基于概率区间的Bayes决策方法

本文提出一个基于概率区间Ｂａｙｅｓ决策方法，并以实例说明其应用。     

区间直觉模糊统计判决与决策

针对统计判决与决策中存在的模糊性, 给出了模糊性区间直觉模糊集的描述方法. 首先, 给出了区间直觉模糊事件概率的概念; 其次, 在定义区间直觉模糊$t$模及$s$ 模的基础之上, 给出了区间直觉模糊事件概率所满足的基本性质, 证明了区间直觉模糊乘法定理、全概率公式和贝叶斯公式; 再次, 根据给出的区间直觉模糊概率的性质, 依据信息源类型的不同, 详细分析区间直觉模糊统计判决与决策的方法; 最后, 验证了该方法的有效性.     

区间概率信息条件下的决策方法

区间概率为描述不确定性提供了一种新工具,但它不满足概率测度的可加性要求.提出了用Monte Carlo模拟法、非线性方法和线性方法将区间概率转化为满足可加性要求的概率测度--传统概率,使得区间概率信息条件下的不确定性决策问题可以通过现有的决策方法进行方案优选.     

三参数区间值模糊集上的TOPSIS决策方法

考虑到区间值模糊集中代表元在决策分析中的重要作用,提出三参数区间值模糊集和三参数区间值模糊值的概念,给出了三参数区间值模糊值之间的运算关系,定义了三参数区间值模糊值之间一种新的距离. 基于这种距离, 针对三参数区间值模糊集上的一个多属性决策模型, 提出了一种TOPSIS决策方法.最后以实例说明该方法的有效性.     

基于投影法的区间型多属性决策两阶段优化模型

研究了属性权重和属性值均为区间数的不确定多属性决策问题。先从局部考虑,建立一个目标规划模型来获得各组属性权重向量;再从全局考虑,基于投影法提出了一种非线性的二次规划模型,获得最优的属性权重向量;然后,通过各个方案在区间型理想点上的投影进行排序。最后,通过算例说明了该方法的可行性和有效性。     

基于正态分布区间数的概率测度及多属性决策

针对决策中采用均匀分布区间数描述模糊评价值的局限性,提出了应用正态分布区间数进行多属性决策的方法。分析了模糊数的可能性测度,通过概率分布特征量生成正态分布区间数,给出了基于正态分布区间数与一般模糊区间数的互换关系。由正态分布特性确定了正态分布区间数两个模糊算子,采用简化方法对模糊综合评判向量进行模糊集结。采用模糊随机仿真方法生成综合评估值,对统计结果采用模糊均值和方差的排序方法进行决策。实例计算表明了两种方法的有效性。     

区间数据包络分析的决策单元评价

定义了区间数据包络分析(DEA)模型。讨论了DMU的最高效率值和最低效率值的求解,从而确定决策单元(DMU)的区间效率值,并依此对DMU进行分类。建立了一个后区间DEA模型,在此基础上定义评价DMU保持其最高效率值的稳定性的指标,实现了对DMU的进一步评价。     

考虑风险偏好的区间2型模糊多属性决策方法

针对区间2型梯形模糊集(IT2TrFS)的多属性决策问题,提出了一种考虑决策者风险偏好的多属性决策方法.首先根据决策者的风险偏好给决策者分类,提出了决策者风险偏好的度量方法,进而求得决策者风险偏好决策矩阵,并定义了新的可能度计算公式:最后通过计算符号距离得到方案的排序结果.实例分析表明该方法科学合理,决策者的不同风险偏好对决策结果存在影响,方法对比说明与已有算法相比该方法有更强的适用性:对风险偏好和风险保守的决策者同样适用.     

杂合灰色聚类与扩展优势粗集的概率决策方法

为了能够由多标准信息表获取最小的知识表达,提出了一种灰色定权聚类与扩展优势粗糙集杂合的方法,杂合方法建立的基本思路为:首先运用灰色定权聚类方法将由不同量纲偏好属性组成的多标准信息表生成多标准决策表,接下来应用扩展优势粗糙集方法进行概率决策分析,并导出偏好概率决策模型.该方法被应用于区域关键技术的评价选择中,获取的偏好概率决策规则可为决策者提供决策参考.     

基于心态指标的区间型多属性决策方法

针对决策者的偏好信息和决策矩阵元素均为区间数的不确定多属性决策问题,提出了一种新的决策方法.该方法引入决策者的心态指标把区间型决策矩阵转化为带心态指标的决策矩阵,再通过求解最小化最大绝对偏差的优化问题,得到属性的权重向量,利用方案的综合属性值给出各方案的排序结果.当决策者处于不同的心态时,可以通过调整其心态指标来进行决策,更加符合实际,计算简单,易于计算机上实现,应用实例表明了方法的有效性和实用性.(江西财经大学信息管理学院,江西南昌 330013)     

Fuzzy 决策中群体意见一致性指标与一致性判别方法

运用三角模糊数的概念和性质,提出了衡量决策者之间意见相似程度的一致性函数的定义。利用该函数构造群体一致性指标,且该指标仍近似为三角模糊数,进而给出群体在λ截水平下意见的弱一致性和强一致性的定义。最后,给出弱一致性和强一致性的判别方法。     

多属性决策中区间数偏好信息的一致化方法

构造了多属性决策中4种区间数偏好信息,即区间数偏好次序、区间数效用值、区间数互补判断矩阵和区间数互反判断矩阵之间的转换关系函数,得到具有不同形式的不确定性偏好信息一致化。算例表明该方法简单实用。     

基于三元区间数的多指标决策方法

针对不确定型条件下的多指标决策问题,利用三元区间数进行了研究.在定义三元区间数的基础上,给出了三元区间数的基本运算和排序关系,提出了一种基于客观赋权下的三元区间评判模型,通过最大隶属度得到最佳评判结果.建立了一种基于客观权重的投影决策排序模型,利用投影值得到最优排序,并用实例分析说明了评判模型和排序模型的实用性和有效性.应用结果表明,三元区间数为多指标决策问题提供了一种简单实用的有效分析方法.     

基于区间贝叶斯模型的科技项目风险决策

科技项目是一个高难度和高风险的创新过程,其风险决策与控制是整个项目管理的一项重要内容。鉴于该过程中往往缺乏准确的信息,出现较多的区间数据,利用传统的贝叶斯模型很难对其进行处理。本文运用区间数理论将传统的贝叶斯风险决策模型推广应用到了区间不确定型问题,并结合可能度理论很好地解决了科技项目的风险决策问题。通过具体的实例分析,取得了很好地效果,证实了该理论模型应用于科技项目风险决策的可行性,给相关领域的研究工作提供了参考。     

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.     

风险型多目标决策的模型体系

本文就风险型多目标决策分析问题，提出了一种适用的决策分析原则──希望水平原则，并基于决策目标和约束的分类，给出了解的概念体系及确定性等价模型体系，为进一步研究风险型多目标决策问题提供了必要的理论基础。     

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.     

模糊偏好下群决策结构的研究

研究了群决策问题的模糊偏好关系 ,在模糊理性条件下证明了一个不可能定理 ,提出了影响集的概念 ,讨论了对群决策产生影响的影响集的结构 ,并给出了一个实例.     

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。