基于区间二型犹豫熵与风险偏好的多属性决策方法

针对以区间二型模糊集(IT2FSs)为信息环境的多属性决策问题,构建了考虑决策者风险偏好的决策模型,解决了区间二型模糊集内在犹豫性难以量化的问题.首先介绍了区间二型模糊集的相关知识,综合考虑两种期望平均提出了区间二型模糊集排序值公式以比较模糊数的优势关系,同时提出使用几何度量刻画模糊性与犹豫性的区间二型犹豫熵来度量区间二型模糊集的不确定性.考虑到决策者的风险态度对决策结果可能的影响,引入决策者风险偏好因子,构造了风险偏好因子与传统的熵权法相结合的新的权重求解模型并给出了决策算法.最后用一个风险投资的实例验证决策者的风险偏好对属性权重以及决策方案的排序所产生的影响.     

偏差最小化方法及其在多属性决策中的应用

针对权重信息完全未知或部分未知的多属性决策问题,以决策者主观态度为导向,借鉴变权思想,给出了一种基于偏差最小化模型的决策方法.该方法是偏差最大化决策方法的发展与推广.最后，给出了一个实际应用的例子来比较两类决策方法.     

区间DEA模型下的决策单元排序

给出基于输出的DEA模型下的区间有效值求法，同时从乐观和悲观两个角度去评价决策单元，从而得到了该决策单元有效值的一个区间. 进一步还可类似地定义该决策单元无效的一个区间.将上述方法与基于输入的DEA模型下的理论进行了对比，实例分析显示了两种模型在评价决策单元区间有效性上是一致的.     

基于经济性和可靠性的多目标风险型决策方法

介绍了有关风险的几个概念，提出了风险的多维度量的概念及度量风险的几个指标。根据决策者在经济性和可靠性两方面的要求及实际决策过程的特点，利用给出的度量风险的指标，提出了基于经济性和可靠性的目标风险型决策方法。最后给出了一种算例。算例表明，所提出的风险型决策方法能使决策者较容易地表达对确定结果的偏好及对待风险所持的态度。     

基于区间直觉模糊集的动态多属性群决策方法

针对决策者权重未知、属性权重已知,属性值为区间直觉模糊数的多属性群决策问题,提出采用区间直觉模糊加权平均算子进行信息集结,利用带有转化参数的得分函数进行决策.首先借助区间直觉模糊数的距离来确定决策者权重,然后利用区间直觉模糊加权平均算子和决策者权重对个体决策矩阵进行集结,最终得到每个方案对应的区间直觉模糊数,将其带入得分函数进行动态决策分析.通过实例求解验证了方法的可行性.     

权重为区间数的语言多属性群决策方法

利用不确定语言评估标度的运算法则,给出基于语言评估标度及其运算法则的算子,提出一种基于区间权重语言集结(IWLA)算子和不确定语言混合区间权重集结(ULHIWA)算子的语言多属性群决策方法,并用实例验证该方法的可行性及合理性.实例分析表明,该方法计算简便,能够充分利用已有的决策信息,而且能够充分考虑决策者自身的重要性,并且可以消除个别决策者主观因素的影响,保证了决策结果的合理性.     

区间直觉正态模糊数的OWGA算子及其在多属性群决策中应用

针对准则值为区间直觉正态模糊数(IVINFN)的群决策问题,探讨了区间直觉正态模糊数的运算法则;考虑决策者的乐观程度,定义了区间直觉正态模糊数的得分函数,给出其排序方法;再得到区间直觉正态模糊数的有序加权几何平均(IVINFN-OWGA)算子和连续有序加权几何平均(IVINFN-COWG)算子;最后,建立了基于区间直觉正态模糊数的多属性决策模型,提出了相应的群决策方法,并且通过实例分析验证了该方法的可行性和有效性.     

基于概率语言术语集中考虑专家权重的决策方法研究

研究概率语言术语情境下的多属性群决策问题.首先,将决策者给予方案中各属性语言评价术语转换为概率语言术语,通过数学模型将属性的概率语言术语再转化为区间数,利用区间数的熵值法确定属性权重;其次,不仅考虑概率语言术语集中的概率值,而且还兼顾构成概率中各决策者的重要性程度,其重要性程度也即权重参与决策计算;再次,为了建立决策算法,把属性的概率语言术语集转换为概率区间值犹豫模糊集并将其映射为区间数集合,利用区间数的积型贴近度模型对各方案对应属性值进行两两测度,通过统计测度数值结果达到对方案优选目的;最后,通过一个实例对文中知识脉络进行了详细梳理,结果表明该方法能够取得符合实际的决策效果.     

