多目标随机决策方法研究及其在R&D项目选择中的应用

对多目标随机决策问题的研究目前仅有少量的工作完成。Goicoechea等提出了一种随机决策方法——PROTRADE(Probabilistic Trade-off Development Method)。从决策理论的希望水平原则来分析,PROTRADE方法起码在以下几方面存在一定局限性:1)替代目标函数的构造方面采用期望模型加权;2)反映决策者(DM)偏好的多属性效用函数估算方面,效用函数仅仅用来由分析者(DA)推导目     

群决策中基于一致性强度的专家意见集结方法

针对群决策问题,提出了一种基于群体一致性强度的虚拟专家意见逐步集结规划的方法.首先将两个专家的偏好信息集结为序关系值向量,将该次集结结果作为一个"虚拟专家"给出的判断信息,然后吸收下一个专家的意见成为新的虚拟专家,依此类推,直到最后一个专家参与决策.引入虚拟专家的群体一致性强度保证群体结果趋向一致,其中一致性强度和虚拟专家的权重依赖于所包含的个体专家的人数.个体人数越多一致性强度和权重就越大,从而体现了少数服从多数的原则.该方法将多专家的复杂群决策问题转化为低复杂度的多阶段二人决策问题,并保证了群体结果的一致性.最后,通过一个算例验证了方法的有效性.     

多属性决策的支持向量机方法

为获取和表达决策者的偏好,实现对决策方案的选择,提出了基于支持向量机的多属性决策方法.首先,分析了多属性决策支持向量机方法的原理.其次,提出了基于属性效用函数估计的学习样本构造方法,从决策问题本身抽取学习样本.最后给出了一个算例.     

一种交互式多目标满意群决策方法

本文提出一种交互式多目标满意群决策方法。该方法用多目标满意决策方法帮助各决策人和群体进行多目标决策分析,用满足一集公理的加权和函数集结各决策人的偏好以及各目标的愿望值,从而形成群体的愿望值,并逐个求得群体的满意解。可克服构造决策人效用函数和人际间效用比较的困难,可用于一类群决策问题的分析求解。     

给出方案偏好信息的区间数多指标决策方法

针对属性值以区间数形式给出并且已知方案偏好信息的多指标决策问题,提出了一种决策分析方法。首先,对区间多指标决策问题进行了描述;然后,为了反映决策者给出的方案偏好信息,建立了一个目标规划模型,通过求解该模型可得到指标权重信息,从而得到方案的综合评价值,以便进行方案的排序。最后给出了一个算例。     

一种基于满意与公正的群决策方法

在群体决策问题,如何将群成员的偏好集结构群体的偏好并构造一个群体的效用函数是基于效用函数的群决策方法的核心问题,本文给出了公正和满意的概念和测度方法,提出了一种基于满意和公正的群体效用函数构造方法,并通过求解一个规划问题来获得群体效用函数。     

一种新的多目标群决策方法—交互式比较矩阵法

由于决策者的个人偏好效用难于进行比较和归并，使得多目标群决策问题成为难题。针对此难点，本文建立了一系列公理，并在此基础上证明了两种可能性定理，然后提出了一种新的多目标群决策方法─交互式比较矩阵法（ＩＣＭ法）。该方法建立在群体评价和信息反馈的基础上，能最大限度地获取和利用决策者的偏好信息，集人─人对话和人─机交互于一体，能有效地获得群满意解。     

多元判断偏好集结的混合群决策过程研究

针对评价过程中出现的不同偏好表达,提出了两阶段集结的群体决策方法:个人偏好转换和多专家集结。个人偏好转换把不同专家做出的模糊偏好关系、效用函数、部分选择、偏好排序、语言偏好关系等表达方式,转换为归一化的数值绝对偏好,并在专家相对偏好的权重表达中,采用模糊有序加权平均(ordered weighted averaging,OWA) 算子和语言有序加权平均(linguistic ordered weighted averaging,LOWA)算子;多专家集结则根据等差数的专家权重排列,并将权重做归一化处理,得出总分后即从可行方案中选出最优的方案,分数越高表明专家群体越为偏好,从而获得多元偏好表达的混合专家群体的民主选择结果。将该两步集结的方法用于某公司的人才综合评估中。与以往传统的选择方法相比,突出了决策者偏好表达的自由、民主的特征。     

处理多目标决策问题的一个方法

现实生活中遇到的决策问题大多是多目标的决策。例如,在选择一个武器系统的方案时,往往要考虑精度、可靠性、可维护性、机动性、生存能力、体积、重量以及成本等多个目标。因而研究多目标的决策问题是很有意义的。本文给出处理多目标决策问题的一个新方法。     

模糊偏好下群决策结构的研究

研究了群决策问题的模糊偏好关系 ,在模糊理性条件下证明了一个不可能定理 ,提出了影响集的概念 ,讨论了对群决策产生影响的影响集的结构 ,并给出了一个实例.     

