一种基于期望满意的群决策方法

提出了可期望水平和可期望保留水平的概念 ,并给出了一种估计各个群成员的可期望水平和可期望保留水平的方法 ,在此基础上提出了一种基于期望满意的群决策方法.     

房地产开发企业供给决策理论模型与行为分析

政府加大土地出让力度、提高企业融资限制等调控政策能否达到增加住房供给的目标,在很大程度上要受到开发企业供给决策的影响.为了模拟开发企业的供给决策行为,提出了综合考虑房地产开发企业主要决策环节的理论模型.研究表明:在一定的市场环境下,开发企业具有稳定的土地、可售住房、现金和融资额度的储备倾向,为了实现全局利润最大化和持续经营的目标,可能在某一项目或决策环节选择次优策略;随着市场环境发生变化,开发企业会对储备策略进行调整,当房价上涨预期增加时,企业的存货储备倾向显著增强,当房价风险增加时,企业的资金储备倾向显著增强,当融资成本增加或融资约束增强时,开发企业短期内为了回笼资金而加快销售,但由于经营节奏放缓、存货储备倾向提高,企业的长期供给潜力会受到不利影响.     

基于AHP的运输船舶多目标模糊综合评判

在简要分析了 AHP和模糊综合评判两种系统评价方法特点的基础上 ,把两种方法组合起来 ,并将其应用于运输船舶的性能综合评价 .结论证明该方法兼具两种方法的优点 ,而且是简便易行的.     

农机装备项目筛选方法探讨及决策预警

将农机装备项目筛选划分为立项评估、性能评估和预警评估,并分析了三类评估之间的关系,提出了农机装备项目筛选的整体评估模型.首先根据筛选目的、评价准则,完成立项评估;再综合利用熵权法和专家组的意见给出指标权重,进而应用TOPSIS法对农机装备项目性能进行评估;并利用集值统计方法分析了指标体系和评价方法所带来的决策风险;最后综合考虑立项评估、性能评估和预警评估的评价结果,给出了最终的决策结果.该方法的分析结果定量、客观,为制定正确、科学的农机装备项目决策提供了重要参考.     

嵌入神经网络专家系统的智能化城市评价DSS

本文以决策支持系统(DSS)的理论方法为基础,综合运用人工智能、模糊集、神经网络理论。提出了嵌入神经网络专家系统的智能化城市评价决策支持系统(ICEDSS)的基本结构模式,介绍了ICEDSS各组成部分的功能,讨论了具有神经网络专家系统的综合评价子系统的工作原理,描述了多层次多目标模糊综合评价模型和基于神经网络的系统自学习原理。整个ICEDSS的原型系统已在IBM微型机上用TurboC,FORTRAN77和Foxbase⁺语言实现。     

基于概率语言熵和交叉熵的多准则决策方法

概率语言术语集既包含语言术语,又包含语言信息的概率,使初始决策信息能够得到充分的利用,有利于提高语言术语集多准则决策的科学性.鉴于此,本文针对概率语言多准则决策问题,提出了一种基于概率语言熵和概率语言交叉熵赋权的多准则决策方法.首先考虑各准则下概率语言术语集的个体效应及其相互作用,利用概率语言熵和概率语言交叉熵计算准则的权重,然后采用将有向图和0-1优先关系矩阵相结合的概率语言术语集备选方案排序方法,更加直观地得到备选方案的排序结果并得到各方案之间的优劣程度.最后,以企业战略规划问题为例进行分析,通过对比分析验证了所提方法的有效性和优越性.     

DSmT理论在综合敌我识别中的应用

战场环境的复杂性要求使用多种传感器对战场目标进行综合敌我识别,而综合敌我识别有待解决的基础性难题之一是如何对异类传感器输出的不确定性信息进行有效处理。针对一包含雷达、红外、电子支援措施和敌我识别器等传感器的综合敌我识别系统,对异类传感器敌我识别过程进行分析,根据其特点提出采用DSmT理论进行决策级融合,同时针对每类传感器构造不同的基本置信指派方法,并进行了算法仿真。实验结果证实了该方法的有效性。     

退货再次销售的在线零售定价与订货联合决策

针对在线零售的季节性销售,销售末期和促销期商品,构建了退货再次销售的单周期库存模型,以销售利润最大化为目标,对商品定价和订货量进行联合决策.对于确定型问题给出解析解,对于需求服从均匀分布的随机型问题,分析得出最优解存在的条件并给出求解方法,算例分析表明,制定库存策略时考虑在销售期内再次出售退货,可以用更低定价获取更大利润,实现商家和消费者的"双赢".在商品价值高,退货率高以及退货量对定价敏感时,采用该策略的优势更明显.     

多源不确定性因素下两阶段动态供应链的风险绩效

针对多源风险环境下供应链的产能决策和订货决策问题, 通过构建制造商与零售商在不同成本风险和需求风险环境下产能与订货两阶段动态决策模型, 揭示了多源不确定风险与供应链运作绩效关系, 风险源的影响条件和影响强度. 最后通过数值分析得到比较直观的结论和管理启示.     

基于粗糙决策模型和蚁群算法的故障诊断

粗糙集理论是一种新型的处理模糊和不确定知识的数学工具,它能在保持信息系统分类能力不变的前提下,有效地进行知识约简;决策树算法可对约简后的决策表进行规则提取,有着直观、能定量分析的优点.提出一种变化趋势关联度来评价条件属性的重要性,建立粗糙决策树故障诊断模型,并在诊断推理中引入一种新的人工智能方法——蚁群算法,来确定决策树的最优检测次序.将其应用于工业精对苯二甲酸(purified terephthalic acid,PTA)生产过程中的对二甲苯氧化反应温度的诊断结果表明了提出方法的有效性.