信息不完全的多准则决策的SIR方法

在决策中,存在准则值不准确、不确定、不能决定和准则权系数信息不完全的多准则决策问题,针对此类问题,提出了一种信息不完全的多准则决策的优劣势排序方法。该方法首先构建方案集的优势矩阵和劣势矩阵,得到方案的全局优势度和劣势度,利用权系数的不完全信息构建相应的最优化模型,求解最优化模型得到优势度和劣势度的变化区间,利用区间数的排序方法得到方案集的一个部分排序或完全排序。最后通过实例验证了该方法的有效性。     

Fusion of multiagent preference orderings with information on agent''''s importance being incomplete certain

The problem of fusing multiagent preference orderings, with information on agent's importance being incomplete certain with respect to a set of possible courses of action, is described. The approach is developed for dealing with the fusion problem described in the following sections and requires that each agent provides a preference ordering over the different alternatives completely independent of the other agents, and the information on agent's importance is incomplete certain. In this approach, the ternary comparison matrix of the alternatives is constructed, the eigenvector associated with the maximum eigenvalue of the ternary comparison matrix is attained so as to normalize priority vector of the alternatives. The interval number of the alternatives is then obtained by solving two sorts of linear programming problems. By comparing the interval numbers of the alternatives, the ranking of alternatives can be generated. Finally, some examples are given to show the feasibility and effectiveness of the method.     

一种指标权重信息不完全的多指标决策方法

针对指标权重信息不完全的多指标决策问题,提出了一种逼近于理想解的决策分析方法。首先,对指标权重信息不完全的多指标决策问题进行了描述;然后,依据传统的TOPSIS方法的基本思路,给出了解决指标权重信息不完全的多指标决策问题的方法的计算步骤,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、负理想解间的距离,进而通过计算出相对接近度,即可得到所有方案的排序结果。最后,给出了一个算例。     

基于区间运算的随机多准则决策方法

针对准则权重信息不完全且准则值为正态分布随机变量的多准则决策问题,提出一种基于区间运算的随机多准则决策方法。该方法将正态分布准则值转化为区间数,利用离差最大化原理和不完全准则权重信息建立区间参数线性规划模型,将其转化为最优模型。通过对最优模型进行求解,得到最优准则权重向量,从而构造加权规范化区间决策矩阵。然后计算每个方案到区间理想点的区间距离,并根据其大小确定方案集的带有可能度的排序。最后算例说明该方法的有效性和可行性。     

基于前景理论的区间直觉模糊多准则决策方法

针对准则值为区间直觉模糊数, 准则权重分别为完全未知和部分已知的多准则决策问题, 提出一种基于前景理论的决策分析方法. 该方法给出一种新的记分函数(P-记分函数), 据此可将区间直觉模糊数转化为实数. 利用前景理论, 以零点为参考点计算前景值, 构建前景决策矩阵. 建立以综合前景值最大化为目标, 以权重取值允许范围和决策者主观偏好为约束的优化模型, 计算准则权重. 结合前景决策矩阵及准则权重, 计算各方案的综合前景值, 并以此对方案进行排序. 最后通过实例验证了该方法的有效性.     

基于语言判断矩阵的信息不完全的群决策方法

针对方案间的比较信息为确定语言等级或位于两个连续语言等级之间,甚至缺失,以及决策者权系数信息不完全确定的群决策问题,提出一种基于证据推理和二元语义的群决策方法。该方法根据决策者的原始评价矩阵信息得到属于语言等级的信任度,利用证据推理算法得到各方案在各语言等级下的信任度,将其转化为二元语义形式,根据决策者权系数的不完全确定信息和二元语义的距离等构建非线性规划模型,并利用改进的粒子群算法进行求解,根据求解结果得到方案集的一个排序。最后实例说明了该方法的可行性和有效性。     

区域投资环境评价的Fuzzy群体多准则决策方法

区域投资环境评价是一种信息不完全确定的多准则决策问题.针对这类问题,利用传统TOPSIS方法的基本思路,提出了一种信息不完全确定的Fuzzy群体多准则决策方法.在该方法中.首先对每一决策者,利用TOPSIS方法进行方案的准则集成,求解多目标优化模型得到各准则的权系数,并计算方案的准则集成值;然后进行方案的群体集成,通过求解线性规划模型得到决策者的权重,进而得到方案集的整体排序.最后用实例验证了方法的可行性和有效性.     

