交互式模糊综合评价决策支持系统的设计与实现

本文阐述了开发交互式模糊综合评价决策支持系统（ＩＦＣＥ－ＤＳＳ）的意义，介绍了ＩＦＣＥ－ＤＳＳ的基本结构和基本功能，描述了ＩＦＣＥ－ＤＳＳ的综合评价机理，并给出了ＩＦＣＥ－ＤＳＳ的人机交互式评价过程。本文最后给出了ＩＦＣＥ－ＤＳＳ的应用实例。     

具有多元利益关系的多目标二阶段综合决策模型

在经济与生产管理系统中,往往存在着具有多元利益的多个决策者,且每个决策者对所决策的问题又是一个多目标多方案的综合决策问题.本文讨论了这类系统的特点,提出了此类系统的综合决策模型.     

区间数据包络分析的决策单元评价

定义了区间数据包络分析(DEA)模型。讨论了DMU的最高效率值和最低效率值的求解,从而确定决策单元(DMU)的区间效率值,并依此对DMU进行分类。建立了一个后区间DEA模型,在此基础上定义评价DMU保持其最高效率值的稳定性的指标,实现了对DMU的进一步评价。     

指挥艺术和非结构化信息支持

本文首先概括出了“专家型”和“助手型”两种不同的决策思路；继之围绕以有利于发挥指挥艺术的方式进行决策支持这个核心问题，对指挥决策中信息获取和处理方式进行了探讨，并建立了非结构化信息支持的概念；最后提出了基于非结构化数据的智能决策支持系统的设想，并讨论了系统实现的有关技术。     

基于RAGA的PPC模型在节水灌溉项目投资决策中的应用

针对节水灌溉项目投资决策问题 ,采用高维降维技术——投影寻踪分类模型 ( PPC) ,利用基于实数编码的加速遗传算法 ( RAGA)优化其投影方向 ,将多维数据指标 (样本评价指标 )转换到低维子空间 ,根据投影函数值的大小评价出样本的优劣 ,从而做出决策 .最大限度避免了模糊综合评判中权重矩阵取值的人为干扰 ,取得了满意效果 ,为节水灌溉项目投资决策及其它评判决策问题提供一条新的方法与思路 .     

区间值模糊推理对选优决策模型的改进

根据选优所要求的日益客观、公正的需要，文中对多准则模糊决策问题提出了由点值隶属度到区间值隶属度的过渡，用区间值模糊集表示模糊推理的结果能反映日常推理的模糊性和不确定性，弱化了主观因素，同时引入了对区间值结果的新的决策函数和比较依据。结合一实例进行比较分析，结果表明，将改进应用于决策寻优是可行且有效的。提供的研究思想和分析模型可以指导单位或机构进行综合评价从而辅助评优决策。     

大型CAD软件开发中撤销/重做的实现方法

介绍了CAD软件开发中利用命令模式原理及实现撤销/重做功能的方法,详细分析了实现过程和注意问题,该方法已在作者从事的大型CAD软件开发中被证明是有效的.     

支持决策敏捷的DOLAM工具设计和实现

为了灵活响应决策需求,追求信息系统的决策敏捷,提出一种具有可适应性的联机分析挖掘模型DOLAM,设计了它的逻辑结构、体系结构和物理实现结构,给出了它的核心部分—数据仓库管理工具、OLAP工具、SummarySQL模糊查询挖掘工具的设计和实现方案。该工具加强了人的导向和控制机制,体现在查询驱动、模糊挖掘、动态交互等方面,它被运用于某集团公司的决策实践中,取得了较好的应用效果。     

解不确定型决策问题的投影寻踪方法

不确定型决策问题在系统工程理论与实践中具有重要意义 ,其益损值矩阵反映了该问题的复杂性和不确定性 ,同时也反映了决策者所面临的收益机会和损失机会的风险信息 ,目前常用方法利用益损值矩阵的信息都不充分 .指出求解该问题的实质 ,就是如何把益损值矩阵转换为压缩向量 ,该压缩向量的最大分量所对应的方案就是所求的最优方案 .为全面处理这种机会风险 ,提出了基于遗传算法的投影寻踪方法的新途径 .研究结果表明 ,根据益损值矩阵所反映的收益机会的风险与损失机会的风险的对比情况 ,投影寻踪方法既可积极地也可稳妥地选取最优方案 ,利用益损值矩阵的信息比常用方法充分 ,可根据决策者所面临的机会风险能进能退.     

AGGREGATION OF FUZZY OPINIONS UNDER GROUP DECISION-MAKING BASED ON SIMILARITY AND DISTANCE

In this article,a new method for aggregating fuzzy individual opinions into a group consensusopinion is proposed.To obtain the aggregation weights of each individual opinion,a consistency indexof each expert with the other experts is introduced based on similarity and distance.The importance ofeach expert is also taken into consideration in the process of aggregation.Finally.a numerical exampleis presented to illustrate the efficiency of the procedure.