群决策一致性寻求方法与算法

运用三角模糊数的概念,根据个体加权向量,提出衡量个体间一致性的相似度量函数,由此构造个体、群体的一致性指标．在此基础上,给出群体一致性的定义,并运用个体指标提出由个体加权向量寻求群体加权向量的两种方法．最后,给出该寻求方法的算法与算例.     

Fuzzy 决策中群体意见一致性指标与一致性判别方法

运用三角模糊数的概念和性质,提出了衡量决策者之间意见相似程度的一致性函数的定义。利用该函数构造群体一致性指标,且该指标仍近似为三角模糊数,进而给出群体在λ截水平下意见的弱一致性和强一致性的定义。最后,给出弱一致性和强一致性的判别方法。     

群决策群体意见的一致性模糊分析

研究了群决策中群体意见一致性问题．根据群体决策的基本特征，提出一种称为决策歧意的概念，结合模糊数理论，定义了一种度量决策者意见相似程度的一致性模糊数及其一致性测度，进一步给出群弱一致性和群强一致性定义，提出并证明了有关群体意见一致性的几个充要条件．最后，通过算例计算分析，说明了理论方法的可行性和有效性．     

新的大群体一致性学习修正决策方法

针对某决策方案,提出了一种基于聚类算法、且能面向较大规模群体、考虑成员学习进化能力并有效收敛群体意见的群体一致性修正方法.首先设计了群体成员学习进化决策程序;接着,借助一种能够处理大数据量聚类的C-均值类型聚类算法,通过梯度下降法逐渐修正群体一致性来避免因个别成员意见偏离太大而引起的群决策失误;最后通过计算机仿真和实验对比分析验证了该方法的正确、有效性.     

AHP理论与方法研究一致性检验与权重计算

证明判断矩阵一致性的一个充要条件，并根据此充要条件，提出一种直接进行排序权向量计算的方法     

基于保护少数人意见的群体一致性分析

在群体研讨过程中,少数人意见是十分重要的.提出了一种可以保护少数意见的决策共识达成模型及研讨反馈机制.该方法先根据专家意见对专家群体进行聚类分析,得到专家子群体簇,如果某一子群体所含专家人数较少,则该子群体的意见称为少数人意见,特别地,如果在聚类中出现奇异点,则该奇异点的专家意见称为个别人意见,然后主持人根据少数人成员的特性将少数人意见单独提出,使专家群体参考少数人意见重新研讨并给出新的偏好矢量,重复这一过程直到群体接受或摈弃少数人意见,使专家意见得到统一.最后用一个实例说明了该方法的可行性.     

群决策的一致性寻求方法

针对群决策中决策者创建的方案不一致调整问题,定义了决策者的个性函数(划分为四种类型:个性偏执型、个性随和型、个性顽固型、无主见型),分析了个性函数在方案不一致性调整中的影响,给出了基于决策者个性函数的有效性分析模型,依据群对方案的接受的有效性程度和拒绝的有效性程度来筛选方案。该模型能有效避免群决策中的群体思维现象,扩大群决策方案的范围,提高群决策结果的可行性,算例说明了上述方法的实施过程。     

动态一致性风险度量

以投资期限的划分为分界点,提出了静态和动态两种类型的金融风险度量方法.以风险度量的一致性标准为纽带,分析和证明了动态风险度量的一致性.最后,对一般概率通过函数变换,应用Choquet积分思想,对动态一致性风险度量的特征进行了探讨,指出它在实际应用中为多期风险度量方法提供的理论依据,对长期组合投资具有重要的现实指导意义.     

模糊判断矩阵的一致性检验及一致性改进方法

证明乘性一致性模糊判断矩阵的若干性质，给出一个判别模糊判断矩阵加性一致性程度的指标，提出一种改进模糊判断矩阵加性一致性的方法，并用算例作说明。     

区间互补判断矩阵一致性水平修正的离散化方法

为提高决策信息的可靠性,提出了一种改进区间互补判断矩阵个体一致性水平的离散调整方法.首先,针对互补判断矩阵给出一种启发式迭代算法用来识别、修改最不一致的偏好元素,改进其一致性水平.然后,基于最差一致性指标和最优一致性指标,把区间互补判断矩阵的一致性水平改进方法转化为两类互补判断矩阵的一致性水平改进方法.修正后的偏好取值...     