基于效用风险熵的多情景混合型风险决策方法及应用

针对多情景混合型的风险决策问题,考虑决策者期望和心理行为特征,提出一种基于效用风险熵的决策分析方法。首先,分析并总结多情景混合型风险决策信息的结构特征;然后引入前景理论价值函数,将属性值与期望参照点对比,作为决策者所感知的“损益值”,计算各结果情景下的综合效用价值;进一步综合考虑结果情景效用价值及发生概率的双因素作用,通过直接定义效用风险系数和效用风险函数,基于效用风险熵对方案的整体效用风险大小进行度量并排序;最后,通过算例分析,验证该方法的合理有效性。     

一种基于随机优势的对话式决策方法

讨论应用随机优势原则求解随机决策问题的对话式决策方法．文中首先证明了在一定条件下可用一系列已知函数的正线性组合逼近决策人的效用函数所在的类，在此基础上，给出了在决策人提供新信息时确定新的效用函数类并在此新类中判断两方案随机优势关系的方法，进而提出了使决策人隐知的效用函数的数学期望达到最大的对话式决策程序．     

ORDERED WEIGHTED AVERAGINGAGGREGATION METHOD FOR PORTFOLIO SELECTION

Portfolio management is a typical decision making problem under incomplete,sometimes unknown, information. This paper considers the portfolio selection problemsunder a general setting of uncertain states without probability. The investor's preferenceis based on his optimum degree about the nature, and his attitude can be described by anOrdered Weighted Averaging Aggregation function. We construct the OWA portfolio selec-tion model, which is a nonlinear programming problem. The problem can be equivalentlytransformed into a mixed integer linear programming. A numerical example is given andthe solutions imply that the investor's strategies depend not only on his optimum degreebut also on his preference weight vector. The general game-theoretical portfolio selectionmethod, max-min method and competitive ratio method axe all the special settings of thismodel.     

基于概率犹豫-直觉模糊熵和证据推理的多属性决策方法

针对专家决策带有犹豫性和偏好性的多属性决策问题,提出一种基于概率犹豫-直觉模糊熵和证据推理的决策方法。在概率犹豫模糊集和犹豫直觉模糊集的基础上,考虑专家偏好,提出一种新的概率犹豫-直觉模糊集,对混合型属性的决策信息进行统一描述;基于犹豫熵和直觉模糊熵,提出概率犹豫-直觉模糊熵对决策信息的犹豫性和不确定性进行测度,并确定属性权重;采用证据推理算法进行属性信息的集结,并基于效用理论对方案进行排序。通过算例对比分析验证了所提方法得到的决策结果更为科学、准确。     

基于改进得分函数和前景理论的区间值毕达哥拉斯模糊多属性决策

在区间值毕达哥拉斯模糊环境下的多属性决策中, 针对决策过程一般未考虑决策人偏好习惯和风险规避的问题, 同时为解决现有得分函数忽略区间犹豫度对决策影响的情况, 提出了基于改进得分函数和前景理论的区间值毕达哥拉斯模糊多属性决策方法。首先, 对区间值毕达哥拉斯模糊集(interval-valued Pythagorean fuzzy set, IVPFS)现有得分函数深入分析, 定义一种改进后的新得分函数, 并证明其相关定理和性质。其次, 将新得分函数应用于区间值毕达哥拉斯模糊多属性决策问题中, 得出各备选方案在各属性下的新得分函数, 基于熵权逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to ideal soution, TOPSIS)确定正、负理想方案的得分函数集。然后, 引入前景理论利用前景价值函数对决策人由于损益表现出的主观感受进行描述, 得出备选方案的综合损益值, 结合各属性权重融合不同方案的综合损益比, 通过对比综合损益比大小得出最优方案。最后，利用算例验证了该改进方法的正确性和有效性, 展示了与原得分函数的对比分析结果, 为多属性决策问题提供了新的技术途径。     

群体决策的较多模糊偏爱数规则

对于决策个体和决策群体的偏爱均为模糊结构的群体决策问题 ,建立了较多模糊偏爱数规则 ,并研究了它的性质和满足模糊偏爱公理系的情况 .在模糊偏爱的意义下 ,扩展了确定偏爱结构下的较多规则 .     

基于偏好矩阵的混合型多属性决策方法

针对混合型多属性决策问题,提出了一种基于偏好矩阵的决策方法。该方法从对偏好关系赋予基数值的角度思考并分析问题,通过确立标准优劣差异矩阵同时实现方案间属性优劣比较和差异规范,并充分考虑了区间型和风险型属性各自的不确定性特点;定义统一的偏好映射建立偏好矩阵,然后求解排序向量来量化方案的相对重要程度,再聚合得到总排序向量,实现方案排序。给出了应用该方法的决策原理与具体求解步骤。最后,以自动目标识别系统评估为例进行了算例分析,此算例说明了所提方法的有效性。