区间型多属性决策的一种新方法

定义了区间型理想点以及决策方案在区间型理想点上的投影等概念．对于属性值以区间数形式给出的区间型多属性决策问题，提出了一种新的决策方法．该法无需对区间数进行比较和排序，具有简洁、直观、易于计算等特点．最后通过实例对方法的有效性和实用性进行了说明．     

不确定性多属性决策中确定属性熵权的一种方法

针对属性值以区间数形式给出的不确定性多属性决策中确定属性权重的问题,提出了一种区间数熵权的确定方法·依据多属性决策中传统熵权确定方法的思路,首先,通过构建两个最优化模型,求得区间熵;然后根据传统熵权确定公式及区间数运算法则得到以区间数形式表示的属性熵权·该方法具有概念清晰、实用的特点,得出的属性熵权能够较好地反映各属性信息的差异程度·最后通过一个算例说明了该方法的实用性和有效性·     

基于区间数的多指标灰靶决策模型的研究

现实生活中遇到的许多问题都具有不确定性，使得在对系统进行决策评估时，指标值难以精确化。在此情形下，人们常常对指标值给出一个区间，到目前为止， 尚未有人研究区间数灰靶决策。首先定义了区间数、m维区间数的距离及其距离性质，并证明了当区间数为实数时，区间数距离就是实数距离的推广；提出了区间数规范化方法，在此基础上, 建立了基于区间数的灰靶决策模型，从而把灰靶决策模型由实数序列拓展到区间数序列，使灰靶决策理论得到发展，同时为扩大灰靶决策的应用领域提供了理论根据。最后以实例验证了该模型的有效性与实用性。     

基于模糊语言评估的多属性决策方法

研究了属性权重确知，属性值以模糊语言形式给出的多属性决策问题，定义了一种模糊语言评估标度并给出其相应的区间数表达方式，利用区间数运算法则对各方案的属性值进行集结。基于区间数之间两两比较的可能度公式，构造可能变矩阵，并利用已有的排序公式求出其相应的排序向量。进而对决策方案进行排序和择优，最后进行了实例分析，数值结果表明：该方法可行且有效。     

IC—OWGA算子及其在区间数群决策中的应用

基于IOWGA算子和C—OWGA算子，提出一种IC—OWGA算子，讨论了该算子的优良性质．针对区间数互反判断矩阵提出一种连续偏好矩阵的概念，定义了一种DIC—OWGA算子，并给出了一种基于该算子的区间数群决策方法，最后通过算例说明了该方法的可行性．     

基于区间数判断矩阵群信息的集结方法

对群信息的有效集结是群决策过程中重要的技术问题之一．不同类型的群信息有不同的集结方法，针对区间数判断矩阵的群信息，为了能充分挖掘和利用这类群信息的信息资源，提出了将群中各成员的区间数决策信息集结为具有一定可靠度的确定信息的方法原理，给出了这类群信息集结值可靠度的计算模型和修正流程，并通过一个算例验证了该方法的有效性．结果表明，该方法是集结区间数判断矩阵群信息最有效的方法之一．     

效用值为区间数的风险型决策问题分析

从敏感性分析的角度讨论后果效用值用区间数表示的风险型决策问题．基于区间数大小比较的可能度概念，定义了描述行动优劣的行动优性指标，并给出了该指标的若干性质；利用行动优性指标，提出了一种求解效用值用区间数表示的风险型决策问题的方法．针对这个简单直观的决策方法，重点分析了决策评价结果对主观概率变化的敏感性．具体针对当自然状态的主观概率发生变化时，分析了某个行动成为最优行动的可能性，并给出了保证该行动成为最优行动（如果可能的话）的主观概率的变化范围．最后，给出了一个实例进一步阐述了分析结果．     

基于极差理论的多属性决策新方法

研究了属性权重完全未知，属性值以区间数形式给出的不确定型多属性决策问题，在极差理论基础上给出了求解属性权重的一个简洁公式．最后通过实例说明了该方法的实用性和有效性．     

基于联系数的区间型多属性决策方法研究

对属性权重和属性值均以a bi型联系数形式给出的区间型多属性决策问题进行了研究。给出了a bi型联系数的一种定义,介绍了其运算法则,并利用a bi型联系数加权平均算子(WAA算子),提出了一种基于a bi型联系数的区间型多属性决策方法。实例计算结果表明该方法可行且有效。     

区间数多属性决策的Monte Carlo方法

定义了新的方案比较的可能度.对于属性值以区间数形式给出的区间型多属性决策问题,提出了一种新的决策方法.该方法无需计算方案综合评价值的概率分布,只要已知各方案各属性值的概率分布即可对区间数进行比较和排序,具有简洁、直观、易于计算的特点.最后通过假定方案各属性值服从均匀分布的实例对方法的有效性和实用性进行了说明.     

