一种基于证据理论的组织内知识共享风险评估方法

给出了一种组织内知识共享风险的分析与评估方法·首先,通过对国内外有关知识共享的相关研究的分析,找出使组织产生知识共享风险的主要因素,在此基础之上,通过采用问卷调查和统计分析的方法,建立了组织内知识共享风险评估指标体系,该指标体系主要包括四方面风险,即组织结构方面风险、组织文化方面风险、关键人员方面风险和知识技术方面风险等;然后根据该指标体系并针对指标评估信息具有不确定性和不完全性的特点,给出了一种基于证据理论的知识共享风险评估方法;最后,通过一个算例说明了如何通过该方法评估组织内知识共享风险·     

考虑温度敏感需求及零售商损失规避行为的订货与广告联合决策

现实中，温度不确定性与零售商的行为因素往往能够影响温度敏感型产品的订货与广告联合决策结果，然而，针对这方面的研究还不多见。针对考虑温度敏感需求及零售商损失规避行为的订货与广告联合决策问题，给出了一种基于效用模型的决策方法，首先，考虑温度变化对温度敏感型产品市场需求的影响，构建了一个考虑温度敏感性的需求函数；然后，考虑零售商的损失规避行为，构建了针对温度敏感需求的效用模型；在此基础上，通过求解模型确定了使得零售商效用最大的订货量与广告努力水平；最后，通过参数分析说明了零售价格内生情形下销售季内平均温度、温度敏感系数和损失规避系数对零售商最优订货量、最优广告努力水平和最优零售价格的影响。研究结果表明，销售季内平均温度、温度敏感系数以及零售商的损失规避程度均会不同程度地影响零售商的最优策略。     

一种基于Cook-Seiford函数的序区间群决策方法

针对具有序区间偏好信息的群决策问题,提出了一种决策分析方法.首先,对具有序区间偏好信息的群决策问题进行了描述;然后依据传统Cook-Seiford函数解决群决策问题的基本思路,给出了求解具有序区间偏好信息的群决策问题的计算步骤,其核心是通过定义群体排序与各专家排序之间的距离,并依此建立最优化模型寻找一种群的排序,使之与各成员排序的总的距离最小,该排序即为方案最优排序;最后,通过一个算例说明了本文给出方法的可行性和有效性.     

基于二元语义信息处理的软件质量综合评价方法

针对具有层次结构和语言评价信息的软件质量综合评价问题,提出了一种基于二元语义信息处理的综合评价方法。首先给出了一种软件质量评价指标体系,然后在简要介绍二元语义概念的基础上,给出了基于二元语义信息处理的软件质量综合评价方法的计算步骤,通过该方法可以得到以二元语义形式给出的软件质量综合评价值。最后通过一个算例说明了该评价方法的有效性。     

区间数多指标决策的一种TOPSIS方法

针对具有不确定性区间数的多指标决策问题,给出了一种逼近于理想点(TOPSIS)的分析方法·首先对区间数多指标决策问题和区间数运算法则进行了描述;然后依据传统的TOPSIS方法的基本思路,给出了解决区间数多指标决策问题的计算步骤·该分析方法具有简单、实用的特点,它克服了以往研究此类决策问题时所遇到的区间数难以排序的问题·最后给出了一个算例·     

一种具有序区间偏好信息的群决策方法

针对方案偏好信息为序区间形式的群决策问题,提出了一种决策分析方法.首先对具有序区间偏好信息的群决策问题进行了描述;然后依据传统Borda法的基本思路,将序区间偏好信息转化为Borda数值表,根据序区间的特点确定Borda分值计算规则;依据此Borda分值计算规则给出确定每个方案总Borda分值的计算公式,并根据每个方案总Borda分值的大小来进行方案排序;最后,通过一个算例说明了本文给出方法的可行性和有效性.     

基于失望理论的零售商订货与广告联合决策

针对考虑失望规避与欣喜寻求行为的零售商订货与广告联合决策问题,给出了一种基于优化模型的决策分析方法.在该方法中,采用一种线性效用函数刻画了失望规避与欣喜寻求行为效用,并依据失望理论,构建了考虑失望规避与欣喜寻求行为的零售商订货与广告联合决策效用模型.进一步地,通过模型求解确定了零售商的最优订货量与最优广告努力水平,并分析了零售商预期收益参数、失望规避参数和欣喜寻求参数对最优决策结果的影响.研究结果表明,零售商的预期收益、失望规避程度和欣喜寻求程度均会不同程度地影响其最优订货量与最优广告努力水平,且针对具有不同心理预期收益的零售商,失望规避程度和欣喜寻求程度对其最优订货量与最优广告努力水平的影响是不同的.因此,在实际的订货与广告联合决策中,具有失望规避与欣喜寻求行为特征的零售商需要同时考虑心理预期收益、失望规避程度和欣喜寻求程度对其最优订货量与广告努力水平的影响.     

基于情感分析和证据理论的多属性在线评论决策方法

近年来，大量的有关产品或服务的在线评论信息在许多网站涌现，如何基于在线评论进行决策分析是一个值得关注的研究问题。提出了一种基于情感分析和证据理论的多属性在线评论决策方法，在该方法中，首先针对决策者关注的备选方案及属性采集相应的在线评论；然后针对采集的多属性在线评论进行情感分析并得到在线评论针对各属性在不同情感强度等级上出现的频次；进一步，依据证据理论，将在线评论在不同情感强度等级上出现的频次转化为针对不同情感强度等级的信任度，并依据证据合成规则将备选方案各属性的信任度集结为综合信任度；在此基础上，通过计算所有备选方案的效用值，进而得到方案的排序结果用于决策者购买决策；最后，以基于汽车之家网站的在线评论信息进行汽车购买决策为例说明了该方法的可行性和有效性。     

手机产品与电信服务套餐捆绑销售方案的选择方法

针对手机产品与电信服务套餐捆绑销售且具有不同价格折扣的情形,提出了一种捆绑销售方案的选择方法.在市场调研和市场细分的基础上,首先计算顾客购买捆绑销售方案中各捆绑销售计划时的月预期支付费用及顾客终身价值,然后计算捆绑销售方案中各捆绑销售计划的顾客效用,采用多项Logit模型计算顾客针对捆绑销售方案中各捆绑销售计划的选择概率,以及各备选捆绑销售方案的预期利润,并选择使运营商预期利润最大的方案作为推向市场的最终方案.通过一个算例分析说明了所提方法的可行性和有效性.