一种有不同形式偏好信息的群体决策方法

针对具有不同形式偏好信息并且决策者的权系数信息不完全确定的群体决策问题,提出了一种群决策方法。该方法先将不同形式的偏好信息转化为互反判断矩阵形式,然后利用决策者权系数的不完全确定信息和互反判断矩阵,构建一个非线性规划模型,利用遗传算法求解非线性规划模型,得到方案的重要性程度值和决策者的最优权系数,进而确定方案的排序。最后实例说明该方法的有效性和可行性。     

信息不完全确定的群体多准则语言聚类方法

针对决策者权重和准则权重信息不完全确定,且评价信息为语言值的多准则聚类问题,提出了一种新的求解方法。首先通过证据推理算法,将方案集的群体多准则语言评价信息转化为方案集模式样本,该模式样本是决策者权重和准则权重的不确定信息的非线性函数,然后根据K-均值方法,利用惯性粒子群算子对模式样本集进行聚类,得到最优聚类中心和方案集的最优聚类。最后实例说明该方法的可行性和有效性。     

基于模糊聚类的信息不完全确定的多准则分类方法

针对权系数信息不完全确定且有训练集的多准则分类决策问题,提出了一种基于模糊聚类的分类方法。该方法在考虑对训练集分类的基础上,结合不完全确定的准则权系数信息等建立模糊聚类模型,通过遗传算法求解所得优化模型,得出准则权系数和聚类中心,计算方案属于各类别的隶属度,进而得到整个方案集的分类。实例说明了该方法的有效性和可行性。     

Multi-criteria classification approach with polynomial aggregation function and incomplete certain information

1 .INTRODUCTIONThere are lots of multi-criteria classification prob-lems in economic and social life . At present thereare many methods for solving multi-criteria classi-fication problems[1 ~2], ELECTRE TRI and UTA/UTADIS are the useful and efficient ones amongthem.In ELECTRE TRI ,criterionis a pseudo-cri-terion,an outranking relation is defined for eachcriterion. The concordance index and non-concord-ance index are defined according to ascertainedweight so that reliability of …     

Fuzzy multi-criteria decision-making approach with incomplete information based on evidential reasoning

The weights of criteria are incompletely known and the criteria values are incomplete and uncertain or even default in some fuzzy multi-criteria decision-making problems. For those problems, an approach based on evidential reasoning is proposed, in which the criteria values are integrated on the basis of analytical algorithm of evidential reasoning, and then nonlinear programming models of each alternative are developed with the incomplete information on weights. The genetic algorithm is employed to solve the models, producing the weights and the utility interval of each alternative, and the ranking of the whole set of alternatives can be attained. Finally, an example shows the effectiveness of the method.     

信息不完全确定的PROMETHEE方法及应用

提出一种信息不完全确定的PROMETHEE方法,该方法根据偏好指数和优序关系,利用决策者对训练集的排序和准则权系数的不完全确定信息等构建非线性规划模型,然后将非线性规划模型转换成线性规划模型,求解线性规划,得到训练集中方案在各准则值的偏好函数值和准则权系数,通过线性插值或样条插值得到决策方案在各准则值的偏好函数值,进而得到方案集中每一方案的偏好指数,按优序关系进行排序,得到方案集的一个部分或整体排序,最后实例说明该方法的有效性和可行性。     

基于证据推理的信息不完全的多准则排序方法

针对有训练集的准则权系数信息不完全确定且准则值信息不完全或缺失的多准则决策问题,提出了一种基于证据推理的决策方法.该方法首先通过证据推理算法将方案的准则值集成,然后将效用值集成,结合准则权系数和等级效用的不完全确定信息和训练集的排序等建立非线性规划模型,利用遗传算法来求解非线性规划模型,得到各准则的权系数和各等级效用值,进而得到整个方案集的排序.最后用实例说明该方法的有效性和可行性.     

