群体多属性决策的属性权重不完全信息的集结

对于不完全信息的群体多属性决策问题，研究在各决策者给出属性权重信息有冲突的情况下个体属性权重信息的集结问题．通过对决策个体提供的属性权重信息进行一致性检验，确定群体属性权重区间，使属性权重信息的集结过程充分体现群体的意志和意愿，最后给出案例分析．     

属性权重信息不完全的区间数多属性决策方法

针对属性权重信息不完全且属性值以区间数形式给出的多属性决策问题,提出了一种逼近于理想点(TOPSIS)的决策分析方法.首先对属性权重信息不完全的区间数多属性决策问题进行了描述;然后依据传统的,TOPSIS方法的基本思路,给出了解决属性权重信息不完全的区间数多属性决策问题的计算步骤,其核心是通过构建并求解二次规划模型,得到每个方案与正理想点、负理想点的差异值,进而计算出每个方案与理想点的相对接近度,即可得到所有方案的排序结果. 最后通过给出一个算例说明了该方法.     

属性权重信息不完全区间数多属性决策方法

依据传统的TOPSIS方法的基本思路,基于相对隶属度法,给出了解决属性权重信息不完全的区间数多属性决策问题的计算步骤。其核心是借助每一方案的综合加权距离求得每个方案相对于优等方案的隶属度,再按隶属度的大小进行决策。该方法克服了以往研究此类问题时所遇到的区间数难以排序的困难,表明相对隶属度法的择优与排序能力要比传统的逼近理想解法强。最后,用实例说明了模型的可行性和有效性。     

信息不完全确定的区间直觉模糊多属性决策方法

针对属性权重信息不完全确定且属性值为区间直觉模糊数的多属性决策问题,建立一个基于加权精确度函数的多目标线性规划模型来获取属性权重信息,然后求得每个方案的加权精确度函数,进而根据方案加权精确度函数对方案进行排序,最后通过算例分析说明该方法是有效和实用的.     

多属性决策中的代理权重

作者用计算机模拟的方法，比较了在已知权重序信息下的几种代理权重，得出了等差权重为比较适合的代理权重的结论。     

部分权重信息下基于两阶段优化的多属性决策方法

研究了只有部分权重信息(区间数)且属性值为定值的多属性决策问题。首先,基于局部与全局最优综合属性值,分别建立了一个目标规划模型。其次,通过求解这两个模型获得方案的排序,提出了基于两阶段规划的多属性决策新方法,该方法具有操作简便且易于上机实现的特点。最后,通过实例说明模型及方法的可行性和有效性。     

权重信息不完全的梯形模糊数多属性决策

针对权重信息不完全且属性值为梯形模糊数的模糊多属性决策问题,给出了基于梯形模糊数质心的多属性决策方法,并通过投影法建立了非线性规划模型,通过数学软件得到各属性权重,并通过质心横坐标与纵坐标在虚拟理想方案上的投影率的乘积作为排序指标,进行排序择优.最后通过实例说明了该方法的有效性.     

基于三角模糊数权重信息不完全的多属性决策方法

针对属性值为三角模糊数且权重信息不完全的多属性决策问题,提出了一种基于三角模糊数权重信息不完全的多属性决策方法.该方法首先利用权系数的不完全确定信息,建立关于各方案综合三角模糊数与理想解和负理想解的加权距离优化模型,通过求解优化模型得到各属性权重值,之后根据各方案到相对理想解的贴近度的大小进行排序.实例分析表明了该方法的有效性和可行性.     

不完全信息下一种基于方案序列优势的多属性决策方法

针对权重信息和属性值完全未知,而决策者仅能给出同一指标下各备选方案排序关系的特殊情况,给出了一种低成本、快捷的决策方法.提出了序列优势数的概念,并在此基础上构建出不影响排序结果的虚拟决策属性值.通过已构建的虚拟决策属性值,利用逼近理想点法(TOPSIS),构建了虚拟决策指标权重,然后利用构建的虚拟决策属性值和虚拟决策指标权重对各方案数值进行集结并给出排序.最后用一个算例证明方法的有效性.     

权重信息不完全的不确定语言多属性群决策方法

针对属性权重信息不完全、属性值信息以不确定语言形式给出的多属性群决策问题,提出了一种决策分析方法.首先,对不确定语言变量进行了描述;然后,给出了求解具有不完全信息的不确定语言多属性群决策问题的计算步骤,其核心是将专家给出的不确定语言决策矩阵集结为具有可能度信息的群决策矩阵,通过计算方案值与理想点的差异值,构建二次规划模型,得到属性权重值,进而可计算出相对接近度,从而得到所有方案的排序结果.最后给出了一个实例分析,结果表明该方法简单可行、便于应用.     

