基于随机占优度的随机多属性决策方法

针对属性值为随机变量的多属性决策问题,提出了一种随机多属性决策分析方法。首先给出了随机占优准则的描述,并提出了随机占优度的定义及其计算公式;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占优关系,进而计算得到两两方案之间的随机占优度,进一步地通过计算可以得到每个方案的总体相对随机优势程度,并得到所有方案的排序结果。最后,通过一个算例说明了该方法的可行性和有效性。     

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。     

ELECTREⅢ的一种排序新方法

多属性决策方法是决策者在管理决策和项目选择中的重要辅助工具，在分析多属性决策问题特点的基础上，针对ELECTREⅢ方法排序过程中存在的问题，通过引入一致可信度、非一致可信度、净可信度三个概念，提出了ELECTREⅢ的一种排序新方法，并通过应用实例说明了谊方法的合理性和有效性。     

考虑多参考点的基于前景随机占优准则的随机多属性决策

针对随机多属性决策问题,考虑决策者心理行为,提出一种基于多参考点的前景随机占优多属性决策方法.首先,以决策者属性期望作为参考点,根据累积前景理论将决策矩阵转化为损益矩阵.其次,依据前景随机占优准则构建前景随机占优关系矩阵,进而得到前景随机占优度矩阵.进一步,考虑属性相关关系,运用模糊测度得到方案综合占优度矩阵,并运用PROMETHEE Ⅱ方法对方案进行排序.最后,案例分析验证了该方法的可行性和有效性.     

ELECTRE III的一种排序新方法

多属性决策方法是决策者在管理决策和项目选择中的重要辅助工具,在分析多属性决策问题特点的基础上,针对ELECTRE III方法排序过程中存在的问题,通过引入一致可信度、非一致可信度、净可信度三个概念,提出了ELECTRE III的一种排序新方法,并通过应用实例说明了该方法的合理性和有效性。     

基于案例比较信息的多准则群决策分类方法

提出了一个基于案例比较信息的多准则群决策分类方法.该方法使用级别高于关系作为决策者的偏好模型.它要求决策者根据自己的偏好预先给出部分方案之间的比较信息.基于这些比较信息和决策者的重要度确定了具有最大可信度的群体一致案例比较信息集,并利用该信息集构建一个混合整数规划模型来计算方案的分类区间,从而引导决策者给出部分方案的精确分类信息.在此基础上,确定一个代表函数来获得其余方案的精确分类.最后通过一个实例说明了方法的可行性和合理性.     

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。     

基于后悔理论的考虑属性期望的随机多属性决策方法

针对具有三种不同类型属性值,且属性期望以区间值和区间概率共同表达的随机多属性决策问题,提出一种考虑决策者后悔行为的决策分析方法.首先,分别计算不同属性下各方案带来的期望效用.然后,基于后悔理论,分别计算各属性下因未选择理想方案而带来的期望后悔值,并根据属性期望,得出各属性下因未达到或达到属性期望而产生的期望后悔欣喜值.进一步地,计算每个方案的期望综合感知效用值对方案进行排序和择优.最后以一个设备开发方案的选择为例,通过与其它方法的对比以及参数分析验证了所提方法的优越性.     

考虑不同心理行为偏好的混合随机多属性决策

针对决策者为有限理性且属性关联的随机多属性决策问题,提出一种考虑决策者不同心理行为偏好的混合随机决策方法.本文针对决策者面对风险时所表现的四种心理行为偏好:风险中立,风险规避,风险追求,损失规避,首先,给出了相应的四种随机占优准则,提出了考虑决策者心理行为偏好的随机占优度的定义,研究了四种随机占优度的性质;然后,基于决策者的不同心理行为偏好,运用随机占优准则判断两两方案之间的随机占优关系,计算相应的随机占优度;利用模糊测度和Choquet积分集结关联属性下的随机占优度;最后,运用PROMETHEEⅡ方法对备选方案排序.案例分析验证了本文方法的可行性与有效性.     

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。     

投资组合保险策略绩效的随机占优检验

组合保险策略的最大特点是能够对下侧风险进行保护同时又能获得向上的潜在收益,因此,对该策略绩效的评价不能仅仅只是根据收益的某些统计特征,还应当考虑收益的分布情况.本文利用10年来上证综指获得的收益率数据,采用块自助模拟法对CPPI、TIPP和B&LH投资组合策略绩效进行分析和评价,并引入随机占优理论比较判断各投资策略的占优关系.实证检验结果表明,总得来看三种策略之间并不存在占优策略,但在不同的市场表现下存在有相应的占优策略.     

