一种基于不同粒度语言判断矩阵的群决策方法

针对基于不同粒度语言判断矩阵的群决策问题,提出了一种新的群决策分析方法.对有序语言短语集中的语言短语进行“量化”,通过变量转换关系将语言判断矩阵转换为互补判断矩阵,并进行了判断信息转换的一致性分析;采用OWA算子将每个决策者给出语言判断矩阵所对应的互补判断矩阵集结为群的偏好矩阵,并通过计算每个方案的优势度来确定最优方案;最后给出一个算例说明了所提出的方法的有效性与实用性.     

基于二维语言信息判断矩阵的多准则决策方法

针对准则权重信息未知,专家以二维语言信息给出方案的准则值及对方案间比较的偏好值的多准则决策问题,提出基于二维语言信息判断矩阵的决策方法.该方法首先给出二维语言判断矩阵加性一致性的定义和检验方法,导出矩阵的定义,及根据二维语言信息排序向量构造一致性二维语言判断矩阵的方法;接着,根据方案的综合评价值构造关于方案的一致性二维语言判断矩阵,基于构造的新二维语言判断矩阵与专家给出的二维语言判断矩阵偏离度最小化原则,建立模型计算准则权重,进而获取方案的综合评价值及排序.算例分析结果表明:所提出的方法具有有效性及实用性.     

基于区间直觉判断矩阵的群决策及逆判方法

文章对区间直觉判断矩阵进行研究,定义了区间直觉判断矩阵及其距离测度与相似性测度新概念,详细研究它们的性质.基于区间直觉平均算子等集成工具,建立了一种基于区间直觉模糊集模型的群决策途径,并根据群决策结果逆判评判专家的水平.最后通过具体实例证明该方法的有效性.     

群决策中基于语言评价信息的TOPSIS方法

针对基于语言评价信息的群决策问题，提出了一种新的TOPSIS方法。依据传统的TOPSIS方法的基本思路，首先将语言决策矩阵转换为规范决策矩阵；其次，通过变量转换关系对有序语言短语集中的有序语言短语进行“量化”，构造与原语言决策矩阵“等价的导出”决策矩阵，并利用算术加权平均算法对所得到的导出决策矩阵进行群的集结；然后对所得到的决策矩阵构造理想点和负理想点，计算每个方案的相对接近度，根据得到的相对接近度对方案进行排序从而确定最优方案。最后通过一个算例说明了该方法的有效性和实用性。     

AHP判断矩阵与模糊判断矩阵相互转化方法

提出了AHP判断矩阵与模糊判断矩阵相互转化的若干新方法，探讨了各种转化方式下两类判断矩阵一致性的关系，以及确定排序向量的方法相互协调的问题，并用例子说明了各种转换公式的应用，为群决策中有效集结专家的AHP判断矩阵和模糊判断矩阵这两种偏好提供了可行的途径。     

群组模糊判断矩阵集结方法的理论分析

对群组模糊判断矩阵的集结方法进行了研究,在对同一决策问题的m个模糊判断矩阵是一致性的情况下,给出了加权集结方法的理论依据,并且进一步分析了关于群的判断矩阵与各决策者给出的判断矩阵之间关系的一些重要性质,从而为基于群的判断矩阵的方案排序问题打下了坚实的基础·     

语言判断矩阵的满意一致性判定方法

文章研究了语言判断矩阵的满意一致性及方案排序问题,在给出语言判断矩阵及其满意一致性概念的基础上,提出语言判断矩阵的导出矩阵和偏好关系矩阵的概念,由此建立语言判断矩阵满意一致性的判定方法,依据所给出的判定方法,得出关于语言判断矩阵的方案优劣的排序方法,最后通过算例说明了该方法的有效性。     

3种基于互反判断矩阵的互补判断矩阵排序法

引进了互反判断矩阵与互补判断矩阵之间的转换公式,介绍了完全一致性互反判断矩阵和完全一致性互补判断矩阵之间的关系,提出了3种基于互反判断矩阵和互补判断矩阵排序方法,详细地研究了它们的一些优良性质,如：强条件下保序性等,并进一步把这些方法推广到群体决策环境中,从而弥补了互补判断矩阵排序理论和方法的不足,为解决互补判断矩阵排序问题提供了新的途径。理论分析和数值结果均表明：这些排序方法具有乘法、可行、且易于计算器或计算机上实施等优点。     

基于灰色关联分析的专家群体判断一致性分析

基于灰色关联分析方法,检验由群决策构造的互反判断矩阵一致性.采用专家的平均判断矩阵作为群体互反判断矩阵.通过计算各个专家构造的互反判断矩阵与群互反判断矩阵之间的关联度大小来判别是否满足预设的专家群体互反判断一致性指标（QR）的要求.并且针对群决策不一致性提出了调整方法.最后,将灰色关联分析方法与指标相容性不一致性判别方法进行对比分析.结果证明灰色关联分析方法对偏离较大的判断矩阵具有更敏感的识别,而且调整后的判断矩阵能够满足一致性的要求.     

