基于全局信息的动态激励评价方法及激励策略

针对动态激励评价问题,提出了一种诱导被评价对象个体行为向评价者全局期望动态趋同的评价方法.首先,通过对全局被评价对象的观测值与变化量进行"激励型分层"得到具有奖优惩拙思想的"全局激励系数",据此在动态环境中集结出带有激励作用的被评价对象综合评价值与排序.然后,运用一个算例对该方法的可行性与有效性进行了说明.此外,通过对激励策略进行仿真,分析不同策略下相对初始排序的变化程度及不同策略间的变动对排序结果的影响,从而为评价者制定激励型分层策略提供理论依据.     

主观线性加权评价问题的新方法:中位数层次分析法

AHP方法是主观线性加权评价的一个代表性方法,但存在标度合理性欠缺、一致性检验缺乏客观依据、引入新评价方案时存在逆序矛盾等三个主要不足。本文提出评价者对指标、方案直接评分,然后使用中位数将不同评价者给出的评分进行信息综合,最终给出指标权重与方案排序。新方法思路清晰简单,消除了AHP方法存在的三个主要不足,应用价值更强。     

基于时序增益激励的多阶段评价信息集结方法

针对具有激励特征的动态综合评价问题,以被评价对象不同时段的增益为基点,兼顾评价双重信息,提出一种基于时序增益激励的信息集结方法。首先在三种不同奖惩情境下,通过增益确定不同的奖惩层级,在此基础上利用决策者偏好信息确定激励系数;然后运用差异因子和理想贴近度修正增益值,据此得到带有奖惩特征的评价结果。该方法体现评价者的奖惩需求,通过逐层激励,可拉大被评价对象的整体差距,期望对个体或组织的良性发展起到引导作用。最后,通过一个算例验证了方法的有效性。     

双方冲突特征下多评价结论协商组合方法

为探讨解决在多属性综合评价中存在的“多方法评价结论非一致性”问题,提出了双方冲突特征下多评价结论协商组合评价的方法,该方法具有协调冲突意见、集成冲突双方评价者偏好信息、组合优化多评价结论等特点,最后用一个算例验证了方法的有效性.     

基于可信度与转移矩阵的DEA加权交叉效率评价

为改进数据包络分析中平均交叉效率的评价效果,本文把每个决策单元当成一个评价者,提出了可信度的概念.基于可信度转移的思想和转移矩阵的计算,进而得到了每个决策单元的可信度,并以此为权重实现了加权平均交叉效率评价.最后通过算例分析验证了该方法的有效性.     

一种处理语言评价信息的多属性群决策方法

针对具有语言评价信息的多属性群决策问题,提出了一种新的决策方法.该方法采用二元语义表示模型和计算模型进行语言评价信息的处理,并依据LINMAP法的基本思想,在给出群体一致度和不一致度定义的基础上,构造了一个估计正理想点和属性权重的线性规划模型,通过计算每个方案与正理想点之间的距离来确定最优方案.最后用实例说明了该方法的有效性与合理性.     

基于云模型的大坝安全多层次综合评价方法

大坝安全评价是一个多因素、多层次、具有复合不确定性的复杂综合评价问题.针对大坝安全监测信息中普遍存在的不确定性,将专门研究不确定性问题的云模型理论引入到大坝安全综合评价之中,提出了基于云模型的大坝安全多层次综合评价方法.该方法采用具有稳定倾向性的一组随机数代替具有唯一性的模糊隶属度,利用云发生器生成隶属云,得到由云模型数字特征刻画的、顾及监测信息不确定性的大坝安全综合评价结果.该评价结果不仅可以对大坝安全状态作出合理评价,而且可以描述大坝安全评价结果的可信性,以及不确定性给大坝安全评价结果带来的不稳定性.实例表明,本文所提出的基于云模型的大坝安全综合评价方法是合理、可行的,为大坝安全评价提供了一条比传统的模糊综合评价方法更优越的新途径.     

