基于语言量词的变权综合决策方法

利用Borda函数和语言量词将因素状态向量转化为因素的序分值向量,并由序分值向量构造出一类新的激励型状态变权向量,据此建立一种基于语言量词的变权综合决策模型.为说明此决策模型反映语言量词语义的效果,对一些典型语言量词所构造的变权综合决策模型和相应的OWA算子进行了对比分析.最后给出一个应用实例.     

一种基于语言值多数的变权综合决策方法

采用模糊集理论和变权原理研究基于语言值多数的多因素决策问题．将“令人满意因素”和“大多数”等语言信息视为模糊集,利用语言值量化算子计算各因素的满意度和各方案关于模糊大多数的隶属度,由此构造激励型和惩罚型状态变权向量以实现权重在因素之间的转移,使因素的权重主要集中在令人满意因素上并且按决策问题的需要进行某种均衡分配,最终构建模糊决策模型．     

基于层次变权的多因素决策

首先分析变权综合的变权效果，证明了决策问题中取大取小模型是一类变权综合模型的极限．然后，利用变权原理研究一类多因素决策问题，提出并分析了层次变权思想，进而建立了一个基于层次变权的多因素决策模型．最后讨论一个人才选优的实际问题，结果表明该模型能较好地实现决策目标．     

素质教育评价中的变权综合方法

给出了素质教育评价中的变权综合方法 ,并通过具体实例说明了该方法的优越性 .     

关于状态变权向量公理化定义的若干结果

逐条分析状态变权向量原始定义中各条件的作用及其内在联系,给出一种改进的状态变权向量定义并讨论与之相关的若干约束条件.研究并解决了刘文奇就状态变权向量公理化定义条件所提出的一个猜想.最后,分析文献中关于状态变权向量的两种改进定义之间的关系.在状态变权向量等效意义下,证明了其中一种改进定义蕴涵着另一种改进定义.     

局部变权的公理体系

提出了局部变权的公理化定义,研究了与之相应的局部状态变权,得到了两类基本均衡函数.最后,作为原理的应用,给出了一个例子.     

状态变权向量的变权效果

从因素权重的变化率出发对状态变权向量的变权效果进行分析,揭示了状态变权向量的变权规律和变权综合的工作机理; 随后,结合因素状态值水平组态的均衡程度,讨论了应用变权综合时确定状态变权向量的一般思想,同时对指数型状态变权向量给出了一个具体的、可操作性很强的确定参数的方法,为解决变权原理中如何选择合适的状态变权向量这一难题找到了一条有效的途径．最后,通过一个实例对该方法的应用进行了分析、验证．     

基于区间数的变权与状态变权

利用变权的方法对决策信息为区间数形式的多因素决策问题进行了研究.首先给出了区间数一种排序方法和区间数的四则运算与逻辑运算,并研究它们的性质;然后讨论区间数变权与状态变权的定义及其约束条件,给出若干区间数状态变权;最后证明了区间数状态变权的一个等价条件,并给出两个由已知区间数状态变权构造新的状态变权的方法.     

分组变权综合评估方法及应用

在分析变权综合决策方法的基础上,将变权分析理论引入多方案多评估指标的决策分析中,提出了一种分组变权综合评估方法,建立了分组变权综合评估的数学模型,并给出了一个应用案例。     

考虑决策者心理行为特征的激励型变权决策方法研究

系统研究了激励型变权向量,首先定义了考虑决策者心理行为的激励型变权向量,提出了与之对应的状态变权向量,分别讨论了激励型变权向量的基本类型;其次深入研究了效用函数诱导出激励型变权特性;然后,定义了激励型变权的风险规避系数,分别研究了几类激励型变权向量与风险规避系数的关系.提出一种新的基于激励型变权向量的多属性决策方法;最后,通过实例说明了该理论是有效的和合理的.     

Interactive group decision making procedure based on uncertain multiplicative linguistic preference relations

Group decision making problems are investigated with uncertain multiplicative linguistic preference relations. An unbalanced multiplicative linguistic label set is introduced, which can be used by the experts to express their linguistic preference information over alternatives. The uncertain linguistic weighted geometric mean operator is utilized to aggregate all the individual uncertain multiplicative linguistic preference relations into a collective one, and then a simple approach is developed to determine the experts' weights by utilizing the consensus degrees among the individual uncertain multiplicative linguistic preference relations and the collective uncertain multiplicative linguistic preference relations. Furthermore, a practical interactive procedure for group decision making is proposed based on uncertain multiplicative linguistic preference relations, in which a possibility degree formula and a complementary matrix are used to rank the given alternatives. Finally, the proposed procedure is applied to solve the group decision making problem of a manufacturing company searching the best global supplier for one of its most critical parts used in assembling process.     

