基于前景理论的灰色随机多准则决策方法

针对概率和准则值均为区间灰数,准则权系数不完全确定的灰色随机多准则决策问题,提出了一种基于前景理论的决策方法.该方法定义了一种区间灰数排序方法及其前景价值函数,并以其余备选方案为参考方案计算各准则下各方案准则的前景值,构建前景决策矩阵,采用离差最大化思想建立规划模型,求解模型得出最优权系数向量,进而根据各方案综合前景值大小对方案进行排序.最后说明了该方法的可行性和有效性.     

基于粗糙集的随机多准则决策方法

针对有偏好信息并且准则权重信息不确定的随机多准则决策问题,提出了一种基于粗糙集的随机多准则决策方法.该方法首先根据形式化的偏好信息,利用构造的偏好信息系统准则约简理论对准则集合进行约简,降低问题的复杂程度,然后计算每个方案的净流分值并通过其大小确定方案的最终排序.最后实例说明了该方法的有效性和可行性.     

基于随机占优度的随机多属性决策方法

针对属性值为随机变量的多属性决策问题,提出了一种随机多属性决策分析方法。首先给出了随机占优准则的描述,并提出了随机占优度的定义及其计算公式;然后,依据随机占优准则判断并确定两两方案之间比较所具有的占优关系,进而计算得到两两方案之间的随机占优度,进一步地通过计算可以得到每个方案的总体相对随机优势程度,并得到所有方案的排序结果。最后,通过一个算例说明了该方法的可行性和有效性。     

基于前景理论的区间直觉模糊多准则决策方法

针对准则值为区间直觉模糊数, 准则权重分别为完全未知和部分已知的多准则决策问题, 提出一种基于前景理论的决策分析方法. 该方法给出一种新的记分函数(P-记分函数), 据此可将区间直觉模糊数转化为实数. 利用前景理论, 以零点为参考点计算前景值, 构建前景决策矩阵. 建立以综合前景值最大化为目标, 以权重取值允许范围和决策者主观偏好为约束的优化模型, 计算准则权重. 结合前景决策矩阵及准则权重, 计算各方案的综合前景值, 并以此对方案进行排序. 最后通过实例验证了该方法的有效性.     

信息不完全确定的多准则语言区间群决策方法

针对权系数信息不完全确定且方案的准则值为确定语言等级或位于两个连续语言等级之间或语言区间,甚至缺失的群决策问题,提出一种群体语言决策方法。该方法将各准则的语言值转换成二元语义,利用WC-OWA和OWA算子进行准则集结和方案集结,通过方案贴近度和决策者给出的准则权系数的不完全确定信息,建立非线性规划模型,利用遗传算法对模型进行求解得到准则的最优权系数,进而得到方案的群体集成值,并将其转化为二元语义,利用二元语义的有序性得到方案的排序。实例计算表明了该方法的可行性和有效性。     

不确定性多属性决策中区间数的一种排序方法

为了解决具有不确定性区间数的多属性决策问题,本文给出了一种分析方法．首先是基于文献［５］,介绍了一个决策分析模型;然后针对以区间数形式表示的决策方案综合评价值,提出了关于区间数优势及可能度的概念,并且相应地给出了带有可能度的方案排序方法,这也是本文的重点内容．最后,给出了实例计算.     

区间数的排序方法研究

给出区间数两两比较的一个简洁公式,详细研究它的一些性质,如互补性、传递性等;基于可能度矩阵给出区间数排序的一种实用方法。     

不完全信息的离散型模糊随机多准则决策方法

针对状态概率与准则权重均为区间数且准则值有缺失的离散型模糊随机多准则决策问题,设计了一种基于信息集结的新方法.该方法在区分准则类型和确定决策者的风险偏好水平后,首先根据准则类型利用最大、最小算子计算方案集在不同状态下有缺失值的准则上的正、负理想值,再通过决策者的风险偏好水平与正、负理想值补充方案集在不同状态下缺失的准则值,然后参照准则类型与决策者的风险偏好水平集结方案集在不同状态下赋值为梯形模糊数的准则值并进行规范化,接着利用熵与离差最大化分别构建规划模型以求解最优状态概率分布与最优准则权重向量,进而得到方案集的综合评价值并确定排序,最后给出具体算例.结果显示了该方法的有效性和可行性.     

信息不完全的多准则决策的SIR方法

在决策中,存在准则值不准确、不确定、不能决定和准则权系数信息不完全的多准则决策问题,针对此类问题,提出了一种信息不完全的多准则决策的优劣势排序方法。该方法首先构建方案集的优势矩阵和劣势矩阵,得到方案的全局优势度和劣势度,利用权系数的不完全信息构建相应的最优化模型,求解最优化模型得到优势度和劣势度的变化区间,利用区间数的排序方法得到方案集的一个部分排序或完全排序。最后通过实例验证了该方法的有效性。     

基于Vague集相似度量的多准则模糊决策方法

在分析已有关于Vague值（集）相似度量方法存在不足的基础上,综合考虑Vague值区间端点间的距离、核距离以及未知部分对支持度和反对度的影响等主要因素,提出了一种新的Vague值（集）相似度量方法,并对其性质进行讨论. 通过与现有方法的比较,表明该方法具有很强的相似度区分能力. 最后将所提出的Vague值（集）相似度量用于多准则模糊决策中,通过最优化方法选取每个准则的最优权重,根据候选方案与理想方案在相应准则下相似度加权和的大小得出最佳方案. 通过实例分析,表明了这种方法的有效性和可行性.     

