基于熵的工程施工联合体风险分担ANP模型

通过提炼工程施工联合体风险分担影响因素,构建联合体风险分担ANP模型。以风险分担比例模糊综合评判所得隶属矩阵为信息基础,求解基于信息熵的ANP模型客观权重。结合ANP模型主观权重,利用相对熵原理获得ANP模型综合权重,并对风险最优分担比例予以求解,保证了不同决策信息及偏好信息的集结。通过算例分析,验证了所构建模型的可行性及合理性。     

对方案有偏好的模糊多属性决策的GRA方法

针对属性权重信息不完全且属性值和对方案的主观偏好信息均以三角模糊数形式给出的多属性决策问题,提出了一种基于灰色关联分析GRA的决策方法.该方法依据一般的灰色关联分析方法的基本思路,给出了解决该问题的计算步骤,其核心是通过构建并求解一个单目标最优化模型,通过求解该模型得到属性权重信息,从而得到每个方案客观偏好值对主观偏好值的灰色关联系数,进而计算出每个方案客观偏好与主观偏好的关联度,根据关联度对所有方案进行排序.最后给出了一个数值例子,结果表明方法简单,有效和易于计算.     

权重信息不完全的仿真可信度指标聚合方法

针对专家偏好信息为残缺区间判断矩阵的仿真可信度评估问题,提出了一种新的指标聚合方法。首先,给出了区间数直径和偏离度的定义。然后,根据专家所给的残缺区间判断矩阵计算出专家的客观权重,再利用凸组合将专家主观权重与客观权重集结为专家综合权重。接着,结合专家综合权重建立了一个确定指标权重的非线性优化模型,进而提出了一种权重信息不完全时的指标聚合方法。最后,通过实例验证了方法的合理性与有效性。     

综合加权评分法的综合权重确定新探

针对多指标试验设计的综合加权评分法在确定各项试验指标权重时存在的困难 ,分析了目前广泛采用的主观赋权法和客观赋权法各自的缺点 ,依据优化理论 ,推导出了一种兼顾主观偏好和客观信息的综合权重赋值法 ,从而使综合加权评分法的分析结果更趋合理、可靠.     

基于Orness测度的多阶段不确定语言信息优化集结

研究不确定情境下多阶段语言信息的集结问题. 建立了多阶段不确定语言信息集结的TOPSIS分析框架, 以贴近度思想表征各方案单阶段绩效; 基于决策矩阵信息和Orness测度约束, 建立以相邻阶段方案的综合贴近度离差和最小为优化目标的阶段权重确定模型, 考虑了主观偏好和方案决策信息对阶段权重的综合影响; 设计各方案贴近度范围分布估算模型, 解决多阶段决策过程中的决策风险问题; 建立了Orness测度的参数灵敏度分析模型, 探讨不同取值范围对方案多阶段优选排序的影响. 算例说明了方法的应用步骤和可行性.     

多属性决策中基于离差最大化的组合赋权方法

依据多属性决策中属性权重的确定方法有多种,每种赋权方法有其各自的特点,为了综合利用各种赋权法的优势,基于离差最大化的基本原理,提出了一种组合赋权方法。该方法通过一个最优规划模型来确定组合权重。研究了模型的求解,给出权重的计算公式,探讨组合赋权方法的检验,确保组合权重能反映主观信息和客观信息,并总结该方法的计算步骤。最后进行实例分析,结果表明该组合赋权方法是有效性的。     

区间灰数群决策中决策者和属性权重确定方法

研究区间灰数信息的多属性群决策中决策者和属性的权重问题.为解决决策者给出的属性值蕴含的客观权重和主观权重冲突的问题,利 用各方案与理想方案间的灰色关联度和极大熵原理建立规划模型求出属性的客观权重,并结合主观权重求得属性的综合权重;基于群体 意见的一致性要求和信息分布的特点,依据极大熵思想及各决策者关于方案的综合指标值与群体综合指标均值间的灰色关联度建立模 型求出各决策者的权重.在此基础上提出了区间灰数信息的群集结方法.算例验证了此方法较于其他方法更加合理.     

对方案有偏好的不完全信息下的决策分析模型

研究了一类属性权重和边际效用以线性不等式形式表示,且方案的偏好信息以模糊偏好关系给出的多属性决策问题。在定义偏离度的基础上,构造了一个确定属性权重和边际效用的非线性规划模型,通过引入新变量将它转化为线性规划问题,并依据求解结果确定最优方案,从而使决策结果既能反应客观信息又能体现决策者的主观偏好。最后,通过它在ERP系统选择问题中的应用说明了该方法的可行性。     

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。     

考虑可信度和方案偏好的犹豫模糊决策方法

研究了对方案有偏好的犹豫模糊多属性决策问题。对每一个评价值给出相应的可信度,用来表示决策者对专业领域的熟悉程度。基于可信度提出几个犹豫模糊信息关联度公式,并讨论了它们之间的关系。基于决策者的主观偏好与客观偏好之间的关联度建立属性权重模型。给出一种考虑可信度且对方案有偏好的犹豫模糊多属性决策方法。算例证明了所提方法的有效性。     

基于主观与客观集成的属性权重求解方法

针对属性权重未知且属性值为定值的多属性决策问题,分析了两类求解属性客观权重方法的不足,建立了客观权重模型合理性的判定定理。提出了基于熵系数的客观权重模型,此模型可以根据决策的实际情况而设置系统参数,来调节权重的大小程度,所以具有一定的适应性。通过折衷系数把主观权重与客观权重集成,使得到的综合权重同时反映主观和客观程度。最后的实例说明该方法是有效可行的。     

