排列法的一种改进方法

对多属性决策中的排列法提出一种改进方法，大大减少了原方法的计算量。改进的方法易于编程计算。给出排列法的MatLab程序并用它来解决了一个排序问题。     

多属性决策的TOPSIS夹角度量评价法

推广了决策矩阵的几种规范化方法及与此相应的理想和负（反）理想解（点）的确定法。简化了新双基点法所用的与理想点的贴近度。利用被评价方案与理想解和负理想解的夹角，定义了一种新的与理想解的贴近度，据此给出了一种新的综合排序法，并将此法与ＴＯＰＳＩＳ法做了对比，得到了好结果.     

一种基于目标贴近度的多目标决策方法

提出了衡量目标方案的一个新指标——目标贴近度 ,并给出了一种基于目标贴近度的多目标决策方法 .     

基于“垂面”距离的TOPSIS法——正交投影法

针对TOPSIS法的不足之处,提出了一种改进方法:基于"垂面"距离的TOPSIS法——正交投影法.回顾了TOPSIS法.定义"垂面"距离,讨论垂面距离的计算、性质、以及与目标贴近度的关系.给出经过简化的正交投影法的计算步骤.举一个具体的例子,应用正交投影法进行评估.总结正交投影法的优点.     

基于可能度的决策矩阵排序的一种新方法

针对属性权重已知而属性值为区间数的多属性决策问题，本文提出了一种基于可能度的决策矩阵排序的新方法。这种方法的优点是思路清晰，方法简洁、合理，并易于在计算机上操作。最后给出了一个例子说明本法的有效性和可行性。     

基于TOPSIS法的第四方物流作业多属性优化指派模型

针对第四方物流作业多属性指派决策问题,推广TOPSIS法的思想,引入待定解、正理想解、负理想解等参数,给出了待定解、正理想解、负理想解等参数的表达式,建立了基于TOPSIS法的不考虑整合和考虑整合的第四方物流多属性指派决策模型.并设计了相应的遗传算法用以对模型求解,通过对20个算例进行求解分析,表明该方法有一定优势.     

一种基于相似度的混合型多属性决策方法

研究了实数、区间数、语言值和不确定语言值相结合的混合型多属性决策问题。基于逼近理想解的排序方法(TOPSIS方法)确定理想方案,并定义了一种新的相似度,将各类型属性值的相似度计算规范到统一的度量空间,并且指出该相似度的几何意义,说明用该方法描述方案相似程度的合理性。将待选方案与理想方案比较,进行排序择优。最后,给出两个算例,证明了该算法的有效性。     

区间数排序的可能度法及其应用

给出了区间数比较的一个可能度公式、详细研究了它与文献[1.Facchinetti G,Ricci R C,Muzzioli S.Note on ranking fuzzy triangular numbers,International Joumal of Intelligent Systems,1998,13:613-622;2.达庆利，刘新旺，区间数线性规划及满意解，系统工程理论与实践，1999，19（4）：3－7]中所提的公式之间的关系，并研究了这些公式所具有的一些优良性质，如：互补性，传递性等，基于可能度公式，给出了区间数排序的可能度法，并运用它来解决不确定型多属性决策的方案排序问题。     

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。     

群决策的交互式TOPSIS方法及其应用

建立了一种多轮交互逐步逼近满意解的多属性群体决策的综合方法,对决策方案采用扩展的 TOPSIS(technique for order preference by similarity to ideal solution)法进行定性评价排序,以克服一类难以建立解析模型,分析求解困难的多属性群决策问题;设计了群体满意度等软指标来分析计算,判断群体一致性的达成,最终得出群体满意的方案排序.通过应用实例,说明了该方法的有效性和可行性,初步提出了可作为建立一类实际的群决策支持系统的方法和技术框架.     

基于目标满意度的交互式多目标决策改进方法

以目标满意度函数为基础，以欧式距离构造系统总体协调度函数，提出一种改进的交互式多目标决策方法。该方法不但能充分体现决策者的主观愿望并实现决策者与系统间的信息交换，而且避免了在多目标向单目标转换时各单项目标或各目标满意度权重系数经验给定的不足。应用分析表明该方法有效可行，便于实际操作。     

一种改进的基于效用理论的TOPSIS决策方法

提出了一种改进的TOPSIS决策方法.该方法更多地融合了决策者的主观意愿:用决策者对属性的效用评价代替方案的原始属性数据;用模糊数替代精确值反映决策者对效用值的理解模糊不确定性;同时关注决策者对最佳决策方案属性效用的综合性、均衡性考虑.最后,通过对一个具体决策实例的分析,验证了方法的合理性和有效性.     

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。     

基于可能-满意度方法的个人信贷决策模型研究

在对商业银行个人信贷决策进行系统分析的基础上，运用可能-满意度方法解决该多目标决策问题，初步探讨个人信贷决策的可能-满意度模型。     

基于整体优势度的应急救援案例推理决策

对突发公共事件的应急救援决策进行研究,提出基于案例推理的应急救援决策方法.通过案例的四元组表征,分析基于案例推理的应急救援决策机理;针对传统案例检索使用对称距离计算相似度在应急救援决策应用中的不足,利用整体优势度对源案例与目标案例间的矢量距离进行识别,从正向匹配和负向匹配的角度改进检索策略,提高案例匹配的有效性;同时,结合整体优势度对决策方案进行调整和学习.最后,以煤矿事故应急救援实例说明了该方法能够在相似案例中筛除负向匹配源案例,优化源案例对目标案例的决策支持.     

多时段条件下动态物流联盟伙伴选择的模糊语言群体决策模型

动态物流联盟组建过程中的一个关键环节就是选择适当的合作伙伴,它直接关系到动态物流联盟的市场响应速度、运行绩效和成败.针对动态物流联盟合作伙伴选择过程所面临的信息不完全性、多时段性,引入模糊语言变量来描述决策者的评估信息,结合多属性群决策理论,建立多时段条件下模糊语言群体决策模型,并详尽论述了其应用过程.仿真算例表明该模型的合理性和有效性,为动态物流联盟伙伴的优化选择提供了一套切实可行的方法.     

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。