基于互补判断矩阵的专家群体判断一致性分析

针对群决策中基于互补判断矩阵形式偏好信息的专家群体判断一致性问题,给出了一种分析方法·首先给出了有关互补判断矩阵的定义及若干性质;然后,通过定义有关专家群体判断的一致性指标及专家个体判断一致性指标,给出了群决策中基于互补判断矩阵形式偏好信息的专家群体判断一致性的识别方法和不一致的调整方法·同时,依据专家个体判断一致性指标,还可以判别每个专家的评判水平·最后,通过一个算例说明给出的分析方法·     

基于改进TOPSIS法的舰船总体方案群决策方法

从系统效能的定义出发,构建了简化的舰船系统效能评估体系;根据群决策理论的基本假设,建立了舰船总体方案的群决策权重确定方法,提出了置信度矩阵的概念;构建了群体判断矩阵优化模型,运用粒子群优化算法对群体判断矩阵进行修正,以保证其判断一致性和群体一致性;引入基于改进TOPSIS法的决策方法、距离与灰色关联度相结合的贴近度公式,以保证最优方案与理想方案的位置和曲线形状的一致性.通过应用实例结果表明,所提出的舰船总体方案群决策方法具有较好的可行性.     

多粒度语言信息判断矩阵的满意一致性判定方法研究

首先对多粒度语言判断矩阵定义了导出函数,相应地得到多粒度语言判断矩阵的互补导出矩阵,针对多粒度语言判断矩阵的互补导出矩阵,提出了多粒度语言判断矩阵满意一致性的新概念,并通过定义多粒度语言判断矩阵的偏好关系矩阵,给出了满意一致性的充分必要条件,进一步提出了多粒度语言判断矩阵的满意一致性的判定方法和基于满意一致性的语言判断矩阵方案优劣的排序算法。最后通过具体实例说明多粒度语言判断矩阵的满意一致性的判定方法和基于满意一致性的语言判断矩阵方案优劣的排序算法具有可行性与有效性。     

基于互反导出矩阵的语言判断矩阵的不一致性调整方法研究

本文研究了语言判断矩阵的互反导出矩阵与其特征矩阵的相容性和一致性的关系,在此基础上定义了语言判断矩阵与其特征矩阵的偏差矩阵,给出了语言判断矩阵不一致性调整的方法。实例分析表明该方法行之有效。     

考虑属性关联的TOPSIS语言群决策方法

针对在实际的多属性语言群决策问题中属性之间往往具有相互关联作用这一问题,提出了一种考虑属性关联的TOPSIS语言群决策方法.该方法中决策者给出对方案的语言评价信息,并采用二元语义概念对语言评价信息进行处理.在传统理想点法的基础上引入λ模糊测度的概念,根据属性间的关联作用确定每个方案属性的权重并得到加权决策矩阵.然后计算每个方案与正、负理想点间在n维二元语义空间内的二元语义欧氏距离并得到相对贴近度,确定最优方案.该方法有效地避免了决策过程中语言评价信息的扭曲和损失,并能够考虑属性间的关联作用对于属性权重的影响,使得决策结果更加合理可信.通过一个实例验证了方法的有效性和实用性.     

多粒度语言评价信息的动态多属性决策方法

针对多粒度语言评价信息的动态多属性决策问题,基于语义的模糊化函数将不同粒度的语言评价信息映射为同一区间上的三角模糊数,并给出模糊有序加权几何平均算子。通过该算子对各时段属性信息进行横向和纵向集结,从而得到方案的排序。最后经过实例分析,说明该方法的有效性和可行性。     

区间数互补判断矩阵的一致性

定义了检验区间数互补判断矩阵满意一致性的指标,得到了单个矩阵是满意一致的,其Hadamard组合矩阵也是满意一致的结论.     

一种具有多粒度不确定语言信息的群决策方法

针对具有多粒度不确定语言信息的群决策问题,运用不确定语言信息运算法则计算各决策者关于方案的综合不确定语言信息.依据不确定语言信息优势可能度的定义,计算各决策者关于方案的优势可能度矩阵.运用OWA算子集结各决策者关于方案的优势可能度矩阵并计算各方案的排序值.通过一个应用实例说明了该方法的可行性和有效性.     

基于梯形二维语言变量相似度的多属性群决策方法

针对评价信息为梯形二维语言变量的多属性群决策问题,提出了一种新的梯形二维语言变量的相似性测度并探讨其性质;基于相似性测度最大化准则构建了两个优化模型以分别求解多属性群决策问题中的专家权重和属性权重,进而提出一种新的基于梯形二维语言变量相似性测度的多属性群决策方法;最后通过实例验证了新方法的合理性和有效性.