一种模糊多目标群决策方法

综合考虑定性和定量两类目标，本文提出一种模糊多目标群决策方法。决策人用语言变量评价权系数和定性目标，对定量目标进行相应的无量纲化处理。经集结确定各决策人各方案的模糊评价指标，用乐观指标法确定各决策人各方案的排序指标。用平均值法集结各决策人的排序指标。用平均值法集结各决策人的排序指标，并确定群体对各方案的排序。     

一种有限方案多目标群决策方法

本文提出一种有限方案多目标群决策方法，用多维偏好分析的线性规划方法分析各决策人对各方案的偏好，经集结确定群体的偏好及对方案的排序。编制了方法的算法软件并在微型机上进行了案例仿真分析计算，得到了满意的结果。     

基于群组DEMATEL与灰关联投影的供应商质量绩效评价

针对装备采购供应链的供应商准入评价中较少同时考虑主观判断模糊偏好及评价指标内在关联的问题, 提出一种基于决策实验室分析法(decision making trial and evaluation laboratory, DEMATEL)与灰关联投影的混合多属性群决策模型, 用以评价装备采购供应商质量绩效。该模型考虑了定量与定性融合的属性形式, 将定性评价转化为直觉模糊数形式。首先, 通过考虑专家偏好关联的λ模糊测度广义Shapley Choquet积分算子来集结主观群决策模糊信息。然后, 拓展群组DEMATEL来确定模糊环境下的指标相关权重。最后, 基于改进灰关联投影法集结主客观评价信息, 得到供应商的优劣排序。通过实例对比及敏感性分析进一步表明模型的实用性较强、可操作性好, 能有效解决混合多属性群决策问题。     

具有模糊信息的多目标系统解模糊决策方法

对于具有模糊信息的多目标系统提出了一种模糊多目标决策方法。首先利用专家意见通过模糊算法集结各方案的模糊综合评价值,然后改变传统方法中对模糊数进行排序的做法,利用一种解模糊算法,直接对模糊综合评价值实行解模糊来进行方案优选,方法直观、简单,易于实现。最后给出了一个数值例子。     

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。     

基于Vague集的空中目标威胁评估群决策方法

主观威胁评估方法是空中目标威胁评估的必要手段。将基于Vague集的群决策方法用于空中目标的主观威胁评估,用Vague数表示决策者对目标威胁度的主观评价值,提出一种Vague熵诱导的有序加权平均算子,用于集结各个Vague评价值,可以消除集结过程中人为误差带来的不良影响。为了直观评估各目标威胁程度大小,还提出一种基于Vague数距离和优劣点法的决策方法,来对目标威胁度进行比较和排序。算例证明该方法在空中目标威胁评估中是可行的,而且比常用的模糊综合评估方法更加有效。     

物流园区规划建设规模确定的模糊语言多属性群决策模型

结合模糊集理论和多属性群决策理论，提出基于模糊语言多属性群决策的物流园区规模确定模型。模型的主要特点是利用模糊有序加权平均（FOWA）算子对专家给出模糊语言判断信息进行集结，由三角模糊数期望值公式求得物流园区规模影响因素的权重向量；综合考虑定性和定量指标构造决策矩阵，运用模糊加权算术平均（FWAA）算子对各影响因素评估信息进行集成，得到各物流园区的综合评分值，从而得到各物流园区的具体规模。算例表明该模型的合理性和有效性，为客观、科学地规划物流园区规模提供一套可行方法。     

优序法在管理成果评价中的应用

在对管理成果进行评价时 ,首先要建立指标体系 ,而在这些指标当中有的可以定量描述 ,有的只能定性来描述 ,所以在评价时应当将定性和定量指标进行综合考虑。优序法就是通过对多目标决策问题进行两两相对比较 ,最后给出全部方案的优序排序。此方法应用简单 ,既能处理定量问题 ,又能处理定性问题。在建立管理成果指标体系的基础上 ,利用优序法 ,给出了管理成果评价方法。     

铁路线路设计方案综合优选决策系统的研究

介绍了基于多目标模糊综合优选模型的铁路线路设计方案综合优选决策系统软件的研制与开发过程，给出了其应用算例，较好地解决了方法在各方案定量与定性指标出现交叉时难于评优的问题。     

铁路线路方案模糊优化模型及其应用研究

铁路线路方案优选的传统方法在各方案经济指标差异不大 ,而定性指标出现交叉、各有所长时 ,不易确定最优方案 .本文将方案优选视为多目标决策系统模糊优化问题 ,建立了系统模糊优化模型 ,并结合实例编制了相应的应用软件 .     

不确定幂加权几何平均算子的动态多目标决策

针对方案属性信息不确定、决策信息分布多个阶段以及传统加权平均算子权重没有考虑集成数据间相互关系等问题,提出一种基于不确定幂加权几何平均算子的动态多目标决策方法.该方法不仅可以集结决策者在多阶段给出的不确定信息,同时结合模糊集理论,考虑了集结模糊信息时数据间的支撑程度对权重系数的影响,强化了对模糊信息的处理,使得被评估的信息更加贴近实际.然后给出基于可能度的排序方法来选择最优方案.最后通过算例分析说明了所提出方法的合理性和可行性.     

