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.     

区间数运算法则的补充与推广

分别从去模糊化和概率的角度研究了区间数运算法则的定义．提出了一套新的区数运算法则,对原运算法则作了补充,最后,论证了新法则的有效性．     

偏差最小化方法及其在多属性决策中的应用

针对权重信息完全未知或部分未知的多属性决策问题,以决策者主观态度为导向,借鉴变权思想,给出了一种基于偏差最小化模型的决策方法.该方法是偏差最大化决策方法的发展与推广.最后,给出了一个实际应用的例子来比较两类决策方法.     

聚类算法的不确定多属性决策方法及应用

针对属性值信息不完全的多属性群决策问题,从聚类分析的角度,提出了一种新的决策方法.该方法首先整理决策信息,形成数据库,然后依据支持方案的不同将数据库中的数据聚类,进而依据支持数据的多少完成对方案的排序.该方法的特点是易于在计算机上实现,并且评价过程相对客观.最后,给出了一个例子验证了方法的有效性.     

一种带有偏好信息的多属性决策模型

针对属性值由实数形式给出,属性权重完全未知,且带有决策者偏好信息的多属性决策问题,以传统离差最大化决策方法为基础,提出了一种最优化决策模型．为解决权重信息不完全的多属性决策问题提供了新的思路．最后,给出了一个实际例子以说明模型的有效性和应用性．