一种基于联系数的多属性混合决策模型研究

通过对定性指标和定量指标实现程度的联系数表示，建立了一种基于联系数的多属性混合决策模型，这种模型不仅可以用于方案是否被接受的决策，还可分辨被决策的方案在总体上处于何种水平。文中用一个多指标多属性混合决策的多方案排序问题说明这种模型的具体应用。     

一种新的基于UEOWA算子的多属性决策方法

对不确定语言型的多属性决策问题的研究,首先是对不确定语言变量进行排序.一些专家通常利用可能度建立可能度矩阵,得到可能度矩阵的排序向量,再根据排序向量分量大小对不确定语言变量进行排序.在此基础上,给出了不确定语言变量的下标和的定义,根据下标和的大小来判断不确定语言变量的排序先后.最后用此方法来研究UEOW A算子的多属性决策问题.     

基于结构元理论的模糊多属性群决策

 将结构元理论引入到模糊多属性决策中,利用同序标准单调函数类与有界实模糊数同胚的性质,将模糊数的复杂运算转化为同序单调函数的运算,通过单调函数间的序关系描述模糊数之间的序关系,简化传统决策的复杂运算。将模糊结构元理论同经典的ELECTRE方法结合,用来解决模糊多属性群决策问题,克服了以往应用ELECTRE方法遇到模糊数难以排序或直接转化为确定系统的缺点,这种方法以结构元理伦为基础,运算简便,易于理解,对于进一步研究模糊多属性群决策问题有很好的参考作用。给出的实例验证了该方法的有效性和可行性。     

两种改进的直觉模糊多属性决策方法

对直觉模糊条件下的多属性决策问题,针对现有记分函数法和距离法的不足,基于IFS之间相对接近度的概念,提出了新的记分函数法和改进TOPSIS方法,综合利用了各方案至理想方案和负理想方案的距离信息,得到决策结果综合性能最优,并通过实例对比证明了本文方法的有效性。     

基于不确定多属性决策的防空重点保卫目标优选与排序

分析了防空重点保卫目标优选的依据和原则,构建了评价保卫目标重要程度的指标体系。分析表明,重点保卫目标优选问题属于一种特殊的不确定多属性决策问题,给出了问题的一种解法,算例表明该方法可行、有效。     

考虑指标关联的直觉不确定语言型多指标群决策方法

提出了指标关联且指标值为直觉不确定语言变量的多指标群决策方法.首先给出了关于直觉不确定语言变量的相关概念及直觉不确定语言变量间的距离计算公式,然后,依据各专家针对指标集所给出的直接关系矩阵,运用DEMATEL方法确定各指标权重,并将各专家给出的决策矩阵集结为群体决策矩阵.进一步地,构建正负理想点向量,并计算各方案与正负理想点向量间的加权距离;在此基础上计算各方案的相似系数,并据此对所有方案进行排序.最后,通过一个项目风险应对策略选择的实例分析说明了本文方法的可行性和潜在应用.     

用层次分析法进行多属性决策

多属性决策是对具有多个属性的多个方案进行评价及择优的决策问题.层次分析法是一种较好的非数学模型法的决策方法,是一种决策思维方式,能对社会经济领域内不同因素进行测度,这种方法具有自然、灵活、易于理解的特点,并能很好的统一于现有的理论体系之中,为实际决策者所能接受并能解决他们的问题,体现了人们决策思维的基本特征:分解、判断、综合.本文介绍了层次分析法的基本步骤,层次分析法的应用实例,总结了层次分析法的优点和局限性.     

基于ITFOWA算子的多属性决策方法研究

将梯形模糊有序加权平均算子（TFOWA）扩充至诱导的梯形模糊有序加权平均（ITFOWA）算子情形．提出两梯形模糊数接近度概念,用其度量属性本身的重要性程度、并以属性值的接近度作为诱导变量,采用ITFOWA算子进行信息集结,得到一种新的基于诱导梯形模糊有序加权平均算子的多属性决策方法．     

基于近似随机优势度的随机多属性决策方法

针对属性值为随机变量形式的决策问题,提出了一种随机多属性决策分析方法.首先给出了近似随机优势准则的描述及相关分析,并提出了近似随机优势度的定义和计算公式;然后,依据近似随机优势准则判断并确定两两方案之间比较所具有的优势关系,进而计算得到方案之间的近似随机优势度,并构建相应的近似随机优势度矩阵.进一步地,通过计算可以得到每个方案的总体相对近似随机优势程度,从而得到所有方案的排序结果.最后,通过一个算例说明了所给出方法的可行性和有效性.     

一种基于部分方案偏好强度的多属性决策方法

在多属性决策的一些问题中,直接对属性进行赋权是相当困难的,此时决策者偏向于给出部分方案的偏好信息.研究了如何运用部分方案偏好信息进行决策的方法,其基本过程是运用G1-法的原理将决策者提供的语言信息转化为数值信息,在此基础上构建基于"贴近思想"的规划模型,求解模型便可获得该决策思想下最优的属性权重.该方法运用简便,体现了将决策者的"直觉决策"与"科学决策"进行融合的特点.用算例验证了方法的有效性.