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.     

基于集值信息系统的多粒度粗糙集

多粒度方法是粗糙集理论中的一种新的数据处理模式。为了使多粒度方法适用于不完备信息系统,在相似关系的基础上,提出了基于集值信息系统的多粒度粗糙集模型,包括乐观和悲观两种不同的形式,不仅分析了两种模型的基本性质以及它们之间度量的关系,而且研究了决策规则获取的方法。最后将基于集值信息系统的多粒度粗糙集应用于信息系统安全审计风险判断,为信息系统安全审计的有效判断提供决策支持。     

基于模糊判断可信度的作战方案优选模型

受战场情况复杂多变、侦察情报不充分和指挥员知识经验、作战胆略等限制,指挥员就决策问题进行两两对比分析时,对作出的每个判断的把握程度是不同的。针对决策者就有限方案集进行两两方案比较得到的模糊偏好的把握程度存在差异,提出将决策者进行两两比较判断的把握程度作为判断的可信度,建立了一种决策者对所有二元对比的加权偏差平方和最小的非线性规划模型。该模型充分利用现有决策信息,决策结果相对比较合理、客观、可靠,可为指挥员进行指挥决策参考。     

Joint Decision Matrix Computation for Rules Extraction in Two-Classes Decision Information System

Matrix computation for rules extraction of rough set algorithm's inefficiency restricts the application of rough set theory, so the search for efficient algorithms is of great practical significance. Therefore, the joint decision matrix is defined and a new algorithm JDMCRE for rule extraction is presented on the basis of joint decision matrix for two-classes decision information system. By combining both the conditional attribute equivalent matrix and the decisional attribute ones into one matrix, it can considerably reduce the number of comparison in the process of matrix forming, which can effectively increase the efficiency of algorithm. The complexity analysis and experiment results show that the algorithm is much better than existing matrix algorithms.     

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.     

一种群决策中确定专家判断认真程度的方法

给出一种群决策中确定专家判断认真程度的方法。主要思路是通过提取专家判断矩阵的全部信息，确定专家意见的一致程度，从而确定专家判断的认真程度。最后给出一个典型的算例以说明该方法的可行性和有效性。     

基于不对称边界的变精度粗糙集的参数选择

不对称边界的变精度粗糙集是Pawlak粗糙集、变精度粗糙集的推广,在l和u参数作用下,使粗糙集模型更加一般化,完善了近似空间的概念。基于不对称变精度粗糙集模型研究的基础上,提出了分类质量和依赖度的方法对不精确信息进行度量,对决策表进行约简。在l,u值的选取,提出了单参数控制的方法,通过l,u-质量图分析和计算验证了方法的有效性。     

杂合灰色聚类与变精度粗糙模糊集的概率决策方法

在基于粗糙集理论或扩展粗糙集理论的不确定性管理决策中,仅由数据集无法获得决策表,同时决策属性呈现模糊性,以至于无法获取概率决策规则。鉴于此,本文构建了灰色定权聚类与粗糙集变精度的杂合模型,首先运用基于中心点三角白化权函数的灰色定权聚类方法对包含不同量纲指标的知识表示系统进行处理,生成多属性决策表,而后运用变精度粗糙模糊集进行决策分析,获取概率决策规则。最后以区域关键技术选择为例,表明该模型的可行性与实用性。     

基于语言判断矩阵的群决策逆判问题研究

针对基于语言判断矩阵的群决策逆判问题，通过对语言判断矩阵进行“量化”，将其转化成为互反判断矩阵，进而提出了一种依据数理统计理论的分析方法．该方法通过引进随机误差的概念，得出了一致性判断矩阵中元素的相对误差服从均值为零的正态分布的结论，进一步依据这一结论，根据各评判专家所提供的判断矩阵对专家们进行反判，即通过计算各专家的偏离度，对专家们进行排序，并且根据假设检验理论对排序进行检验、对专家们进行分类、最后用一个算例说明了该方法的有效性和实用性．     

一种新的基于模糊偏好的TOPSIS改进方法

基于决策制定者对决策单元的模糊偏好．研究如何根据决策单元(DMU)的模糊偏好来分别获取TOPSIS方法下基于理想点和负理想点的偏好权重．从而达到最终决策时结果与模糊偏好相一致。从新的角度引入决策单元的模糊偏好，引用TOPSIS方法中理想点与负理想点的思想，提出多指标决策中基于模糊偏好的TOPSIS方法新模型，给出一种通过主观模糊偏好与客观决策矩阵信息相结合的求解权重的方法。     

基于Rough Set理论的判断矩阵构造方法

群决策支持系统（GDSS）是利用信息技术，将多个决策者个人对策该领域的理解及个人判断能力结合在一起，利用结构化决策分析技术，对半结构化和非线结构化问题进行求解，层次分析法是对定性问题作定量分析的一种简便而有效的方法，提出了一GDSS环境下判断矩阵构造的新方法；运用业集理论；利用管理信息系统运行所积累的大量决策数据来分析各决策因素，决策者对决策目标的影响，并建立自学习系统，从而构造具有完全一致性的综合判断矩阵，该方法适用于重复群决策问题。     

