风险型动态混合多属性决策的灰矩阵关联度法

针对一类指标权重信息未知,指标值为精确数、区间数和语言类模糊数相结合的风险型动态混合多属性决策问题,提出了一种基于灰色矩阵关联度的风险型动态混合多属性决策方法,并通过具体的决策实例,论证了该方法的合理性和可行性,从而为解决风险型动态混合多属性决策问题提供了一种新的途径。     

一种Fuzzy多属性决策模型

实际中的决策问题常常具有许多不确定性。本文建立了一种具有模糊权及模糊属性值的多属性决策模型。在模糊数的排序方法及线性运算法则的基础上，本文给出了该模型的求解方法。各方案的排序是依据其到模糊理想解的模糊距离大小进行的。     

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。     

基于相似关系的多属性决策问题研究

属性权重确定是多属性决策问题中一个重要的研究内容。针对属性权重未知的多属性决策问题：首先,指出决策对象与理想对象之间的相似度与决策对象的优势度之间存在直接的关系;其次,借鉴离差最大化算法,提出用属性值的相似度来确定属性权重;再次,利用各个决策对象与理想对象的相似度对各决策对象进行排序并择优;最后,对属性值为区间数的多属性决策实例进行了分析,同时对该算法与离差最大化算法的异同点进行对比。     

基于逼近理想解排序的图像融合效果评价方法

将图像融合评价看作是一个多属性决策问题, 提出了一种基于逼近理想解排序的图像融合效果综合评价方法。通过引入理想融合图像、负理想融合图像的概念, 结合评价者的先验知识和选取的定量评价指标, 以距离测度作为图像融合结果的优劣评判标准,实现了对各个融合图像效果的综合评价, 兼顾了实际评价工作中的通用性和特殊性要求。实验结果表明, 该评价方法具有较好的有效性、实时性和简洁性。     

权重为区间数的多指标决策问题的逼近理想点法

通过引进区间数数量乘法运算 ,将权重为区间数的多指标决策问题转化为指标取值为区间数的多指标决策问题。在此基础上 ,定义了区间数正理想方案和区间数负理想方案 ,由此给出了权重为区间数的多指标决策问题的逼近理想点法 ,该方法简单实用 ,所需信息少。运用该方法分析了一个实际问题。     

灰色风险型多属性群决策方法

对一类权重信息未知并且属性值为区间灰数的灰色风险型多属性群决策问题进行了探讨,提出了一种基于理想矩阵的相对优属度决策方法.首先,利用属性值为区间灰数这一特性,将灰色系统理论的思想和方法与经典风险决策方法相融合,构建了决策系统中各方案之间的关联度公式以及优化模型,合理地解决了属性权重未知问题.然后综合考虑决策者群体的主观偏好,通过构造理想矩阵,借助每一方案决策矩阵与理想矩阵、负理想矩阵的综合加权距离获得每个方案相对于理想方案的优属度,再由优属度的大小对方案的优劣进行排序.应用实例说明了所提出决策方法的合理性和算法的有效性.为解决灰色风险型决策问题提供了一种新思路.     

三角模糊数上的完备度量及其在决策中的应用

借助三参数区间数,利用三角模糊数的截集信息定义了三角模糊数之集上一个新的距离.证明了该距离具有完备性.利用这种距离,针对三角模糊数上的多属性决策问题,给出一种基于理想点的决策方法.对属性权重的"归一化"处理使得这种方法具有简单易行的优点,并且克服了属性权重对决策产生双重化影响的问题.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。     

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。     

Hybrid multiple attribute decision making model based on entropy

From the viewpoint of entropy, this paper investigates a hybrid multiple attribute decision making problem with precision number, interval number and fuzzy number. It defines a new concept： project entropy and the decision is taken according to the values. The validity and scientific nature of the given is proven.     

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 .     

应用多属性决策的威胁评估方法

威胁评估是作战系统需要完成的功能之一 ,对实现指挥控制系统自动化是非常重要的。威胁评估涉及的因素比较多 ,目前还没有统一的方法。威胁评估实际上是一个推理、决策的行为 ,而决策理论为推理、决策提供了理论方法。根据威胁评估和多属性决策的特点 ,提出了基于多属性决策的威胁评估模型和方法 ,应用隶属函数及逼近于理想的排序法 (TOPSIS)分析 ,并通过示例说明应用多属性决策的威胁评估方法。     

理想点决策方法的逆序问题与逆序的消除

分析了多指标决策方法存在逆序的客观合理性与主观不合理性,提出了绝对理想点和相对理想点等重要概念.说明了TOPSIS等理想点决策方法产生逆序的原因是决策时选用了相对理想点.提出了GTOPSIS方法并证明当使用绝对理想点时,GTOPSIS等理想点多指标决策方法不仅不会出现逆序,而且都是强保序的.     

不完全信息下的群体多属性决策方法

针对群体多属性决策问题,提出一种新的不完全信息下的群体多属性决策方法。该方法假设方案在主观评价属性下的评价值采用区间数的形式来表示专家评价值的不确定性和模糊性。针对每一主观评价属性设定一组与之对应的专家重要性权重值,反映决策者在不同评价属性中的重要性程度,同时考虑到专家评价值的相似度,将专家评价值进行集结得到专家群体关于方案集的决策矩阵。计算各方案与理想方案的相似度,并以此对方案进行优劣排序。通过实例说明所提方法的可行性。