基于AHP和二元语义的企业人员绩效考核研究

针对企业人员绩效考核的语言评价信息的模糊性,提出了一种基于层次分析法(AHP)和二元语义的企业人员绩效考核方法.利用层次分析法确定了各考核指标的权重,采用二元语义及其相关算子集结语言评价信息,并给出了企业人员绩效考核的计算步骤.最后,给出一个算例证明该方法简便、有效,并实现了绩效考核软件的开发.     

物流中心选址问题的二元语义决策方法

为了有效避免语言评价中信息的损失和扭曲,从而提高物流中心选址的准确性,在层次分析法中引入三角模糊数,将各评价指标量化,提出一种二元语义决策选址方法.给出二元语义评价的方法与步骤,并通过物流中心选址的算例分析说明该方法的合理性.     

基于灰色关联度的供应商评价体系研究*

将层次分析法与灰色关联度相结合,提出了一种新的供应商评价方法。针对供应商评价指标间关联性比较强的特点,采用层次分析法确定评价指标权值,以灰色关联度作为评价标准,对复杂多目标的供应商对象进行综合评价,其结果具有良好的性质且方法简单、利于实现。     

基于AHP-FCE的供应商选择问题研究与应用

文中在对现有供应商选择方法分析的基础上,利用层次分析法在确定各指标的权重方面以及综合模糊评价法在处理多指标多层次的综合评价问题方面的优点,提出了基于层次分析法和综合模糊评价法相结合的供应商选择方法,并且详细描述了供应商选择的步骤。该方法将定性和定量分析有机地结合起来,能够充分体现评价因素和评价过程的模糊性,减少了个体主观臆断所带来的弊端。经过在钢材采购管理决策支持系统中的应用,证明了该方法符合客观实际,评价结果可信、可靠。     

一种基于语言评价信息的多指标群聚类方法

针对具有语言评价信息的多指标群聚类分析问题,提出一种基于二元语义信息处理的最大树聚类方法.首先描述了具有语言评价信息的多指标群聚类问题,并介绍了近年来国际上最新发展的二元语义概念及其算子;然后基于二元语义信息处理的方法,将专家给出的语言评价信息进行"量化"集结,并依据传统的最大树聚类分析方法的基本思路,给出了解决基于语言评价信息的最大树聚类方法的计算步骤;最后通过一个算例说明了所提出方法的有效性.     

基于二元语义的网络安全评估方法研究

网络安全综合评估是一个多指标的群体决策问题。针对网络安全综合评估的语言评价信息的模糊性,提出了一种基于二元语义的网络安全评估方法。采用二元语义及其相关算子集结语言评价信息,并给出了网络安全评估的计算步骤。最后,一个具体的网络安全综合评估实例验证了方法的有效性。     

基于二元语义一致性的混合多属性灰关联决策

为了解决指标权重未知的混合型多属性决策问题, 提出基于二元语义一致性的灰关联决策方法. 首先, 针对异质决策信息问题, 提出了使所有决策信息转化为二元语义变量的一致化方法; 然后根据离差最大化原理, 客观确定属性的指标权重, 利用灰关联分析对决策方案进行排序; 最后以某供应链中供应商的绩效评估作为算例, 用所提出方法对混合型多属性决策问题进行求解, 结果表明该方法易于操作且可为决策者提供丰富的决策信息.

     

电子商务供应链环境中供应商选择研究

电子商务的迅速发展对于企业供应商选择有着重要和深远的影响,但传统的供应商评价存在着各种不足之处,本文提出了利用层次分析法模型科学的处理定量和定性评价指标,选出最佳的合作伙伴.     

