比分析验证了本文所提方法的有效性和可行性。该方法充分考虑了PLTS的数据特征,在简化计算的同时避免了信息损失,为解决概率语言信息中数值差异较小的问题提供了新的方法和思路。     

基于双向投影法的概率语言多属性群决策

针对概率语言信息下的多属性群决策问题,首先基于概率语言术语集(probabilistic linguistic term sets, PLTS)的调整规则和语言尺度函数,定义了PLTS的新运算,并证明其满足代数运算的基本性质。然后,为解决现有向量模公式在下标对称语言下计算结果与实际不符的问题,提出一种改进的概率语言信息下的向量模公式。在此基础上定义方案与正、负理想解形成的向量表示式,并建立针对概率语言信息的双向投影法,由此提出新的贴近度公式。最后,通过应用算例的对比分析验证了本文所提方法的有效性和可行性。该方法充分考虑了PLTS的数据特征,在简化计算的同时避免了信息损失,为解决概率语言信息中数值差异较小的问题提供了新的方法和思路。     

一种判断矩阵的不一致性调整方法

针对判断矩阵的不一致性调整问题,考虑标度在因素重要性描述中的模糊性,提出了一种基于扰动矩阵的层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)中各要素排序权值计算新方法(BDA-CAHP)。该方法将判断矩阵分解为一致性矩阵与扰动矩阵,基于扰动矩阵调整的理论分析,得到了不一致性调整步骤。实例说明了该方法的有效性。