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。     

基于二元不完全偏好的群决策方法

分析了群决策过程中不完全区间数互反判断矩阵和不完全区间数互补判断矩阵的集成方法.基于决策者给出的允许偏差,定义了群决策满意度隶属函数,建立了求解群体偏好满意程度最大化的权重模型,提出了群体偏好一致性程度的衡量指标,研究了对一致性程度较差的决策者判断进行交互调整的方法.为解决模型存在多组最优解以及因决策者判断误差波动造成的决策误导问题,建立了群体偏好权重分布范围的估计模型.通过算例分析,证明了方法的有效性及实用性.     

基于心态指标的区间型多属性决策方法

针对决策者的偏好信息和决策矩阵元素均为区间数的不确定多属性决策问题,提出了一种新的决策方法.该方法引入决策者的心态指标把区间型决策矩阵转化为带心态指标的决策矩阵,再通过求解最小化最大绝对偏差的优化问题,得到属性的权重向量,利用方案的综合属性值给出各方案的排序结果.当决策者处于不同的心态时,可以通过调整其心态指标来进行决策,更加符合实际,计算简单,易于计算机上实现,应用实例表明了方法的有效性和实用性.(江西财经大学信息管理学院,江西南昌 330013)     

层次分析的区间估计

提出了利用数学规划和约束锥的方法 ,对层次分析法权重向量进行区间估计的理论和模型 .该模型把决策者的偏好信息视为一种约束 ,而非传统模型中的确定权重向量 .这个模型能更好地反映出决策者的偏好和决策过程中的不确定性 ,具有较好的鲁棒性 .算例结果表明 ,该模型是主观决策问题的有效的分析方法 .     

不完全信息下对方案有偏好的多指标决策

在实际决策中 ,决策者往往对不同的决策方案有程度不同的偏好 .另外 ,在多指标决策中 ,要将指标的权重精确地确定在某一点上也几乎是不可能的 ,但一般都可以确定权重所在区域 .本文研究了决策者对决策方案有一定的偏好程度 ,并且各决策指标的权重都是区间数的条件下的多指标决策问题 ,给出了这类决策问题的决策方法 ,并通过例子进一步说明了该方法的合理性 .     

概率语言PROMETHEE方法及其在医疗服务中的应用

由于现实情况的复杂性与人类思维的模糊性,决策过程中往往需要多个决策者的参与,而且决策者可能会使用多个权重不同的语言术语来表达对方案的偏好.作为一种新型的描述语言偏好信息的方式,概率语言集可以反映出所有可能的重要程度或权重不同的语言术语,且允许语言术语的概率信息分布不完整.因此概率语言集可以更精确地表达决策者的偏好.利用概率语言集表示决策者的偏好,提出了一种概率语言PROMETHEE多属性群决策方法.最后,用评估医疗机构服务满意度的案例来论证该方法.     

具有偏好图信息的动态格序群体决策问题的鲁棒优化

针对方案对之间关系的识别框架为H={,‖,≥,≤,≈,,φ},决策者在各时刻的偏好信息以动态偏好Hasse图的形式描述,且偏好图包含的方案可能不完整的动态群决策问题,提出了一种融合偏好冲突与相容测度的鲁棒优化分析方法。在偏好、偏好序列及偏好图等概念的基础上,对偏好序列间的关系进行了定义;定义了能反映决策者动态偏好的相容与冲突支持等决策函数;集结出各决策者在各时段的权重,基于格上偏好关系建立了融合相容测度的强鲁棒和弱鲁棒分析模型,通过求解模型确定鲁棒策略解空间,得到方案对之间的强鲁棒和弱鲁棒关系,给出了应用该方法的具体步骤,举例说明了该方法的可行性。     

求解不确定型多属性决策问题的一种新方法

研究了属性权重完全未知，属性值为区间数且对方案有偏好的多属性决策问题，提出了一种基于相离度的求解属性权重公式，并利用区间数比较的可能度，对决策方案进行排序，该决策方法既能充分利用规范化评价的先验模糊信息，又能尽可能地满足决策者的主观愿望，且概念清楚，含义明确，易于计算机或计算顺上实际，最后给出了一个实例。     

区间数互反判断矩阵的一致性分析及排序方法

提出了确定区间数互反判断矩阵权重的新方法.首先,给出了能够反映决策者风险偏好的区间数表示形式.接着,刻画了区间数互反判断矩阵的一致性检验方法.对不一致的区间数互反判断矩阵,通过求解优化模型及一致性定义提出了区间数互反判断矩阵的一致性逼近方法.基于一致性区间数互反判断矩阵,给出了满足决策者不同风险偏好的权重计算公式.最后,通过两个例子说明了所提出方法的有效性.     

区间粗糙数层次分析法

针对基于点判断矩阵、区间判断矩阵的层次分析法存在信息缺失及没有考虑决策者风险偏好的不足,定义并构造了区间粗糙数判断矩阵,由此将区间粗糙数引入层次分析法中,并提出相应的排序方法,得到仍然是区间粗糙数形式的排序权重向量.这不仅可以保留决策者更多的判断信息.而且还可以反映决策者的风险偏好.将粗糙集的客观性和层次分析法的主观性有机地结合起来,形成区间粗糙数层次分析法.最后通过算例说明所提方法的可行性.     

Method for multiple attribute decision making based on incomplete linguistic judgment matrix

With respect to the multiple attribute decision making problems with linguistic preference relations on alternatives in the form of incomplete linguistic judgment matrix, a method is proposed to analyze the decision problem. The incomplete linguistic judgment matrix is transformed into incomplete fuzzy judgment matrix and an optimization model is developed on the basis of incomplete fuzzy judgment matrix provided by the decision maker and the decision matrix to determine attribute weights by Lagrange multiplier method. Then the overall values of all alternatives are calculated to rank them. A numerical example is given to illustrate the feasibility and practicality of the proposed method.     

