一种混合型多属性决策问题的TOPSIS方法

研究了精确数、区间数和模糊数指标相结合的混合多属性决策问题，提出了一种基于理想点的多属性决策模型，给出具体的决策方法和过程．各方案的排序是根据其到正理想解的相对贴近度大小进行的，从而为解决混合多属性决策问题提供了一条新的途径．     

基于Hausdorff度量模糊多指标群决策的TOPSIS方法

针对模糊多指标群决策中模糊数的比较与排序问题 ,定义了模糊数的 Hausdorff度量与乐观 -悲观效用函数 ,根据乐观 -悲观效用函数求出模糊多指标群决策问题的理想点和负理想点 ,进而由 Haus-dorff度量获得不同备选方案到理想点与负理想点的距离及其贴近度 ,从而在模糊多指标群决策中托展了理想点逼近方法 .最后 ,就带三角形模糊数与梯形模糊数的多指标群决策问题分别进行了深入的讨论 .     

一种基于专家模糊偏好集结的群决策方法

本文分析了群决策的特性,提出一个以决策群体的模糊偏好集结为基础的求解群决策问题的方法,建立了方法的数学模型,并通过例子对方法的使用做了说明。     

多指标决策TOPSIS方法的进一步探讨

改进的理想解法是一种新的多指标决策方法，但在评价各可行方案判据的问题上，却没有沿袭理想解法(双基点法)的基本思想。本文将以靠近理想解和运离负理想解两个基准，来完善改进的TOPSIS方法。     

一种模糊偏好的群体决策方法

用模糊集观点研究群体决策。首先给出两种具体算法：贴近度法和多数规则法，将专家对方案集的个体模糊偏好判断集结成群体模糊序关系；证明了贴近度法比多数规则法更有实用价值。其次，定义了非优超方案模糊集的概念，在此基础上提出了从群体模糊序关系中确定“获胜方案”的方法；最后，给出了一个实际案例：三峡工程群体模糊决策问题。     

对指标属性有偏好信息的一种决策方法

讨论了对指标属性有偏好信息的多指标决策问题,以最小二乘法为工具,建立了确定指标权重的优化模型,同时给出了主观确定指标权重的五级标度赋值法。从而为多指标决策问题提供了又一有效可行的决策方法     

一种消费者品牌偏好的模糊排序方法

为将消费者对品牌属性的模糊评判信息转化为消费者的品牌偏好信息,首先将模糊语义转化为三角模糊数,然后利用模糊数的广义加法、近似乘法及标量乘法计算,从而将消费者对属性的离散意见转化为对某一品牌的综合意见.然后通过定义一种模糊数综合排序指标来确定消费者的品牌偏好顺序.最后还通过一个算例来说明方法的实用性和有效性.     

基于模糊信息的群体多维偏好分析决策模型

针对具有模糊信息的群体多属性决策问题,对原多维偏好分析线性规划(linearprogrammingtechniquesformultimensionalanalysisofpreference,LINMAP)法进行了改进,定义了群体一致度和不一致度,利用语言变量评价指标值和定义模糊数间距离等方法,把经典LINMAP法推广到具有模糊信息的多人决策情况。最后给出了一个应用实例,结果证明该方法具有较强的实用价值,为模糊群体多属性决策问题提供了一条新的解决途径。     

基于理想点的三角模糊数多指标决策法

研究了属性权重和属性值均以三角模糊数形式给出的模糊多指标决策问题,定义了三角模糊数正理想方案和负理想方案,由此给出了三角模糊数多指标决策问题的理想点法。该方法简单实用,所需信息小.最后用该方法分析了一个实际问题。     

具有动态指标偏好的多指标决策方法

针对多指标决策中客观决策与决策者主观决策不一致的问题,在决策者偏好分析的基础上,提出决策者指标敏感函数的基本概念及其构造方法,进而给出一种较为常见的指标敏感函数类型。然后通过引入决策者指标敏感函数来修正指标权重,使多指标决策过程体现决策者的指标偏好动态变化,并进一步给出动态指标权重的定义和性质。最后进行了实际应用。     

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。     

直觉模糊评价矩阵群决策

研究直觉模糊评价矩阵群决策问题.分别从相关性和相似性的角度提出与决策群体意见整体一致性程度最高的＂理想＂直觉模糊评价矩阵构造优化方法,利用该评价矩阵来评价专家的评判水平,说明本文提出的＂理想＂直觉模糊评价矩阵构造思想与现实中群决策的折衷思想是一致的.     

不同风险偏好下风险投资多目标决策模型及解法

建立风险投资的多目标决策模型，分别采用线性加权法、TOPSIS法和密切值法．对不同风险偏好下备选方案进行排序，再用平均值法对上述排序进行综合排序，从而避免单一方法的片面性，较为全面科学地得出最优方案。最后，用一个算例说明方法的可行性和有效性。     

基于偏差最小化模型的多属性决策集成方法

分析一般线性加权法和关联系数分析法的优缺点,基于偏差最小化原理,建立了两种方法的集成模型,该模型充分利用专家赋予的属性权重值和评价矩阵信息值的相关性,求出更合理的属性权重值来进行决策,保证决策结果与一般线性加权法和关联系数分析法的一致性.实例表明了该方法的可行性和优越性.     

区间数层次分析方法及其应用

从区间数判断矩阵入手，介绍权系数的计算方法，给出了区间数层次分析计算公式和决策准则，并进行了实例分析。     

基于模糊物元欧式贴近度的区域物流能力量化模型

为有效地认识区域物流能力的提高对区域经济增长的推动作用,提出了区域物流能力构成要素体系,并建立了量化方法.首先,界定了区域物流能力的内涵,从系统的角度综合分析了其构成要素;然后构建了全新的以基础设施支撑能力、信息系统保障能力、经营管理运作能力、发展环境支持能力为要素的三层量化指标体系;最后将综合集成赋权法与模糊物元相结合,建立了区域物流能力的模糊物元模型,并以四川省19 97～2005年的实际数据为基础,进行了量化分析.实例分析表明,该模型能很好地反映区域物流能力的特征,量化结果客观、合理和有效.     

区域投资环境评价的Fuzzy群体多准则决策方法

区域投资环境评价是一种信息不完全确定的多准则决策问题.针对这类问题,利用传统TOPSIS方法的基本思路,提出了一种信息不完全确定的Fuzzy群体多准则决策方法.在该方法中.首先对每一决策者,利用TOPSIS方法进行方案的准则集成,求解多目标优化模型得到各准则的权系数,并计算方案的准则集成值;然后进行方案的群体集成,通过求解线性规划模型得到决策者的权重,进而得到方案集的整体排序.最后用实例验证了方法的可行性和有效性.     

群组Fuzzy判断矩阵集结方法及其一致性

基于Fuzzy判断矩阵一致性的定义,提出一种构造一致性Fuzzy判断矩阵的新方法,建立了一种加权集结方法的最优化模型,从而得到了群组决策中一类Fuzzy判断矩阵的集结方法,并进一步对其一致性进行了分析和研究。理论分析表明,该集结方法在群组决策中具有明确的实际意义。     

基于投资者风险偏好的可转换债券转换条件判定

可转换债券赋予投资者在某一时期将债券转换为公司股票的权利。投资者总是以个人利益最大化为目标，根据个人风险偏好采决定是否实施转换权．从而导致不同的转换条件。本文利用投资者要求的转换收益的大小采描述其风险偏好，并将其定义为模糊变量，在自愿转换和强制转换两种情况下，对基于投资者风险偏好的可转换债券转换备件进行了判定。