部分权重信息下一种交互式不确定语言多属性决策法

在部分权重信息下的不确定语言环境中,提出一种交互式多属性决策方法。定义了不确定语言变量的相似度、不确定语言方案的期望水平、不确定语言负理想点、不确定语言的方案达成度、不确定语言的方案综合度等概念。基于这些概念,建立了一些决策者与分析者之间不断交互的线性规划模型,然后在此基础上提出了一种实用的交互式选择最佳方案的方法。该交互式过程通过给定和不断地修正方案达成度和综合度来实现人机交互决策,最后给出了应用实例。     

基于D-S融合证据的决策新方法

针对现有基于D-S融合信息进行决策存在的问题,提出一种基于不确定融合证据的决策方法.该方法结合基元属性和非基元属性进行决策.首先给出了对候选决策集进行精简的原则,建立了焦元属性对目标决策属性的属性层面支持度以及证据层面支持度计算模型;然后对决策属性的决策向量、决策矩阵、理想状态向量进行定义,给出决策属性总体支持度的计算方法;最后对多源目标识别融合结果进行决策分析.结果证明了该方法的合理性与有效性,它同时具有对高冲突证据融合结果与低冲突证据融合结果的决策能力.     

RESEARCH ON CONSTRUCTING SYNTHETIC MATRIX IN AHP

This paper presents a new method for constructing synthetic matrix which is obtained by extending the given judgement matrices in the Analytic Hierarchy Process (AHP). The consistency relationship among the given matrices and their synthetic matrix is studied. The method can be used to deal with situations where the number of the given alternatives is larger than nine, and needs less pairwise comparisons than any others. Thus it will aid in the design of the AHP, which will reduce the information overload of decision maker, a major drawback of the original AHP algorithm. Finally, a numerical example is given to show the feasibility and effectiveness of the method.     

属性具有不同形式偏好信息的群决策方法

针对决策者给出属性具有不同形式偏好信息的多目标群决策问题,提出了一种新的集结方法。该方法首先将多个决策者提供的属性的三类偏好信息———属性重要程度的序关系、AHP判断矩阵和语言描述作一致化处理———转化为AHP判断矩阵,重点针对如何将属性重要程度的语言描述转化成AHP判断矩阵的方法进行了研究。其次,关于属性偏好信息建立了一个能集成决策群体意见的线性目标规划模型。最后给出了算例说明该方法能最大程度地反映每个决策者的偏好意见。     

FOWHA算子及其在决策中的应用

针对决策信息以三角模糊数互补判断矩阵形式给出的多属性决策问题,提出了一种新的决策方法。该方法依据一般的决策分析方法的基本思路,给出了解该问题的计算步骤,其核心是提出了一种模糊有序加权调和平均(FOWHA)算子,利用该算子对以三角模糊数互补判断矩阵形式给出的决策信息进行集结,并给出了一种基于可能度的决策方案排序方法。最后,给出了一个实例分析。结果表明该方法简单、有效,易于计算。     

Method for uncertain multi-attribute decisionmaking with preference information in the form of interval numbers complementary judgment matrix

The uncertain multi-attribute decision-making problems because of the information about attribute weights being known partly, and the decision maker's preference information on alternatives taking the form of interval numbers complementary to the judgment matrix, are investigated. First, the decision-making information, based on the subjective uncertain complementary preference matrix on alternatives is made uniform by using a translation function, and then an objective programming model is established. The attribute weights are obtained by solving the model, thus the overall values of the alternatives are gained by using the additive weighting method. Second, the alternatives are ranked, by using the continuous ordered weighted averaging (C-OWA) operator. A new approach to the uncertain multi-attribute decision-making problems, with uncertain preference information on alternatives is proposed. It is characterized by simple operations and can be easily implemented on a computer. Finally, a practical example is illustrated to show the feasibility and availability of the developed method.     

不确定条件下装备送修级别粗糙群决策方法

针对装备健康管理过程中送修级别的不确定信息和多源决策问题,研究了一种不确定信息的粗糙群决策方法。定义了群决策信息系统以描述多源决策问题,并用不协调群决策信息系统解释决策信息的不协调特性。结合不协调信息的群决策与不完备信息的粗糙决策两种方法长处,设计了不确定条件下的粗糙群决策方法。最后,将粗糙群决策方法应用于某型雷达的送修级别决策,应用实例验证了粗糙群决策方法处理不确定信息的有效性,可显著提高装备送修级别决策的吻合率。     

基于决策者风险态度的多准则决策的Vague集方法

决策时应该考虑到决策者的风险态度,决策者的风险态度对决策结果有重要的影响.现有的基于Vague集的记分函数法没有考虑到决策者的风险态度,存在不足.分析了现有的基于Vague集记分函数法在决策时存在的局限性和不足,考虑到决策者的风险态度,提出了Vague集的决策者态度函数,同时进一步提出了三种新的记分函数.通过运用这三种记分函数有效地解决了决策时存在的局限性和不足,能够提供更为合理、精确的决策排序.