一种连续型随机多属性大群体决策方法

针对属性权重信息完全未知和属性值为连续型随机变量的多属性大群体决策问题,提出了一种大群体决策方法。该方法将正态分布的3σ原则推广到任意分布,将随机属性值转化成区间数;并把实数范围内的模糊聚类算法扩展到区间数上,通过该算法将大群体中的成员按偏好形成若干个不同的聚集;在此基础上定义并计算群体中各个聚集和整个大群体的区间评价矩阵;然后利用不确定性有序加权平均算子获得决策方案的综合排序。最后通过一个实例对方法进行了验证。     

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。     

基于风险厌恶者的连续对策之随机占优均衡

一般对策理论中只把局中人为风险厌恶者作为一种隐性假定，没有给出明确的判别特征，本文在对局中人的风险厌恶态度划分阶次的基础上，引入连续对策上的t阶风险厌恶者、随机占优下的t阶最优策略和t阶均衡解等概念，研究了t阶均衡解与经典Nash均衡之间的关系，以及t阶均衡解存在的充分必要条件。得到了如下几个主要结果：（1）可用支付函数的高阶导数的符号判别任意阶次的风险厌恶者，阶次的大小对应对策参与人风险厌恶的不同程度；（2）t阶均衡解集等价于其Nash均衡解集；（3）直接用分布函数的阶次特征来识别t阶最优策略和t阶均衡解。     

一种DEA效率概率占优方法研究

决策单元间的效率关系研究是效率研究中的重要领域.传统DEA模型通过计算决策单元各自最优权重情景下的效率最大值,来判断决策单元间的效率排序关系.而这种最优权重往往是极端权重,没有考虑其它权重情景.采用其它权重时,决策单元的效率值和排序往往会发生较大的变化.本文考虑了所有权重情景,提出了DEA效率概率占优模型,定义了决策单元的占优效率概率和被占优效率概率.该模型能够判断任意两个决策单元的效率概率占优关系;并将效率概率占优关系从两个决策单元扩展到决策单元与决策单元集.最后将其应用于决策单元效率排序.通过实证分析发现了两条重要结论:1)考虑所有权重情景的排序与采用极端权重的CCR效率值排序不一致;2)考虑所有权重情景时,一些无效单元的效率排序比有效单元的效率排序更高.     

基于模糊偏序关系的混合型多属性决策方法

针对权重已知且属性值为精确实数型、区间型和模糊型的混合型多属性决策问题,提出了一种基于模糊偏序关系的混合型多属性决策方法。该方法利用混合型评估值模型来描述多属性决策问题;在对属性值预处理后,通过构建混合型模糊偏序关系模型,将决策问题转化为评估关系模型;然后对偏序关系进行集结,得到全序关系,从而获取所有方案的优劣排序。算例验证了方法的有效性。计算过程表明,该方法计算简单,且避免了逼近理想解的排序方法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)难以合理定义距离函数的局限性。     

区间数的排序方法研究

给出区间数两两比较的一个简洁公式,详细研究它的一些性质,如互补性、传递性等;基于可能度矩阵给出区间数排序的一种实用方法。     

基于前景理论和区间二元语义MULTIMOORA的多属性决策方法

针对属性值为不确定语言,属性权重为部分已知或完全未知的多属性决策问题,提出一种新的决策方法。运用前景理论计算出每个属性的二元语义前景值,建立二元语义前景决策矩阵。在考虑主、客观影响因素的基础上,构建属性权重优化模型,得到属性的综合权重。基于区间二元语义对MULTIMOORA进行扩展,并对方案进行排序。在此基础上,运用占优理论得到方案的最终排序。最后,通过算例验证了该方法的可行性与有效性。     

不完全信息下的ELECTRE权重鲁棒性分析方法

就ELECTRE-Ⅲ的权重提出了一种基于线性规划的鲁棒性分析方法,给出了不完全信息条件下的鲁棒性判别条件和鲁棒性设计步骤。分析计算结果表明这种方法是实用有效的,为ELECTRE-Ⅲ权重的设置提供了新的思路,同时对其他多属性决策方法也有适用性。     

基于粗糙集的随机多准则决策方法

针对有偏好信息并且准则权重信息不确定的随机多准则决策问题,提出了一种基于粗糙集的随机多准则决策方法.该方法首先根据形式化的偏好信息,利用构造的偏好信息系统准则约简理论对准则集合进行约简,降低问题的复杂程度,然后计算每个方案的净流分值并通过其大小确定方案的最终排序.最后实例说明了该方法的有效性和可行性.