权力分散多人递阶资源配置中下层决策者合作联盟的形成及利益分配研究

本文详细地研究了下层决策者之间部分或全部允许合作的权力分散多人递阶资源配置问题, 对文献[2]中结果共享合作方式的结论作了推广, 首次提出合作联盟利益分配的核心分配向量集的解概念, 并讨论了一些基本性质。通过对核心分配向量集的分析可以指导下层决策者中哪些部门组成合作联盟能够获得更大的利益。文中利用实例作了分析说明。     

二层线性规划问题的遗传算法求解

对下层具有多个决策者的二层线性规划问题,提出了采用遗传算法结合线性规划方法进行求解的思想,并根据二层线性规划问题的具体特点,对遗传算法在编码、约束处理、下层问题无解处理、变异算子等方面进行了改进,最后以实例验证了算法的有效性。     

航路流量间隔限制及排序策略一体化决策模型及算法

基于流量间隔限制策略和航路排序策略之间的关联性建立了两种策略一体化决策的二层双目标规划模型.模型将间隔限制值作为上 层规划的决策变量,将排序相关变量作为下层规划的决策变量,在上层规划中同时考虑下级的目标函数.对模型设计了基于NSGA-II的多 目标遗传算法求解,采用了一个快速启发式算法求解下层规划的单目标问题.结合中南区域实际空域及流量数据对模型进行了验证, 并与当前实际运行中的按交通需求比率分配方法进行了比较.结果表明所建立的二层双目标规划模型能满足一体化决策的需求, 所采用的算法能求得多个Pareto近似最优前沿解以供决策选择.     

公共物流中心扩建规模优化模型研究

同时考虑物流规划部门及客户的利益,采用双层规划模型来描述物流中心扩建规模优化问题。上层规划从决策者的角度出发,使系统总费用最少;下层规划描述用户对物流中心的选择行为,在用户费用最少的情况下,向各个物流中心分配需求,以使扩建后的物流中心的能力得到最大程度的利用。并应用灵敏度分析方法进行了求解。最后用一简单算例验证了模型及求解方法的可行性和有效性。     

基于决策者Vague信心度的模糊多准则方法

定义了梯形Vague数和基于决策者风险态度的Vague信心度,提出了一种基于决策者Vague信心度的信息不完全的模糊多准则决策方法.该方法利用线性规划模型求出准则权重,并对方案在各个准则值下的决策者的Vague信心度进行集成,求出决策者对各个方案的综合信心度,进而利用可能度法对方案进行排序.最后实例验证了所提出方法的合理性与有效性.     

高校后勤采购联盟联合采购模型与利益分配

采购联盟的利益分配是关系到联盟形成与维持的关键因素之一.本文首先构建了高校后勤采购联盟的联合采购模型;然后,在Heijboer和Fredo Schotanus的研究基础上,结合高校后勤联合采购的一个实际算例,探讨了按采购数量比例法(PV)、夏普利值法(SV)争折衷值法(CV)三种分配方法的公平性问题.研究结果显示:PV方法并不是一个理想的分配方法,它对联盟中采购量比较大的一方有利;基于博弈论的SV、CV方法由于能够满足大多数的公平分配性质,是一种能够得到较公平结果的分配方法.鉴于CV方法较SV方法简单,实践中建议采用该方法.     

基于遗传算法的兵力分配模型

结合现代防空作战部署的特点,对防空作战运筹中兵力分配问题进行探讨,建立兵力分配问题的数学模型,对遗传算法做了改进,并给出模型求解的方法和步骤,实例表明该方法可为决策者做出科学、有效地决策提供有力的支持。     

水资源分配冲突的博弈分析

本文试图利用博弈论对流域水分配问题中用水冲突矛盾进行揭示和解释 ,通过对利益冲突各方的行为机理进行分析 ,以探索流域政策制定者和决策者在解决当前流域水资源危机方面应该采取的对策 ,可以为目前我国流域水资源分配及水管理机制改革提供参考.     

一种混合整数双层线性规划的全局优化方法

通过求得下层问题的对偶问题可行域上的极点,将上层所有变量为0 1型变量和下层所有变量为连续型变量的双层线性规划转化为有限个混合整数线性规划问题,从而用求解混合整数线性规划的方法获得问题的全局最优解.由于下层问题的对偶问题可行域只有有限个极点,所提出的方法具有全局收敛性.     

基于直觉模糊熵和VIKOR的装备器材供应商选优决策

针对装备征用动员中器材需求不确定性大、响应时效性和质量要求高等特点,构建基于军事供应链的装备器材供应商选优评价准则体系,为解决不同准则带来的多种异质评价信息及准则权重、决策者权重均未知的多准则群决策问题,提出了一种基于直觉模糊熵和扩展多准则妥协解(VlseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje,VIKOR)框架的决策方法。首先,采用包含隶属度与非隶属度偏差及犹豫度信息的直觉模糊熵,基于熵权法和权重协调系数确定综合准则权重;其次,综合考虑决策矩阵直觉模糊熵和距离测度,建立一种新的决策者权重方法;然后,采用直觉模糊加权平均算子得到决策者和决策群体综合评价矩阵;最后,将VIKOR方法扩展到直觉模糊语言环境,对备选供应商进行折衷排序和选优。     

不完全概率信息下的决策方法

Ｐａｒｋａｎ（ＥＪＯＲ，１９９４）提出了在已知状态概率范围的局部信息下用线性规划方法确定决策问题的有效策略集的方法。本文将介绍Ｐａｒｋａｎ方法并应用凸锥模型将该法推广到更一般的，决策者只能提供各种自然状态出现可能性的成对比较的情形，由于该法可用于群组决策，并比Ｐａｒｋａｎ１９９４的方法所需直接信息更少，因而具有更普遍的实际意义与应用价值.     