施工导流方案多属性群协商决策

针对异质群体参与的施工导流方案风险型多属性决策问题,分析导流方案决策主体面临不同属性时所对应的偏好尺度和评价效用的差异性,引入群体协商集结理论,提出基于可能度矩阵表征的导流方案群决策策略. 通过对各属性下导流方案决策主体的非一致性、模糊性意见进行协商集结,计算属性权重的协商区间. 基于蒙特卡罗模拟仿真技术,计算随机权重向量下导流方案两两间的优胜概率,得到描述导流方案优胜程度的模糊互补判断矩阵,据此进行备选方案的优先排序,并给出了排序的可信度. 实例验证了该方法的可行性和有效性. 研究为多属性群决策视角下导流方案的优选提供了理论基础和决策支持.     

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。     

基于Orness测度的多阶段不确定语言信息优化集结

研究不确定情境下多阶段语言信息的集结问题. 建立了多阶段不确定语言信息集结的TOPSIS分析框架, 以贴近度思想表征各方案单阶段绩效; 基于决策矩阵信息和Orness测度约束, 建立以相邻阶段方案的综合贴近度离差和最小为优化目标的阶段权重确定模型, 考虑了主观偏好和方案决策信息对阶段权重的综合影响; 设计各方案贴近度范围分布估算模型, 解决多阶段决策过程中的决策风险问题; 建立了Orness测度的参数灵敏度分析模型, 探讨不同取值范围对方案多阶段优选排序的影响. 算例说明了方法的应用步骤和可行性.     

基于直觉正态模糊集结算子的多准则决策方法

定义了直觉正态模糊数及其运算法则、Euclidean距离、直觉正态模糊加权算术平均算子和直觉正态模糊加权几何平均算子. 针对准则值为直觉正态模糊数而权重信息不完全的多准则决策问题, 提出了一种基于直觉正态模糊集结算子的决策方法. 该方法首先利用各方案之间的距离和最小化思想建立优化模型求得最优权重, 然后利用集结算子对各准则进行集结, 从而得到各方案的综合评价值, 最后通过比较它们跟正负理想方案间的相对贴近度的大小, 得到方案集的排序. 实例表明该方法的有效性和可行性.     

时序模糊多指标决策的模糊关联分析法

提出了时序模糊多指标决策问题 ,基于模糊关联分析给出了一种新的决策方法 .运用模糊集理论构建各时段的模糊加权决策矩阵 ,应用一种对模糊数排序的方法找出各时段的正、负理想方案 ,并通过所有时段各方案与正理想方案的相对模糊关联度的模糊加权和来确定最优方案 .最后给出了一个数值例子.     

铁路线路方案模糊优化模型的改进研究

针对铁路线路方案优选的传统方法在各方案经济指标出现交叉时不易确定最优方案 ,实用化模型中存在对含多个低级定量指标的定性指标的算法不完善、定性指标的取舍方法不严谨等缺陷 ,改进了原模型和相应软件 ,并给出方案模糊优化客观评判分值表以提供更客观全面的评判结论 .     

基于目标希望水平的多目标决策新方法

本文提出一种基于目标希望水平的多目标决策新方法，该方法按照实际决策思维方式构造产生非劣解的辅助问题，充分考虑决策人在决策过程中的交互要求，通过决策人对目标希望水平的确定或修正获取有用的偏好信息，简单、实用，易于在计算机上实现。文中给出的若干定理保证了决策方法的有效性。     

多人多准则模糊层次分析法的物流中心综合评价优选模型

运用模糊决策理论,把传统的层次分析法扩展为多人多准则的模糊层次分析法模型,并将其运用于物流中心的评价优选问题中.在多专家指标权重评价的基础上,运用模糊Delphi法对上层准则形成一系列的权重集合,得到三角模糊数表示的准则"重要性"评价,结合以模糊语言变量表示的备选方案偏好等级的"满意度"和下层指标的模糊权重,通过分层结合,得到物流中心的综合模糊评分,最后采用Ching-HsueCheng的变化系数法对所有方案的三角模糊数进行排序,从而得到物流中心方案综合选择的优先顺序,为实际决策提供依据.实例说明了物流中心多人模糊综合评价的具体过程.     

一种基于语言评价信息的多指标群决策方法

针对一类带有自然语言评价信息的多指标群决策问题，给出一种新的群集结和方案优选方法。首先采用近年来最新发展的LWD算子和LOWA算子直接集结每个决策者给出的自然语言评价信息，以得到群的方案评价值，然后根据语言短语集的自身顺序进行方案优选。利用该方法不仅可以确定最优方案，而且还可得到群决策结果的可信程度。最后给出了一个算例。