基于粒子群的K均值算法和粗糙集理论的财务预警

针对上市公司财务危机风险预警问题,将基于粒子群的K均值聚类算法引入该领域,克服了人为分类的主观影响,再结合粗糙集理论综合评价上市公司财务状况,进行预警。以2008年家电制造业127家上市公司的财务数据为基础,运用基于粒子群的K均值算法将样本公司分为4类并进行预警,然后运用粗糙集原理计算每家公司的综合财务状况得分,检验分类的合理性。研究表明,基于粒子群的K均值算法能对公司进行合理分类,其结果与粗糙集评价结果的吻合度可达88.2%。     

基于广义梯形模糊数相似度的交叉效率集结

在不确定环境下,针对模糊数据的多样性和复杂性,本文结合广义梯形模糊数相似度理论将广义梯形模糊数的交叉效率矩阵转换为交叉互评相似度矩阵,并根据模糊信息检索系统中的布尔模型,以能最大程度还原信息本身为准则,构建满足"正相容性"的有序几何平均集结函数对交叉互评相似度矩阵进行集结,从而得到关于每个决策单元的同行评价综合相似度.根据决策单元的同行评价综合相似度,建立反映决策者偏好的模糊一致性偏好矩阵,并对决策单元进行集结权重的分配,根据分配结果计算决策单元的全局交叉效率值.本文的集结方法可以解决不确定环境下,交叉效率矩阵数据多样性的问题,有较高的适用性;并且其集结结果具有较高的一致性和稳定性.最后本文以梯形模糊数的交叉效率矩阵为算例,来说明该方法的合理性和适用性.     

基于D-S证据理论的灰色定权聚类综合后评价方法

结合灰色定权聚类评估模型和D-S证据理论对项目综合后评价方法进行研究.应用差异信息序列熵理论,根据指标所蕴含信息量的多少确定聚类指标的权重;根据所得到的灰色定权聚类系数矩阵并把该矩阵经过适当转换, 把每一个聚类对象作为影响后评价结果的一条证据,考虑到证据推理中零绝对化问题存在的可能性, 给出了解决办法;利用Dempster合成法则, 得到了辨识框架中各子集的信度函数,根据信度函数最大值确定项目综合后评价的结果.可以充分利用定权聚类中所得到各聚类对象所属灰类的信息,减少了直接使用聚类系数最大化方法确定评价对象所属灰类造成的信息损失, 最后通过一个算例说明了该方法的实用性和有效性。     

农产品质量安全中的感官质量评价和聚类分析

针对农产品质量安全中的感官质量评价和分析问题,提出了一种基于语言信息和面板数据相结合的感官质量评价和聚类分析方法。首先将语言评价信息转换成二元语义,再对面板数据信息进行加权集结,得到综合评价结果,在此基础上进行样本和指标凝聚分层聚类分析。以山东省12个备案蔬菜种植基地的GAP推广为例进行了实证分析。研究表明以上方法可以针对农产品质量安全管理的特点,有效地将语言评价信息进行集结和利用,避免信息损失。该方法将促进良好农业规范GAP标准的推广和应用,实现农产品安全管理的目标。图2,表1,参15。     

基于符号数据的黑启动方案评估

黑启动方案的优选对快速恢复系统供电、减少停电损失具有重要意义.已有研究均是在指标值完全获取的理想条件下进行,本文针对不完全信息下的电力系统黑启动方案评价问题展开研究,提出一种基于符号数据的评价模型.首先建立评价等级,将存在缺失数据的原始黑启动方案评价矩阵转换为符号数据评价矩阵;然后对符号数据矩阵进行打包处理,得到指标评价等级频率矩阵,进而计算指标权重;最后根据符号数据矩阵和指标权重构造加权评价矩阵,采用拙劣点法实现黑启动方案的优劣排序.基于天津电网的黑启动方案数据对所提方法进行了验证,验证结果表明本文方法可以有效辅助于黑启动方案优选实践.     

