求解序区间偏好信息群决策问题的理想点法

为了求解具有序区间偏好信息的群决策问题,提出了一种理想点法.首先对具有序区间偏好信息的群决策问题进行了描述,给出了任意两个序区间之间距离的公式;然后依据传统理想点法的基本思路,给出了解决具有序区间偏好信息的群决策问题的计算步骤,其核心是运用所给出的距离公式计算每个方案与正理想点、负理想点之间的距离,并进一步根据计算得到的方案的相对接近度对方案进行排序.最后通过一个算例说明了给出方法的可行性和有效性.     

一种具有序区间偏好信息的群决策方法

针对方案偏好信息为序区间形式的群决策问题,提出了一种决策分析方法.首先对具有序区间偏好信息的群决策问题进行了描述;然后依据传统Borda法的基本思路,将序区间偏好信息转化为Borda数值表,根据序区间的特点确定Borda分值计算规则;依据此Borda分值计算规则给出确定每个方案总Borda分值的计算公式,并根据每个方案总Borda分值的大小来进行方案排序;最后,通过一个算例说明了本文给出方法的可行性和有效性.     

基于三参数区间数型偏好序的群决策方法

研究了决策者偏好以三参数区间数型偏好序形式给出的有限方案群决策问题。首先给出了三参数区间数型偏好序的定义,在综合考虑决策者偏好信息的基础上,引入导出的偏好序向量,给出了三参数区间数型偏好序的概率描述。其次介绍了三参数区间数型偏好序一致性的两个定义,利用调整算法对一致性不可接受的偏好序进行修正。通过定义三参数区间数型偏好序之间的偏差函数,给出一种确定决策者权重向量的有效方法,从而建立了一种解决有限方案群决策问题的有效算法。最后通过一个实例说明该方法的可行性和有效性。     

加权序数偏好下多属性群决策的TOPSIS法

对考虑每个属性下各决策者权重的决策问题,提出序数偏好下的群体理想解概念,用TOPSIS法求解.先对决策者加权,用TOPSIS法将每个属性下各备选方案的个体偏好序集结为群体排序;再对属性加权,用TOPSIS法将每个属性下的群体排序综合为备选方案的最终排序结果.以供应商选择算例说明方法的可用性,与现有方法的求解结果比较表明了方法的合理性;该方法将TOPSIS法扩展到处理具有序数偏好的多属性群决策问题,避免了逆序的产生.     

一种具有不同形式偏好信息的群决策方法

给出了一种具有不同形式偏好信息的群决策方法·描述了在群决策中决策者可能给出的效用值、序关系值、互反判断矩阵、区间数评价值、模糊语言评价值和模糊互补判断矩阵等 6种不同形式的偏好信息 ,并给出了将不同形式的偏好信息均转化为模糊互补判断矩阵形式的计算公式·基于近年来最新发展的OWA算子给出了集结各决策者的偏好信息和方案优选的方法 ;最后给出了一个算例·     

基于决策偏好距离的多阶段群决策快速集结方法

针对具有互反判断矩阵偏好信息的多阶段群决策问题,文章提出了一种基于决策偏好距离的快速集结方法。首先对决策偏好距离相关概念进行定义,阐述了基于决策偏好距离的多阶段群决策集结过程;其次,利用决策偏好距离算法对单一专家的阶段内权重和阶段间权重进行测度,得出最优的专家权重;然后,通过加权几何平均算子拟合出最优的专家判断矩阵和最优的群体决策偏好;最后,给出算例,分析结果表明该方法具有合理性。     

一种多粒度区间语言信息的多属性群决策方法

文章针对具有多粒度区间语言评价信息的多属性群决策问题,提出了一种基于区间二元语义信息处理和TOPSIS的群决策方法;该方法首先给出了将多粒度区间语言评价信息一致化为二元语义信息的方法,其中二元语义信息南基本语言评价集表示,然后计算各方案与正理想方案及负理想方案间的距离,并结合不完全确定的属性权重信息建立非线性规划模型,...     

基于距离测度的折衷型区间数多属性决策方法

针对服从均匀分布的区间数情况,通过区间数之间的距离并考虑决策者的偏好,给出一种基于距离测度的折衷型区间数多属性决策方法,并以实例说明方法的有效性和可行性.该方法首先将区间数属性值转化为排序指标值,以方案排序指标值离差最大化为目标建立数学模型求得属性权重,然后按方案综合排序指标值的大小对方案进行排序.该方法充分利用已有的客观信息,结果准确可信,具有简洁、直观、便于上机实现等优点.     