基于ET-WG和ET-OWG算子的二元语义群决策法

针对一类属性值和权重值均为语言评价信息的多属性群决策问题,提出了一种群决策分析方法.首先,为了便于语言评价信息的集结运算,提出了一些新的集结算子:扩展的二元语义加权几何(ET-WG)算子和扩展的二元语义有序加权几何(ET-OWG)算子,并分析了这些算子的性质.然后提出了一种基于ET-WG算子和ET-OWG算子的群决策方法,其核心是通过语言信息的集结运算,得到各方案的群体综合评价信息,从而根据二元语义信息的比较原则,得到所有方案的排序结果.最后给出了一个实例分析,说明了本文提出方法的可行性和实用性.     

Uniformization of multigranular linguistic labels and their application to group decision making

In multiple attribute group decision making (MAGDM) problems based on linguistic information, the granularities of linguistic label sets are usually different due to the differences of thinking modes and habits among decision makers. In order to deal with this inconvenience, the transformation relationships among multigranular linguistic labels (TRMLLs), which are applied to unify linguistic labels with different granularities into a certain linguistic label set with fixed granularity, are presented in this paper. Furthermore, the reference tables are made according to TRMLLs so that the interrelated calculation will be less complicated, and the method of how to use them is explained in detail. At length, the TRMLLs are illustrated through an application example.     

群决策中基于语言信息处理的一种粗糙集方法

针对一类具有语言判断矩阵形式偏好信息的群决策问题,提出了一种基于粗糙集的群决策方法.首先利用一小部分整体偏好信息构造一个成对比较表,然后根据优势粗糙集理论提取决策规则,最后定义一个评分函数对整个方案集进行排序和优选.该方法是一个先训练后决策的过程,特别适于大规模的方案优选问题.仿真实例表明了该方法的有效性和实用性.     

基于直觉不确定语言新集成算子的多属性决策方法

对于直觉不确定语言环境下的多属性决策问题,给出一种基于直觉不确定语言变量新型集成算子的多属性决策方法.该方法采用阿基米德T-模和S-模定义直觉不确定语言变量的新运算法则,避免了现有运算法则不满足封闭性的不足;并基于新运算法则提出对权重进行自适应确定或调整的直觉不确定语言加权算术平均(IULWA)算子.以及定义直觉不确定语言变量新的期望值和精确值,给出直觉不确定语言变量的一种排序方法.进而提出一种属性权重值为实数且属性值为直觉不确定语言变量的多属性决策方法.最后,通过算例分析说明该方法的有效性和可行性.     

基于依赖型算子的不确定语言多属性群决策法

研究了属性权重以实数形式给出、属性值以不确定语言变量形式给出的多属性群决策问题。基于不确定语言变量的运算法则,给出了一种基于不确定语言变量及其运算法则的新算子：依赖型不确定语言有序加权几何 (dependent uncertain linguistic ordered weighted geometric, DULOWG) 算子。与该类算子相关联的加权向量依赖于被集结的不确定语言变量,并且对错误或有偏见的不确定语言变量赋予较低的权重来减轻不公平性对评价结果的影响。提出了一种基于ULWGM算子和DULOWG算子的不确定语言多属性群决策方法,并进行了实例分析。     

权重信息不完全的多粒度犹豫模糊语言群决策

针对属性权重信息不完全的多粒度犹豫模糊语言型多属性群决策问题,提出了一种基于指派模型的决策方法.本文的主要贡献在于:1)基于犹豫模糊语言术语集的得分函数,提出了从犹豫模糊语言术语集向量中确定备选方案序频次矩阵的算法;2)给出了专家关于备选方案的群体加权序频次矩阵的计算方法,将决策者给出的不完全属性权重信息作为约束条件,建立了混合0-1二次规划模型来确定备选方案的群体排序;3)通过将该方法应用于医疗废物处理技术选择问题,说明了所提决策方法的可行性和有效性.