基于期望值的模糊多属性决策法及其应用

研究了属性值以及决策者对方案的偏好信息均以三角模糊数形式给出的模糊多属性决策问题.定义了期望值决策矩阵的概念,对于权重信息完全未知或只有部分权重信息的情形,给出了一种基于期望值的模糊多属性决策方法.该法的特点是:既能充分利用已有的模糊客观信息,又能尽可能地满足决策者的主观愿望.最后把该法应用于解决虚拟企业的合作伙伴选择问题.     

权重信息完全未知且对方案有偏好的多属性决策法

研究了属性权重信息完全未知且决策者对方案有偏好的多属性决策问题. 针对决策者对方案的偏好信息以互补判断矩阵形式给出的情形, 基于互补判断矩阵, 利用线性转换函数将决策信息一致化, 然后建立了一个优化模型, 进而给出了一种相应的决策方案排序方法. 最后进行了实例分析.     

不完全信息条件下的多指标群体决策方法

研究在不完全信息、多指标条件下,利用个体决策结果形成群体一致偏好的方法.在大多数情况下,群体决策成员只可能给出决策的不完全信息,从个体的偏好结果形成群体一致排序需要求解一组线性规划.群体成员对方案成对辨优的结果,提供了一个方案优于其它方案的偏好强度信息.偏好集结过程考虑了决策成员的偏好净强度和决策成员权重信息不完全的情况.最后,给出一个投资决策的案例说明群体决策方法的实际应用.该集结方法能够平衡决策时间、决策质量和决策者负担三方面要求.     

不完全信息多属性群体决策方法

考虑到决策过程中信息的不完全性,对一类不完全信息的多属性群体决策问题进行了研究。在此基础上,建立一组线性规划模型,得到个体对每一个方案的效用区间数,并利用区间数可能度的定义对两个方案进行比较,从而得到个体对方案的排序。在偏好集结过程中,考虑了决策成员对方案给出的排序指标值,同时也考虑了决策成员权重的不完全信息。最后利用一个算例说明了在不完全信息条件下提出的方法能够作出比较合理的决策。     

一种新的有优序综合评价的群决策方法

在群决策中存在着多个决策者根据自己的知识、经验和偏好独立选择决策方法 ,对决策方案集作出决策后 ,如何综合确定群体决策方案的多人多指标群决策问题。针对这类问题中决策信息量较少 ,而决策一致性较差的特点 ,在分析一些决策方法的基础上 ,提出了一种多人有优序综合评价的群决策方法。该方法首先采用总体偏差法对决策方案进行分类 ,然后对元素个数多于 1的类采用足码法进行排序 ,最后综合得到整个决策方案的排序。通过具体算例的比较 ,表明该方法弥补了原有方法的不足 ,具有明显的有效性。     

对方案有偏好的不完全信息下的决策分析模型

研究了一类属性权重和边际效用以线性不等式形式表示,且方案的偏好信息以模糊偏好关系给出的多属性决策问题。在定义偏离度的基础上,构造了一个确定属性权重和边际效用的非线性规划模型,通过引入新变量将它转化为线性规划问题,并依据求解结果确定最优方案,从而使决策结果既能反应客观信息又能体现决策者的主观偏好。最后,通过它在ERP系统选择问题中的应用说明了该方法的可行性。     

直觉模糊偏好信息下的多属性决策途径

研究了属性值为直觉模糊数且决策者对方案有偏好的模糊多属性决策问题.针对方案偏好信息以直觉判断矩阵形式给出且属性权重信息不能确知的情形,定义了加型一致性直觉判断矩阵、积型一致性直觉判断矩阵以及直觉模糊决策矩阵的得分矩阵等新概念.基于得分矩阵和直觉判断矩阵,分别利用两种转换函数建立一些简洁的线性规划模型.通过求解这些模型获得属性的权重,进而给出了一种基于直觉模糊偏好信息的多属性决策途径.最后通过实例对该决策途径的详细过程及有效性进行了说明.     

不完全信息下的群体多属性决策方法

针对群体多属性决策问题,提出一种新的不完全信息下的群体多属性决策方法。该方法假设方案在主观评价属性下的评价值采用区间数的形式来表示专家评价值的不确定性和模糊性。针对每一主观评价属性设定一组与之对应的专家重要性权重值,反映决策者在不同评价属性中的重要性程度,同时考虑到专家评价值的相似度,将专家评价值进行集结得到专家群体关于方案集的决策矩阵。计算各方案与理想方案的相似度,并以此对方案进行优劣排序。通过实例说明所提方法的可行性。     

Method for multi-attribute group decision-making based on the compromise weights

Multi-attribute group decision-making problems are considered where information on both attribute weights and value scores of consequences is incomplete. In group decision analysis, if preference information about alternatives is provided by participants, it should be verified whether there exist compromise weights that can support all the preference relations. The different compromise weight vectors may differ for the ranking of the alternatives. In the case that compromise weights exist, the method is proposed to find out all the compromise weight vectors in order to rank the alternatives. Based on the new feasible domain of attribute weights determined by all the compromise weight vectors and the incomplete information on value scores of consequences, dominance relations between alternatives are checked by a nonlinear goal programming model which can be transformed into a linear one by adopting a transformation. The checked dominance relations uniformly hold for all compromise weight vectors and the incomplete information on value scores of consequences. A final ranking of the alternatives can be obtained by aggregating these dominance relations.