Method for multiple attribute decision making based on incomplete linguistic judgment matrix

With respect to the multiple attribute decision making problems with linguistic preference relations on alternatives in the form of incomplete linguistic judgment matrix, a method is proposed to analyze the decision problem. The incomplete linguistic judgment matrix is transformed into incomplete fuzzy judgment matrix and an optimization model is developed on the basis of incomplete fuzzy judgment matrix provided by the decision maker and the decision matrix to determine attribute weights by Lagrange multiplier method. Then the overall values of all alternatives are calculated to rank them. A numerical example is given to illustrate the feasibility and practicality of the proposed method.     

基于前景理论的勾股模糊多属性决策

针对属性值为勾股模糊数,属性权重未知的多属性决策问题,提出一种基于前景理论的决策方法.首先考虑了犹豫度对隶属度和非隶属度的不同影响,本文将勾股模糊数转换成勾股模糊数直角三角形,并提出了基于勾股模糊数直角三角形几何中心距离测度.利用前景理论,以双参考点的选择均衡综合前景值,构建前景决策矩阵.结合前景决策矩阵及属性权重,计算各方案的综合前景值,并以此对方案进行排序.最后通过实例验证该方法的实用性和有效性.     

Method for uncertain multi-attribute decisionmaking with preference information in the form of interval numbers complementary judgment matrix

The uncertain multi-attribute decision-making problems because of the information about attribute weights being known partly, and the decision maker's preference information on alternatives taking the form of interval numbers complementary to the judgment matrix, are investigated. First, the decision-making information, based on the subjective uncertain complementary preference matrix on alternatives is made uniform by using a translation function, and then an objective programming model is established. The attribute weights are obtained by solving the model, thus the overall values of the alternatives are gained by using the additive weighting method. Second, the alternatives are ranked, by using the continuous ordered weighted averaging (C-OWA) operator. A new approach to the uncertain multi-attribute decision-making problems, with uncertain preference information on alternatives is proposed. It is characterized by simple operations and can be easily implemented on a computer. Finally, a practical example is illustrated to show the feasibility and availability of the developed method.     

基于直觉正态模糊集结算子的多准则决策方法

定义了直觉正态模糊数及其运算法则、Euclidean距离、直觉正态模糊加权算术平均算子和直觉正态模糊加权几何平均算子. 针对准则值为直觉正态模糊数而权重信息不完全的多准则决策问题, 提出了一种基于直觉正态模糊集结算子的决策方法. 该方法首先利用各方案之间的距离和最小化思想建立优化模型求得最优权重, 然后利用集结算子对各准则进行集结, 从而得到各方案的综合评价值, 最后通过比较它们跟正负理想方案间的相对贴近度的大小, 得到方案集的排序. 实例表明该方法的有效性和可行性.     

基于粗糙集的随机多准则决策方法

针对有偏好信息并且准则权重信息不确定的随机多准则决策问题,提出了一种基于粗糙集的随机多准则决策方法.该方法首先根据形式化的偏好信息,利用构造的偏好信息系统准则约简理论对准则集合进行约简,降低问题的复杂程度,然后计算每个方案的净流分值并通过其大小确定方案的最终排序.最后实例说明了该方法的有效性和可行性.     

给出方案偏好信息的区间数多指标决策方法

针对属性值以区间数形式给出并且已知方案偏好信息的多指标决策问题,提出了一种决策分析方法。首先,对区间多指标决策问题进行了描述;然后,为了反映决策者给出的方案偏好信息,建立了一个目标规划模型,通过求解该模型可得到指标权重信息,从而得到方案的综合评价值,以便进行方案的排序。最后给出了一个算例。