具有语言评价信息的指派问题的求解方法

针对解决具有语言评价信息的多目标指派问题，提出了一种新的求解方法．该方法是采用近年来最新发展的二元语义概念对语言评价信息进行处理和运算．首先，将专家给出的具有语言评价信息的效率矩阵转化为二元语义形式，然后采用二元语义集结算子计算得到综合效率矩阵，通过建立指派问题数学模型并根据二元语义自身特点借助传统指派问题的求解方法得到最优解．该方法具有计算简单和语言信息处理结果准确等特点．最后给出了一个算例．     

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。     

综合评价问题的系统分析

运用模糊数学的思想方法 ,对含软指标的综合评价问题 ,由原始评价信息的提取与处理 ,到综合评价结果及其分析的全过程 ,进行了系统分析 .首次提出集化函数的集化准则及其抗干扰功能和丰富综合评价结果的基本途径 .还提出对参评样品集整体质量状态及对评价人集的评价水平与异常性的定量评价方法 .从而为评价组织者提供了选用评价方法的依据 ,也为评价组织者全面正确认识、分析、运用所得评价结果 ,以及在宏观上提出导向性意见 ,提供了丰富的定量信息 .     

案例信息不确定下的多属性分类方法

针对实际决策问题的复杂性以及决策者认知的局限性,提出了一种案例信息不完全确定情况下的多属性分类方法.该方法采用二元语义处理方案的语言评价信息,以方案到正理想点的距离作为分类依据,利用案例集提供的分类概率信息建立区间目标规划模型,推导方案的属性权重及各个类的边界值.在建模过程中,考虑了案例信息的不确定性,并引入了可信度的概念,将总的可信度作为分类模型的评价标准.此外还从理论上证明了模型的合理性.最后,通过一个项目评价的分类实例说明了所提方法的可行性.     

基于前景理论和证据推理的混合直觉模糊决策

针对不确定的混合多属性决策问题,提出基于前景理论和证据推理的直觉模糊决策方法.首先通过直觉模糊数描述决策信息,保留了决策数据的不确定性,并实现了精确数、区间数和语言变量3种混合型属性的信息统一.其次考虑人的有限理性,结合前景理论,以直觉模糊数的形式表示前景决策矩阵.再次,运用证据理论合成方案的综合前景值,减少了决策信息的丢失,并以此对方案进行排序和优选.最后,以航运企业竞争力综合评估为实例,通过分析表明了该方法具有合理性和可行性.     

PLS路径模型在建立综合评价指数中的应用

提出将PLS(partialleastsquare)路径模型和复数据表分析相结合,建立多指标系统评估指数的方法.该方法一方面可以方便地研究每一个隐变量与其显变量集合之间的关系,并可以分析各隐变量与综合评估指数之间的联系;另一方面,还可以充分提取原始变量中有效信息,得到一个既能够综合各隐变量、又能很好地代表系统中所有指标变量的综合指数.论文以中国城市发展水平评估为例,采用了反映经济水平、生活水平和城市化水平的三个变量组,将PLS路径模型用于建立城市综合评估指数,对不同城市进行综合评价排名,得到的结果与一般的经济地理知识是十分吻合的.     

基于云理论的综合评价方法

针对综合评价中指标阈值确定缺乏理论依据和综合评价模型无法兼顾系统的随机性与模糊性的不足。本文采用云变换思想对指标数据进行分级确定等级阈值,采用云模型对系统进行综合评价,建立了基于云理论的综合评价方法。将该方法用于煤炭资源可持续力进行研究,选取了煤炭资源现状、消耗量、新增量和协调性4方面14个指标构建了评价指标,将指标数据带入逆向云发生器中,通过云变换确定各指标的等级阈值,最终建立评价模型。采用本文方法对我国19个煤炭大省进行评价,该模型确定各省份煤炭资源可持续等级并进行排名。采用四象限图对排名第一的新疆维吾尔自治区和排名最后的河北省进行分析并与实际情况进行对比,验证了本文方法的合理性。     

一种新的交通网络效率衡量方法及其应用

提出了一个交通拥挤网络的效率衡量方法,该方法能综合反映网络中交通需求、路段流量、旅行费用等因素对网络效率的影响,并基于该衡量方法,设计了一个网络组件(如节点和路段等)的重要度评价方法,用来辨别网络中重要的节点和路段,且该评价方法计算简便,计算结果具有一致性.算例计算分析的结果表明,相对其他网络效率衡量方法,根据本文方法计算得到的网络效率,能科学地反映交通拥挤网络的实际运行情况,并验证了所提出的效率衡量方法和重要度评价方法的合理性,同时还说明了交通拥挤网络的效率和组件重要度,均与网络中当前交通流量有直接关系.