风险态度对医疗保险决策的影响

在医疗保险购买这类个体决策过程中,决策者的风险态度将对决策行为产生影响。建立了医疗保险决策模型,并通过对不同风险规避度的决策者的决策行为分析,揭示了风险态度对医疗保险决策的影响。研究表明,在面临一定的健康风险时,风险规避度越高的决策者,其购买的医疗保险也越多;而需对面临的健康风险进行估计时,对风险规避程度较低的决策者,可能会出现健康风险越高,购买的保险越少的情况。     

灰色群组聚类和改进CRITIC赋权的供应商选择VIKOR多属性决策

针对武器装备供应商选择问题, 提出了一种基于灰色群组(grey group clustering, GGC)和改进标准间冲突性相关性(improved criteria importance through intercriteria correlation, ICRITIC)组合赋权的扩展多属性妥协解(VIKOR)决策方法。采用考虑决策专家意见差异程度的群层次分析法对供应商初选指标体系进行降维遴选, 构建武器装备供应商优选指标体系; 结合GGC和ICRITIC组合赋权方法确定主客观权重, 并设计权偏好系数进行加法组合赋权; 基于VIKOR决策方法集结备选供应商折衷排序值。针对不同折衷系数、排序方法和赋权方法从决策灵活性和稳定性两个维度进行对比分析, 验证所提方法的有效性。     

Option prioritization for unknown preference

An option prioritization technique is developed to efficiently elicit the preferences, both unknown and crisp, of decision makers (DMs) in strategic conflicts. In the Graph Model for Conflict Resolution, each DM has one or more options, each of which may be selected or not. A state, or possible scenario, is formed when all DMs make an option selection. The software GMCR II contains an option prioritization procedure that makes it easy for a modeller to enter a DM’s crisp preference ordering over the states using prioritized statements describing the DM’s preferred option combinations. This procedure is extended by adding two new logical connectives that describe uncertainty of preference. For each DM, a range of possible scores for each feasible state can then be calculated, facilitating the determination of a preference ordering containing uncertainty by comparing and ranking scores. To demonstrate how this new methodology can be used to represent unknown preferences in a real-world decision problem, it is applied to a Canadian dispute over proposed water exports.     

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。     

基于判断评价的企业实力分布决策模型

从企业战略规划的角度出发,在综合考虑了企业战略目标、环境因素以及企业实力投入等基础上,提出了一种基于决策者判断评价的企业实力分布决策模型．该模型给出了为实现战略目标,企业应在各环境因素上的实力投入分布,为企业制订具体的战略实施计划提供依据.     

一般变权原理与多目标决策

在已有文献基础上完善了变权的公理化定义 ,讨论了变权的基本类型及它们之间的关系 .在此之后 ,深入研究了由激励效用族诱导的变权的特性 ,给出了变权的协调原理并以此为原则给出了某种特定的变权 ,从而使变权更具可操作性 .最后 ,给出了解多目标问题的变权方法.     

基于理想折中方案的农技人员评价研究

理想方案是多属性决策领域中的重要概念之一,然而在现实中理想方案并不存在,决策问题得到的满意解往往是决策者认可的一种对备选方案的最优折中。基于已有研究,提出了一个新的概念——理想折中方案。有别于传统理想方案由单个给定属性的最好值确定,理想折中方案从方案集整体的一致性出发,不仅考虑了属性在数量值上的最优,而且考察了方案在不同属性间的分配。进一步地,给出了基于理想折中方案的多属性决策模型。最后将该模型用于农业科技带头人的选拔评价问题。     

不确定幂加权几何平均算子的动态多目标决策

针对方案属性信息不确定、决策信息分布多个阶段以及传统加权平均算子权重没有考虑集成数据间相互关系等问题,提出一种基于不确定幂加权几何平均算子的动态多目标决策方法.该方法不仅可以集结决策者在多阶段给出的不确定信息,同时结合模糊集理论,考虑了集结模糊信息时数据间的支撑程度对权重系数的影响,强化了对模糊信息的处理,使得被评估的信息更加贴近实际.然后给出基于可能度的排序方法来选择最优方案.最后通过算例分析说明了所提出方法的合理性和可行性.     

Method for multi-attribute group decision-making based on the compromise weights

Multi-attribute group decision-making problems are considered where information on both attribute weights and value scores of consequences is incomplete. In group decision analysis, if preference information about alternatives is provided by participants, it should be verified whether there exist compromise weights that can support all the preference relations. The different compromise weight vectors may differ for the ranking of the alternatives. In the case that compromise weights exist, the method is proposed to find out all the compromise weight vectors in order to rank the alternatives. Based on the new feasible domain of attribute weights determined by all the compromise weight vectors and the incomplete information on value scores of consequences, dominance relations between alternatives are checked by a nonlinear goal programming model which can be transformed into a linear one by adopting a transformation. The checked dominance relations uniformly hold for all compromise weight vectors and the incomplete information on value scores of consequences. A final ranking of the alternatives can be obtained by aggregating these dominance relations.