一种新的模糊群体决策方法

在相似性函数概念的基础上 ,定义了新的相似性函数 ,使得相似性函数应用范围得到了拓展 .并提出一种新的模糊群体决策方法 ,采用正的梯形模糊数来表示决策者的偏好意见 ,通过对表示决策者偏好意见的模糊子集进行排序来作出决策 ,最后给出了算例.     

共识驱动的区间直觉模糊型多准则群体决策信息融合模型

区间直觉模糊型多准则群体决策集结结果的可靠性是实现群体共识的基础,既体现了群体集结结果的有效性也影响了个体意见的调整行为。首先,分析了现有8种集结算子,以个体平均一致性为诱导变量设计群体意见集结模型。其次,为提高群体集结结果的可靠性,基于各决策方案在各准则下的群体平均一致性,以统计检验为手段设计调整阈值,并以相似度最优为约束设计群体集结结果调整优化模型。最后,通过举例实例说明了该方法的适用性,通过对比分析体现了该方法在实现群体共识方面的优越性。     

基于调整成本的三阶段区间直觉模糊型多准则群体共识改进模型

群体共识度是实现高效群决策的重要指标,较高群体共识的实现是一个多阶段多约束的动态决策过程。本文提出了高水平群体共识的构建包含群体信息集结、调整元素识别和元素调整步长设计3个阶段,并以相似度作为群体共识度刻画指标贯穿于3个阶段。首先,以相似度为诱导变量进行区间直觉模糊型群体信息集结;其次,基于统计假设检验思想和相似度近似正态分布的构想,识别需要调整的元素集合(决策方案在特定准则下的评估值和决策者);再次,以最小化调整成本为决策目标,以共识度阈值、个体相似度保序、最小调整量、区间直觉模糊评价值特征为约束条件,构建共识度改进优化决策模型;最后,通过比较分析凸显本文算法的可行性和优越性。     

基于调整成本的三阶段区间直觉模糊型多准则群体共识改进模型

群体共识度是实现高效群决策的重要指标,较高群体共识的实现是一个多阶段多约束的动态决策过程。本文提出了高水平群体共识的构建包含群体信息集结、调整元素识别和元素调整步长设计3个阶段,并以相似度作为群体共识度刻画指标贯穿于3个阶段。首先,以相似度为诱导变量进行区间直觉模糊型群体信息集结;其次,基于统计假设检验思想和相似度近似正态分布的构想,识别需要调整的元素集合(决策方案在特定准则下的评估值和决策者);再次,以最小化调整成本为决策目标,以共识度阈值、个体相似度保序、最小调整量、区间直觉模糊评价值特征为约束条件,构建共识度改进优化决策模型;最后,通过比较分析凸显本文算法的可行性和优越性。     

相似集群分析方法及其应用

提出一种相似集群分析方法及其在系统分析中的指标筛选与结构相似分类中的应用．该方法在本文中称为ＩＧＧＴ．它能同时完成结构相似分类与类主特征提取的功能，在本文中介绍该方法的原理、算法及在指标筛选中的应用．     

多准则群决策的一致性测度

本文在Cook和Seiford研究成果基础上,提出了一种相对测度C_B.文中通过理论分析和数例计算,检验了C_B作为一种关于解的一致性的测度的有效性和通用性,结论是,测度C_B较之距离测度具有更多的优点。     

并行设计中的协同方法研究

并行设计作为并行工程的核心,其最显著的特点是多领域的知识集成．有效地实现知识集成需要专家之间按一定的方式进行协同．对于一个设计,通过多位专家进行评价和提出改进意见,可以保证其满足各方面的要求,从而达到缩短开发周期,提高产品质量的目的．本文提出了衡量设计方案的群体满意程度的指标和相应的算法,并进一步分析了如何利用改进建议来实现对设计的优化,使设计从局部优化进化为全局最优,保证并行设计的成功．     

综合评价问题的系统分析

运用模糊数学的思想方法 ,对含软指标的综合评价问题 ,由原始评价信息的提取与处理 ,到综合评价结果及其分析的全过程 ,进行了系统分析 .首次提出集化函数的集化准则及其抗干扰功能和丰富综合评价结果的基本途径 .还提出对参评样品集整体质量状态及对评价人集的评价水平与异常性的定量评价方法 .从而为评价组织者提供了选用评价方法的依据 ,也为评价组织者全面正确认识、分析、运用所得评价结果 ,以及在宏观上提出导向性意见 ,提供了丰富的定量信息 .