基于区间二型模糊多粒度证据融合方法的钢铁行业耗能决策

为了探索区间二型模糊背景下的多属性群决策方法，以多粒度概率粗糙集为基础，结合MULTIMOORA(Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis Plus the Full Multi-Plicative Form)与证据融合理论，发展了一种基于区间二型模糊信息的多粒度证据融合决策模型.首先，提出多粒度区间二型模糊概率粗糙集模型；然后，通过离差最大化法和熵权法计算决策者权重和属性权重，依据多粒度概率粗糙集和MULTIMOORA法建立区间二型模糊多属性群决策模型，通过源自D-S证据理论的证据融合方法融合得出决策结果 .通过钢铁行业耗能的实例，证明提出方法的可行性与有效性，总体上，提出的决策模型具备一定的容错力，有助于获得强解释力的稳健型决策结果 .     

决策粗糙集风险偏好模型的改进

决策粗糙集(DTRS)通过引入Bayes风险决策理论和三枝决策语义,为不确定知识的获取提供了更可靠的理论依据和语义解释.决策粗糙集的风险偏好模型进一步考虑到决策者的不同风险偏好,使得模型更加贴近实际决策问题.然而,决策粗糙集的风险偏好模型在参数取值范围上有待进一步精确,模型有待进一步完善.提出了一个更准确的决策粗糙集风险偏好模型,并利用UCI的信用卡审批数据集进行验证.结果表明,信用评估结果有效且与决策者的风险态度一致.     

基于区间值模糊概率测度的多粒度区间值决策粗糙集模型

在区间值模糊概率近似空间中,提出了基于IVF(区间值模糊)概率测度的多粒度IV(区间值)决策粗糙集模型,分别讨论和刻划了平均、乐观和悲观三种情形,结果和算例验证了模型的实用性和广泛性.     

L-R模糊数型群决策专家意见集成方法

群体决策弥补了个体知识和经验不足的缺陷,因而得到广泛应用。但由于现实问题的复杂性和个体知识、认识水平上的差异以及自身的其他因素影响,决策者对问题给出的意见往往是不一致的,决策者意见的可信度也是不同的。在决策过程中就有必要把决策者个体的意见集成为群体的一致意见。利用截集和隶属度把模糊数型专家意见转化成区间型意见,定义区间数的距离来衡量专家之间意见的偏差程度,提出一种确定专家意见的权重,并集成群体一致意见的方法。数值例子说明该方法合理、可行。     

区间值q阶犹豫模糊Frank集成算子及其决策应用

将q阶犹豫模糊集进行了拓展,提出了区间值q阶犹豫模糊集;并将Frank算子与区间值q阶犹豫模糊集相结合,提出了区间值q阶犹豫模糊Frank集成算子。首先,基于Frank算子定义了区间值q阶犹豫模糊元的运算性质,提出了区间值q阶犹豫模糊元的得分函数、精确函数及其排序方法;其次,定义了区间值q阶犹豫模糊Frank算术平均算子、几何平均算子、有序加权平均算子以及混合平均算子,分别给出了算子的计算公式,研究了其相关性质并讨论了算子的特殊形式;最后,给出一种基于区间值q阶犹豫模糊Frank集成算子的多属性决策方法,通过算例和比较分析说明了方法的可行性与有效性。该方法可以根据决策者的风险偏好态度灵活地选择参数以满足不同决策情况的要求。     

具有风险厌恶型决策者的有限阶段马尔可夫决策过程

【目的】在分析了期望最大化准则无法控制方差的局限性的基础上,考虑具有风险厌恶型决策人的有限阶段马尔可夫决策过程,为风险厌恶决策者提供决策方法。【方法】建立了悲观准则下有限阶段马尔可夫决策过程的数学模型,并基于动态规划原理和同向不等号相加的保号性给出了向后递推算法。【结果】得到了每个阶段所有可能状态的最优策略和到阶段结束至少可获得的报酬,并证明所得到的最优策略矩阵满足风险厌恶型决策者的要求。然后,针对连续性策略、成本最小化和风险偏好型决策者等情形下有限阶段马氏过程最优策略的求解进行了一些理论延伸。【结论】给出了一个三阶段马尔可夫过程的算例分析,验证了所提出的模型。     