带特定选择机制的供应系统网络模型构建及分析

针对主观偏好影响在供应系统演化过程中的重要作用,提出了带有主观偏好"特定选择"机制的供应网络结构演化模型.研究了一般供应网络的结构特征与形成机制.构建了主观偏好选择表达式.设计了偏好选择的主客观影响权重系数,使得模型中主观偏好影响权重可调.通过模拟研究,分析了模型参数与网络结构的关系.研究结果验证了模型网络与现实供应系统基本结构特征的一致性,表明了所建模型能够较好地反映供应系统的基本结构特征,能够为基于系统结构的供应系统动力学行为研究,尤其是考虑主观决策偏好的供应系统行为研究提供支持.     

期刊质量等级评价的主客观信息集成方法研究

针对期刊质量等级评价问题,为了克服当前评价方法单独依赖主观评价信息或客观信息的不足,提出了集成决策者主观评价信息与期刊客观信息的综合评价方法.决策者的主观评价信息表现为等级、等级区间或者等级集合的模糊集.期刊客观信息包含总被引频次、影响因子、即年指标等数值信息.通过规范化分别将主客观信息转化为基准等级集合的模糊集.通过建立优化模型求解主客观信息的权重,以进行两类信息的集成,并得出各期刊的综合评价.     

考虑主客观权重的多响应稳健优化设计

研究了在新产品设计与开发过程中如何权衡决策者的主观信息与目标集本身的客观信息,考虑了多响应问题的最优性与稳健性,提出了同时考虑主观权重与客观权重的满意度函数法。该方法通过对主观满意度函数与客观满意度函数的权重进行权衡,将多响应优化问题转化为求解综合满意度函数最大值的问题。并结合两个实例进行分析研究,结果表明了本文所提出的方法能够有效地解决多响应稳健设计问题。     

基于离差最大化的灰色聚类方法

针对灰色聚类分析中指标权重的确定存在的问题, 利用离差最大化的原理,提出了一种基于指标白化权函数值离差最大化的灰色聚类指标权重确定方法,从而建立了指标白化权函数值离差最大化的灰色聚类模型并对模型进行求解.该方法体现了用聚类指标的离差程度来反映指标信息的重要程度这一思想.最后通过实例应用, 验证了该方法的客观性与有效性.     

层次分析的区间估计

提出了利用数学规划和约束锥的方法 ,对层次分析法权重向量进行区间估计的理论和模型 .该模型把决策者的偏好信息视为一种约束 ,而非传统模型中的确定权重向量 .这个模型能更好地反映出决策者的偏好和决策过程中的不确定性 ,具有较好的鲁棒性 .算例结果表明 ,该模型是主观决策问题的有效的分析方法 .     

交互式权重优化法及其在产品研制决策中的应用

提出交互式优化权重的方法。该方法主要利用历史数据对主观权重进行优化，并且用关联度对主、客观权重进行综合。利用此方法，提出产品研制决策模型，该模型能够对产品指标进行比较客观的评估，从而为产品研制可行性论证提供依据。     

基于组合赋权的网络可生存性模糊综合评估

针对网络系统可生存性的有效评估问题,对指标体系的构建,指标赋权及综合评估方法进行了研究。提出了一种机制关联的网络可生存性指标体系构建方法,从可生存性的4个重要属性角度构建了层次化的指标体系,依据该指标体系提出了一种新的组合赋权方法,由层次分析法计算主观权重,粗糙熵方法计算客观权重,并给出了关联权重的概念和计算方法,构建离差最小化目标优化函数将3种权重联合得到组合权重,建立了基于隶属云的模糊综合评估模型,将隶属云替代原来的确定性隶属度函数。仿真结果表明,该评估方法可对网络系统可生存性进行准确有效的评估。     

改进TOPSIS的多态融合直觉模糊威胁评估

针对防空作战中的目标威胁评估问题,提出一种新的多时刻融合直觉模糊集排序模型。首先,依据目标威胁属性的主、客观权重得到综合权重。然后,通过逼近理想解排序法来衡量直觉模糊集信息量的大小,利用直觉模糊熵来表征直觉模糊集信息的可靠性,并结合决策者的风险偏好,构建了基于信息量和不确定性的直觉模糊集排序模型,得出单时刻的目标威胁排序。最后,利用泊松分布逆形式构建了时间序列权重以融合多个时刻的决策信息,得出最终的目标威胁排序。仿真结果表明,所提算法综合了多时刻的决策信息,并可根据决策者的风险偏好进行调整,灵活性强,可靠性高。     

基于决策者偏好投影寻踪模型的多属性决策法

针对现有主观赋权法和客观赋权法的不足,提出了一种新的综合赋权方法——基于决策者偏好及投影寻踪聚类模型的综合赋权法。该方法运用投影寻踪聚类模型,把多属性决策问题中的高维数据转化到低维子空间,同时用自适应粒子群优化算法来优化投影指标函数和模型参数,获得了决策属性体系最佳投影方向和投影值,揭示了高维数据的结构特征。同时,也考虑了决策者对不同属性的偏好,使对属性的赋权达到主观与客观的统一。最后通过一个仿真实例说明了该方法的可行性与有效性。