一类基于Hausdauff距离的模糊型多属性决策方法

研究了已知属性的部分权重信息且属性值以三角模糊数形式给出的不确定型多属性决策问题.给出了三角模糊数的Hausdauff距离的简明计算公式.利用Hausdauff距离来度量三角模糊属性值之间的差异程度,建立了一个线性规划模型来确定属性的权重,并给出了一种基于可能度的决策方案排序方法.最后通过应用示例说明了该方法的实用性和有效性.     

区间混合判断矩阵排序的线性目标规划法

研究了决策信息以区间混合判断矩阵形式给出的多属性决策问题。基于区间一致性混合判断矩阵的概念,建立了一个线性目标规划模型。通过求解该模型得到区间混合判断矩阵的权向量,并利用已有的区间数比较的可能度公式求得决策方案的排序。该方法具有简洁、实用、易于计算机上实现等特点。最后进行了算例分析。     

具有序区间偏好信息的双边稳定匹配决策方法

针对具有序区间偏好信息的双边匹配决策问题,提出了一种新的决策方法.首先,给出了具有序区间偏好信息的双边匹配决策问题的描述,并给出了序区间偏好信息下的可接受对和个体理性匹配的定义;然后,给出了基于可能度的弱稳定匹配、α-稳定匹配、强稳定匹配和超稳定匹配的定义,并分析了各种稳定匹配之间的关系;在此基础上,分别构建了获得弱稳定匹配、α-稳定匹配、强稳定匹配和超稳定匹配的多目标优化模型,并给出了获得相应最优匹配方案的求解方法.最后,通过一个算例说明了该方法的有效性和可行性.     

灰色多属性偏离靶心度群决策方法

针对一类属性值、属性权重和决策者权重均为区间灰数的群决策问题,引入群体正靶心、负靶心和群体偏离靶心度的概念,提出了灰色多属性偏离靶心度群决策方法,即群决策的结论应尽量接近所有成员最理想的方案,即越接近群体正靶心而同时又远离群体负靶心的方案,则方案越优. 文章分别给出了灰色多属性群决策问题的决策矩阵的构建及规范化,提出了正负群靶心及群靶心距的计算方法;最后,利用群体偏离靶心度的大小对各方案的优劣进行排序,实现多目标群决策. 文末通过算例说明了该方法的有效性.     

关于序区间偏好信息的群决策方法研究

在群决策分析中,基于序区间偏好信息的排序方法的研究是一个新的重要研究课题.针对决策分析中基于序区间偏好信息的群决策方法问题,提出了一种新的分析方法.首先,提出了序区间的有关定义及性质;其次,通过定义序区间的可能度及可能度矩阵的概念,得出了每个专家的可能度矩阵均具有满意一致性的互补判断矩阵结论.进而构建了基于群体一致性的最优化模型,依据计算的最优权重向量给出了一种关于序区间偏好信息的群决策方案排序方法.最后,通过一个算例说明了提出的分析方法.     

基于灰色关联系数和D-S证据理论的区间数投资决策方法

主要研究投资方案的指标值为区间数时的投资方案选择问题.定义了效益型和成本型指标下的理想属性区间数,并且通过理想属性偏离度定义把指标值为区间数的矩阵转化为以理想属性偏离度为测度的矩阵,把不确定性问题转化为确定性问题处理.在此基础上把灰色关联分析方法与证据理论相结合,构造了一种新的信息不确定度提取方法和基本概率分配函数,探讨了不同子集间信度函数和基本概率分配函数之间的数量关系;通过对各投资方案对应于不同指标下基本概率分配函数的确定,利Dempster法则进行信息融合, 确定最佳投资方案. 算例结果表明,文中提出的方法可以得到满意的决策结果并显著降低决策的不确定性.     

灰色多属性决策的模糊互补判断矩阵排序方法

以灰色系统理论的思想和方法为基础,探讨了决策方案的属性值为区间灰数的灰色多属性决策问题,提出了解决这种灰色决策问题的决策方法.根据区间灰数的本质特征,首先定义了两区间灰数的新的相离度和构建了基于相离度的灰色区间关联系数公式与灰色区间相时关联系数公式;其次通过引入方案间优势度和优势度比较矩阵概念及其计算公式,证明了方案间优势度比较矩阵为模糊互补判断矩阵,从而给出了方案的排序.实例分析说明了所提出的灰色决策方法的合理性及其算法的有效性.     

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。