基于后悔理论的理想点决策方法及其在防洪调度中的应用

针对决策指标值是区间灰数的水库洪水调度问题,考虑决策者受心理因素的影响,提出一种基于后悔理论的理想点决策方法.首先根据已建立的决策指标体系构造评价值为区间灰数的样本矩阵,并对各指标进行标准化处理,确定正、负理想方案,决策者将各方案分别与正、负理想方案比较时会出现后悔和欣喜的心理行为,并得到后悔值函数和欣喜值函数,将综合欣喜后悔值由大到小进行优劣排序,从而得到最优方案.以陕西某水库防洪调度决策为例,求解验证了该方法的合理性与可行性,为解决不确定性决策问题提供了一种新思路.     

基于相似度的三参数区间灰数决策方法

为了解决复杂决策环境中的多属性群决策问题,考虑问题的灰数特质及决策者的心理因素,提出了基于相似度的三参数区间灰数决策方法。首先,从区间长度和重心的角度出发,提出了相似度计算公式。其次,考虑决策者与环境的关系,建立基于相似度的决策者心理认知场,引入数据势理论,求得决策者权重;结合距离公式和熵权法求得属性权重;最后,构建了基于前景理论、相似度和逼近理想解排序法(Technique for order Preference by Similarity to ideal solution,TOPSIS)相结合的方案决策模型。采用算例证明了模型具有优化方案之间的差异度的效果,并验证了可操作性及合理性。     

基于后悔理论的区间二元语义多属性群决策方法

针对评价信息为区间语言变量的多属性群决策问题,提出了一种基于后悔理论的区间二元语义多属性群决策方法,该方法能够有效考虑决策者在决策过程中产生的一种风险规避,及其在后悔与欣喜之间存在的心理差异变化。首先,介绍关于区间二元语义信息的一些基本概念,并给出了区间二元语义均值与方差的定义;针对决策矩阵元素为区间二元语义变量属性权重部分未知的多属性群决策问题,利用区间二元语义的方差,通过构建优化模型确定最优属性权重,并提出了一种基于后悔理论的区间二元语义多属性群决策方法;最后将提出的方法应用至企业设计方案的选择中,结果与比较分析表明该方法具有一定可行性和有效性。     

精心决策的错觉

所谓精心进行的决策可能既不是理性的也不是非理性的,而是无关理性的。通常被认为是产生最终决定的思考过程,往往也只是一种决定做出后的现象。实际上,根据这种模式,信息收集是为了让那些起初看起来一样的选项变得看起来不一样。当人们达到了认知定式时,信息搜寻也就结束了。在这种决策过程中,人们实际上进行的是一种消极决策,决策者所具有的固定的或者固执的信念,在不经意的情况下很难随着情境的变化而调整,这会导致决策者产生认知定式,从而机械地形成选择。用心积极决策的方式所寻求的是提供一个框架以使我们能对于意义产生的过程保持开放的态度。这种对他人视角和被认为是新的信息保持开放的态度使我们能够构建意义。     

基于多专家决策方法的氨气泄漏应急决策

氨气泄漏事故的应急决策是一个复杂过程,该过程受到技术、经济、环境以及风险等许多因素的影响,不同专家决策者对应急方案有明显的偏好,且各专家对各属性的权重取值不完全确定.为了处理这样的不完全信息和偏好决策问题,本文提出了一种表示专家意见的多专家决策方法,该方法要求多专家分别对不同属性给出相应的效用函数和属性权重区间数,并应用蒙特卡罗模拟方法将这些偏好进行定量分析及合成.最后,以某工厂氨气泄漏应急决策为实例,详细讨论了该方法的应用.     

考虑决策者风险偏好的新产品开发方案选择方法

在新产品开发方案选择时,不仅决策者的风险偏好对决策结果具有重要影响,而且新产品开发的成功与否往往取决于与竞争产品相比的绩效.同时考虑决策者的风险偏好和竞争产品方案的评价信息,提出了一种基于前景理论的新产品开发方案的选择方法.首先,给出每个属性的前景参考点,并引入决策者的风险偏好系数,定义了具有区间信息的新产品开发方案在每个属性下的前景价值函数;然后,通过前景价值函数和决策权重函数得到各方案的前景值,并进行方案优选.最后通过实例,说明了该方法的有效性和可行性.