一种基于区间灰色梯形模糊数的多属性群决策方法

针对属性权重未知,属性值为区间灰色梯形模糊数的多属性群决策问题,提出了一种改进的灰色关联决策方法.首先,定义了区间灰色梯形模糊数的概念并建立了区间灰色梯形模糊数的相关运算规则以及区间灰色梯形模糊数之间的距离;然后,采用算术加权平均算法将个体信息集结群信息,基于信息熵建立了指标权重的求解模型,并采用灰色关联方法对方案进行排序;最后,通过实例说明了本方法的有效性.     

一种多粒度语言决策方法及其在ERP选型中的应用

文章针对具有不同粒度语言表达下的群决策问题,提出了一种基于IOWA算子的多粒度语言决策模型;对多粒度语言进行一致性的转换,引入IOWA算子,将各决策者给出的偏好信息集结为群偏好,同时进行方案的优选,最后将方法应用于ERP选型中;并通过一个算例,说明了该方法的有效性和实用性.     

基于目标的软对策分析方法

针对软对策论不易解决面向目标的群决策问题 ,将多目标决策技术与之有机结合 ,根据各局中人的决策矩阵及对两两可行结局的比较结果 ,利用多维偏好分析技术确定各自对所有结局的偏好序 ,然后再利用对抗分析法确定其合理策略 ,建立了基于目标的软对策分析模型 .该模型的建立对利用软对策方法解决面向目标的决策或协商问题有一定意义 .     

群决策中基于不同偏好信息的相对熵集成方法

研究了基于不同形式偏好信息的群决策问题.在群决策中专家根据个人的偏好,常常对决策方案集给出4种不同形式的偏好信息,包括直接反映决策方案优劣次序的序关系值和效用值,以及2个决策方案成对比较互反判断矩阵和模糊互补判断矩阵.首先给出了序关系值、互反判断矩阵和模糊互补判断矩阵3种偏好信息均转化为效用值形式的计算公式, 然后从相对熵的概念出发,提出了一种相对熵最优化的集成模型,给出了模型的解.最后进行了2个实例分析,结果表明所提出集成方法是有效的.     

基于群决策的数据包络分析模型

研究基于群决策的带有偏好约束的数据包络分析(DEA)模型．针对群决策中偏好形式的多样性，在对不同偏好一致化的基础上，将各决策者的偏好集结成群组偏好，以此作为反映权重的主观信息．进一步将此信息与DEA模型中反映权重的客观信息集成，构造出一种基于群决策的DEA模型，最后给出了算例．     

基于区间数决策矩阵的专家群体判断一致性

针对群决策中基于区间数决策矩阵形式偏好信息的专家群体判断一致性问题,提出了一种分析方法.首先,给出了有关区间数的定义及其决策矩阵规范化方法;然后,通过定义有关两个区间数的距离和一致性判定函数,给出了专家群体判断各个元素、各个方案、各个指标的一致性分析方法,同时,也给出了基于区间数决策矩阵的专家群体判断一致性的判别方法及专家群体判断不一致的调整方法.最后,通过一个算例说明了该方法的有效性.     

对方案有偏好的基于期望值的多属性决策法

目的研究权重信息完全未知情形下的模糊多属性决策问题。方法通过引入基于负理想点下和基于正理想点下的期望值决策矩阵概念，结合决策者的偏好信息，对方案进行排序。结果算例表明所给出的算法是有效的。结论对于属性值以区间数的形式给出，而对方案的偏好信息以三角模糊数的形式给出的多属性决策问题，该方法是有效的。     

基于期望值的模糊互补判断矩阵的排序方法

研究了决策信息以模糊变量形式给出的互补判断矩阵的排序问题,给出了模糊互补判断矩阵与加型模糊一致性互补判断矩阵的概念及相关性质,进而提出一种模糊互补判断矩阵排序的中转法.首先基于期望值将模糊互补判断矩阵转化为加型模糊一致性互补判断矩阵,从而求得其排序向量,进而对决策方案进行排序和择优.