多属性群决策中基于数据稳定性与主观偏好的综合熵权法

针对熵权法下属性客观权重的分散度不高的问题,提出了基于调节系数的改进的判断矩阵标准化处理方法.以不同决策者对相同方案同一属性的评价值为基础,根据数据稳定性与属性权重之间的正相关关系,提出以属性评价值的熵作为数据稳定性的度量,并由该熵值确定属性客观权重的方法.同时,依据群决策者对于属性的主观偏好值的稳定性及其平均值之间的关系给出了属性的主观权重.最后通过算例表明了所提出方法的可行性与实效性.     

一种Web服务QoS属性的不确定权重计算方法

功能相同或类似的Web服务选择时需考虑服务的Qo S属性及权重,由于用户对Qo S属性的偏好具有主观认知的不确定性,并且某些Qo S属性值也通常不是确定的。因此,Qos属性的权重具有不确定性。针对Qo S属性的不确定权重求解问题,使用云模型表示主观认知的不确定性,基于用户偏好信息,利用归一化和最小二乘法求解主观权重,基于Qos属性值利用熵方法求解客观权重,并使用科布—道格拉斯方法合成主、客观权重,能够有效表达由主观认知和Qo S属性值造成的权重不确定性。     

基于信息熵权和G1法的房地产决策研究及应用

为有效解决主观赋权法可能产生一定的主观随意性,以及客观赋权法忽视了决策者的主观信息这一问题,提出了通过将G1法和熵权法相结合的方法确定出群决策者对方案属性的权重,平衡各指标之间的重要程度,根据各方案的综合属性值,运用熵权法计算出决策者的权重,从而给出方案的评价结果。运用该方法对某市房地产可持续发展进行评价,评价结果表明,该算法能够同时解决主观权重法和客观权重法带来的弊端,具有较强的应用价值。     

基于前景理论的犹豫模糊TOPSIS多属性决策方法

针对属性权重未知、属性值为犹豫模糊集的决策问题,提出一种前景理论和逼近理想解(TOPSIS)相结合的多属性决策方法.考虑到决策者对指标集的不同偏好,利用犹豫模糊熵的相关理论,提出一种基于犹豫模糊熵的熵权法确定属性权重.将决策者的风险心理因素引入犹豫模糊多属性决策中,定义了犹豫模糊数的前景价值函数,并以此将犹豫模糊决策矩阵转化为价值矩阵,计算出各方案的收益损失比值.最终应用TOPSIS的基本思路,确定备选方案的优劣排序,并通过算例分析验证了所提出方法的有效性.     

基于改进直觉模糊熵和信息集成算子的多准则群决策方法

针对直觉模糊环境下准则权重和决策者权重完全未知的群决策问题,提出了一种基于改进直觉模糊熵和信息集成算子的多准则群决策方法.首先,借助直觉模糊数、语言变量法和定量指标值转化公式,将决策者的初始评价准则值规范化;其次,引入改进的直觉模糊熵度量方法确定准则权重和决策者权重;进一步对直觉模糊决策矩阵用直觉模糊加权平均算子和直觉模糊有序加权平均算子进行信息集成,利用新的得分函数对备选方案排序择优.从理论上论证了该方法的可行性,结合算例验证了该方法的有效性.     

区间直觉模糊决策中专家与属性权重确定方法

针对评价信息为区间直觉模糊的多属性群决策问题中,决策者与属性的权重均未知的情况,提出一种排序方法。为求解属性值权重,从区间直觉模糊数的几何意义出发,基于熵值最大化原理,求出属性的权重,得到每位专家对每个方案的综合评价值。基于专家个体与专家群体意见之间的灰色关联度以及熵最大化原理,建立模型求出各决策者的权重。在此基础上综合所有专家意见得到评价值,并对方案比较排序。算例验证了此方法的合理有效性。     

基于熵理论的多属性群决策专家权重的调整算法

研究多属性群决策中决策者权重的调整问题.在得到决策者主观权重的基础上,提出一种权重调整算法.通过计算专家个体决策结果与群体决策结果的偏差量并结合熵理论求得专家的客观权重,将其作为权重调整值,进行决策者的权重调整.计算调整后的决策结果,并据此继续对权重进行调整.通过反复调整,直至计算出稳定的权重和决策结果.最后通过算例表明了该方法的可行性与实用性.     

主客观权重集成及扩展VIKOR的多属性群决策方法

针对评价信息、属性权重均为不同粒度语言短语的多属性群决策问题,提出一种基于主客观权重集成及扩展多准则协调优化解（VIKOR）的多属性群决策方法。由基本语言评价集实现对多粒度语言评价矩阵的一致化,基于同一粒度的语言决策矩阵计算群体对属性的评价偏差,基于群体评价意见的一致性原则得到属性客观权重,通过二元语义加权算术平均（T-WAA）算子得到属性主观权重,从而集成主、客观权重求得属性综合权重。集结转化后的单个评价矩阵得到群体评价矩阵及其导出矩阵,由扩展VIKOR方法,根据群效用值、个体遗憾值及综合评价值分别对方案进行排序,获得折衷方案。算例分析表明该方法的有效性与可行性。     

基于多专家区间数的多属性群决策方法

针对区间数的多专家多属性决策问题,提出了一种基于非线性规划模型的群决策方法。该方法建立如下准则:在不同对象和属性下,当某专家的估计值与所有专家估计值的均值越靠近时,则其专家权重就越大;反之就越小。基于该准则利用区间距离公式和规划模型解决了专家权重难以确定的问题。结合集成算子理论,利用区间数算术平均算子将决策矩阵集成为综合决策矩阵,再利用属性权重将其集成为综合属性值,通过二维可能度建立比较可能度矩阵,然后利用排序向量法进行排序。最后通过实例分析验证了该方法的可行性和合理性。     

基于方案偏好和部分权重信息的模糊多属性决策方法

研究了只有部分权重信息且决策者对方案的偏好信息以三角模糊数互反判断矩阵形式给出的模糊多属性决策问题.首先为得到属性权重,给出一种结合主观模糊偏好信息和客观决策信息的极小化极大偏差模型;然后,运用加性加权法求出各方案的模糊综合属性值,并利用已有的三角模糊数排序公式求得决策方案的排序;最后,通过算例说明了该方法的可行性和有效性.