二元语义粗算子及其语言多属性决策中的应用

针对语言多属性决策,提出一种基于二元语言信息处理和粗糙集理论的求解方法。利用规范的语言评价信息建立决策信息表,提出了一种由属性依赖度和信息度来形成属性客观权重的方法,通过二元语义集成算子计算属性的主观权;根据决策者的偏好,将各属性的主客观权重信息集成,得到属性综合权重;将规范化的语言评价信息转化为二元语言形式,并与已有的信息集结算子合成,得到二语义粗算子;举例说明二元语义粗算子的应用。     

二元语义信息下的动态激励群体评价方法及应用

针对目前关于动态群体评价问题的研究相对较少,且主要是基于点值信息评价的不足,提出一种新的二元语义信息下的动态激励群体评价方法,将动态激励评价及语言评价信息引入到群体评价中。首先探讨了能够较好地集结群体语言评价信息的二元语义一致算子;然后在各阶段的动态评价中引入激励区间,并运用时间诱导的二元语义时序激励加权平均算子集结得到受“奖惩”的动态群体综合评价值,从而进行最终评价。最后,通过算例给出了所提方法的步骤,并进行了结果分析,证明了该方法的可行性和有效性。     

基于二元语义多属性决策方法的购房评估研究

提出了一种基于二元语义的购房评估方法。在经过调查分析基础上,构建了购房评估模型,将二元语义多属性决策方法应用于购房评估中,为购房者提供参考决策。最后通过实例说明了该方法运用于购房评估的具体过程,并验证了其合理性和可操作性。     

二元语义密度算子及其在不确定多属性决策中的应用

针对二元语义信息形式的不确定多属性决策问题,将密度中间算子由精确值形式拓展到二元语义形式.首先,基于二元语义信息对应的数值提出一种简单有效的二元语义聚类方法;然后,给出了密度加权向量的确定方法,并且在此基础上,将二元语义密度中间算子与已知的信息集结算子合成,得到二元语义密度合成算子（T-DM）;最后,通过一个算例对二元语义密度算子的应用进行了说明.     

二元语义信息集结算子的性质分析

研究语言评价信患处理中有关二元语义集结算子的性质。首先描述了二元语义信患集结的有序加权平均(T-OWA)算子，并提出一种有序加权几何(T-OWG)算子；然后分析了T-OWA算子和T-OWG算子所具有的性质。该研究结果丰富了二元语义集结算子的分析方法。     

二元语义互补判断矩阵的相容性及排序研究

为了衡量二元语义互补判断矩阵之间的差异程度, 对其相容性进行了研究,给出了判断两个二元语义互补判断矩阵是否相容的指标,并提出一种新的排序方法。定义了二元语义的相容度和二元语义互补判断矩阵的相容度,研究了两者的性质,给出了二元语义互补判断矩阵的相容性指标,进而确定专家权重,并结合二元语义的集结算子,得到每一方案优于其他方案的程度并排序。通过实例验证了该方法的有效性和实用性。     

二元语义处理不同偏好评价信息的群决策方法

针对具有序关系值、效用值、互反判断矩阵、互补判断矩阵、区间模糊数、三角模糊数六种不同偏好评价信息的群决策问题,根据偏好信息的实际意义,通过转换函数将不同偏好信息一致化为二元语义判断矩阵形式,阐明转化方法的合理性与有效性,采用二元语义加权算术平均（T-WAA）算子集结转化后的二元语义判断矩阵,得到群体二元语义判断矩阵,基于二元语义有序加权平均（T-OWA）算子计算某方案优于其他所有方案的整体偏好程度,从而对方案排序择优。算例分析表明该群决策方法的有效性与合理性。     

基于等信息量转换的区间二元语义多属性群决策方法

针对传统区间二元语义距离计算公式的不足,提出基于离散参数区间二元语义距离公式,构建基于等信息量转换的区间二元语义多属性群决策模型。基于该模型,针对属性权重和专家权重信息完全未知的情形,设计基于极大熵和正理想方案的权重确定模型,给出一种处理区间二元语言评价值的群决策问题求解方法。算例分析表明,所提出的方法可以在一定程度上克服以往基于区间二元语义距离处理方法造成信息扭曲和损失的不足。     

基于相似度的多粒度不确定语言群决策方法

针对具有多粒度不确定语言评价信息的多属性群决策问题,提出了一种基于区间二元语义信息处理和矢量相似度的群决策方法,弥补了基于距离测度的决策方法易造成信息混淆的不足。该方法首先使用二元语义转换函数对多粒度区间语言评价信息进行一致化处理;然后通过建立使备选方案对正理想解相似度最大、负理想解相似度最小的最优化模型来获得相应的属性权重;最后利用区间二元语义的集结算子对评价信息进行加权集成,并通过优序数排序法实现对各方案的排序。实例分析说明了该方法的可行性和有效性。