基于优性指标的灰色风险型多指标决策方法

针对指标权重完全未知且指标值为区间灰数的风险型多指标决策问题进行了研究,提出了基于优性指标的灰色风险型多指标决策方法;利用区间灰数大小比较的可能度、优性指标矩阵和分析技巧,将原问题转化为指标值为实数的无风险多指标决策问题;利用信息熵确定出指标权重,给出了两种相应的算法,进而得到方案集的排序并进行择优;应用实例说明了所提出的两种算法的合理性和有效性.     

具有区间数的多属性决策问题的分析方法

为了解决带有不确定性区间数的多属性决策问题,首先给出了一个决策分析模型;然后针对决策方案的综合评价值,提出了关于数的两种排序方法,最后给出了实例计算。     

带有方案偏好关系的区间型多属性决策方法

给出属性值为区间数、属性权重完全未知但已知方案偏好关系的多属性决策问题的决策方法。该方法首先通过求解一个二次规划模型来确定属性的权重,然后基于简单加权法则来计算方案的模糊综合评价值,再根据区间数的排序方法来对方案进行排序,从而得到最优方案。     

综合区间数Spearman秩相关系数及其应用

针对属性值为区间数,属性权重完全未知的区间多属性决策问题,提出了一种综合考虑方案与正理想、负理想方案之间的Spearman秩相关系数的决策方法。分析了相关文献中仅考虑方案到正理想方案的Spearman秩相关系数的局限性,在逼近理想点方法(TOPSIS)的启发下,定义了方案与负理想方案的Spearman秩相关系数;然后,在方案与正负理想方案Spearman秩相关系数的基础上,定义了方案的综合Spearman秩相关系数,并证明了其相关性质;最后,提出了基于综合区间数Spearman秩相关系数的多属性决策方法,并通过一个高校二级院系财务管理评价的实例,验证了所提出方法的是可行和有效的。     

属性值为区问数的多属性决策OWA算法

针对属性值为区间数的多属性决策问题,提出了一种简洁实用的决策分析方法。首先论证决策对象的优势关系与其属性值区间数的两端点数值平均值（区间中值）存在等价关系,然后将区问数的多属性决策问题转化为以区间中值为属性值的决策问题,应用有序加权平均算法（OWA算法）进行方案的排序与择优,最后通过一个实例验证了该方法的可行性和有效性。     

对方案有偏好的区间粗糙数多属性决策方法

针对属性权重信息不完全且属性值和对方案的偏好值均为区间粗糙数的多属性决策问题,首先引入区间粗糙数的一些运算法则,然后给出了基于投影思想的目标规划模型来确定属性权重,基于区间粗糙数集成算子对区间粗糙信息进行集结,计算出各方案的期望效用值,从而获得各方案的排序择优.最后,实例分析说明了该方法的实用性和有效性.     

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。     

超立方体分割下的区间数多属性决策及应用

针对属性值以区间数形式给出、属性权重以实数形式给出的多属性决策问题,以超立方体分割为基础,结合层次分析法相关理论,给出了一种计算机编程求解方法.我们给出的方法能够避开区间数的运算,且求解过程无误差积累;最后,给出了一个例子验证了新方法的有效性.     

基于后悔理论的区间二元语义多属性群决策方法

针对评价信息为区间语言变量的多属性群决策问题,提出了一种基于后悔理论的区间二元语义多属性群决策方法,该方法能够有效考虑决策者在决策过程中产生的一种风险规避,及其在后悔与欣喜之间存在的心理差异变化。首先,介绍关于区间二元语义信息的一些基本概念,并给出了区间二元语义均值与方差的定义;针对决策矩阵元素为区间二元语义变量属性权重部分未知的多属性群决策问题,利用区间二元语义的方差,通过构建优化模型确定最优属性权重,并提出了一种基于后悔理论的区间二元语义多属性群决策方法;最后将提出的方法应用至企业设计方案的选择中,结果与比较分析表明该方法具有一定可行性和有效性。     

基于联系数的多属性决策模型

针对权重为区间数且属性值为实数和区间数相混合的多属性决策问题,提出了基于联系数的多属性决策模型.该模型将区间型权重、实数型及区间型属性值转化成联系数的形式,利用联系数的运算规则确定决策方案的排序.该方法集确定与不确定分析为一体,反映了不确定性对结果的影响,所需计算量较少,便于应用.实例分析验证了该方法的有效性和实用性.