一种基于区间数判断矩阵的加权AlP群决策方法

针对决策过程中区间数更适合表达决策者对候选方案的偏好程度,基于区间数判断矩阵,综合考虑决策者个体权重,扩展“和积法”,应用“相对熵”的概念,提出了一种加权个体方案权重集结的群体决策方法．该方法将中间结果转化为实数型再进行集结,避免了决策者判断信息的丢失．最后,通过算例说明了该方法的可行性和有效性．     

基于一致性指标的两类不确定偏好信息集结

研究了两类区间数判断矩阵偏好信息的集结问题.首先,基于Saaty提出的数字互反判断矩阵一致性检验指标(CR),给出了区间数互反判断矩阵的满意一致性条件;然后利用互反与互补判断矩阵之间的关系求解出数字互补判断矩阵的一致性指标(CGCI),并在此基础上给出了区间数互补判断矩阵的满意一致性条件;最后建立了一致性指标最大的两类区间数判断矩阵偏好信息的集结模型,并用此模型解决了供应链中伙伴企业的选择问题.     

群决策中两类判断矩阵的一种集成方法

研究群决策中不同偏好信息形式的集成方法。根据多个决策者给出关于方案的两类偏好信息－Fuzzy判断矩阵和AHP判断矩阵,建立了能够集成这两类偏好信息的最优化模型,通过求解该模型可直接得到每个方案的参考排序列,并使方案的排序结果最大程度地反映每个决策者的偏好。     

区间数判断矩阵满意一致性的判定方法和方案的排序

研究区间数判断矩阵的满意一致性和方案的排序.首先,给出区间数判断矩阵满意一致性的一种新的定义;然后,利用区间数判断矩阵的0-1型中心值排列矩阵是否为标准0-1型排列矩阵来判断区间数判断矩阵是否为满意一致性矩阵,若具有满意一致性,则可以直接从0-1型中心值排列矩阵中得出方案的优劣顺序,此种方法适用于对存在等价方案的区间数判断矩阵满意一致性的判定;最后给出两个例子说明了该方法的合理性和可行性.     

一类考虑阶段赋权的多阶段三端点区间数型群决策方法

基于区间数相离度理论和熵值理论, 探讨了一类多阶段多属性三端点区间数型群决策中的动态属性权重、动态专家权重和阶段权重问题, 提出了多阶段属性权重确定方法和阶段内专家权重的计算方法. 计算出属性权重、阶段内专家权重和阶段权重, 并利用区间数贴近度方法生成最终的群决策方案排序. 应用实例分析结果表明, 所提出的决策方法具有较好的可行性和合理性.

     

连续区间直觉乘法集结算子及其在群决策中的应用*

基于连续有序加权几何（C-OWG）算子提出了连续区间直觉乘法有序加权几何（C-IVIMOWG）算子。而后,基于C-IVIMOWG算子提出新的区间直觉乘法数序关系判断准则。为了集结区间直觉乘法数组,提出了加权连续区间直觉乘法有序加权几何（WC-IVIMOWG）算子,研究了其基本性质,并提出了基于WC-IVIMOWG算子与兼容测度的群决策方法。最后,通过实例分析来说明WC-IVIMOWG算子应用于群决策中的有效性和适用性。     

区间数判断矩阵的一致性研究

研究区间数判断矩阵的一致性问题.首先对现有文献中有关区间数判断矩阵的一致性定义进行了总结、分析,指出定义中存在的不合理性.在此基础上给出区间数判断矩阵的完全一致性、强一致性、一致性和满意一致性定义,讨论这些定义和现有文献中相关定义的关系,论证了一致性等定义的合理性,并给出了一致性判别方法.最后通过算例验证了判别方法的有效性和适用性.     

区间粗糙数互补判断矩阵的两种一致性

区间粗糙数判断矩阵具有在不确定判断中保留部分确定判断的双重特性,然而目前对其研究相对较少,特别是对其一致性的相关研究。为此该文提出了区间粗糙数互补判断矩阵的完全一致性和强一致性的概念以及判断其是否具有完全一致性和强一致性的相关定理。通过算例讨论了内外一致性对于整体一致性的影响,并给出区间粗糙数判断矩阵的完全一致性和强一致性的关系,为区间粗糙数判断矩阵的应用提供一致性理论基础作出相应探讨。     

基于模糊判断矩阵的两阶段群决策方法

针对多属性群决策问题,提出一种两阶段决策分析方法。通过分析积型模糊一致性判断矩阵和模糊判断矩阵的排序向量之间的偏差,建立并求解一个规划模型,得到专家模糊判断矩阵的排序向量。由最小化专家模糊判断矩阵的排序向量与专家群组排序向量的偏差,再次建立并求解一个规划模型,得到反映专家群组偏好的排序向量,从而得出基于模糊判断矩阵的两阶段群决策方法。通过2个算例说明了该方法的可行性与有效性。     

群决策中两类不确定偏好信息的集结方法研究

研究区间数互反判断矩阵和区间数互补判断矩阵的集结,采用UOWA算子将决策者的偏好信息集结为区间数互反判断矩阵和互补判断矩阵两种形式,结合决策者给出的允许偏差,定义群满意度隶属函数,建立求解群偏好一致程度最大化的权重模型．为解决模型存在多组最优解问题,在第2阶段建立群偏好权重分布范围估计模型,研究模型所具有的性质,最后通过区间数比较的可能度方法排定各方案的最终优劣顺序。     

基于OWA算子的不同形式偏好信息的群决策方法

研究具有不同形式偏好信息的群决策问题.在描述效用值、序关系值、模糊判断矩阵和AHP判断矩阵等4种形式偏好信息的基础上,首先给出将不同形式的偏好信息转化为模糊判断矩阵形式的计算公式,然后基于OWA算子给出集结各决策者偏好信息和方案优选的方法,最后用一个算例证明了所提出方法的有效性.     

区间数信息下的多属性群决策研究

随着决策系统的不断扩大以及复杂化,评价指标以实数值描述稍显欠妥。研究属性权重为实数值、区间数信息下的多属性群决策问题,建立集结区间数信息的非线性规划模型,采用模拟植物生长算法集结各方案中多位专家给出的区间数偏好,并利用得到的偏好区间数构成群决策偏好矩阵。结合已知权重,引入投影理论得到各方案的综合评价值,从而选出最优决策方案。算例结果表明,模拟植物生长算法不仅计算简便、灵活,并且尊重每个专家的意见,较好地保留了信息的完整性,显示出人工智能算法在信息集结方面的有效性。     

基于残缺互补判断矩阵的交互式群决策方法

研究基于残缺互补判断矩阵的群决策问题.首先利用残缺互补判断矩阵的积型一致性,将每个残缺互补判断矩阵拓展为完整的互补判断矩阵(简称拓展互补判断矩阵),并将所有个体拓展互补判断矩阵集成为群体互补判断矩阵;然后基于群体互补判断矩阵与个体拓展互补判断矩阵之间的偏离阈值同决策者进行交互,使得决策者的意见尽可能协调一致;最后给出一种基于残缺互补判断矩阵的交互式群决策方法,并进行了算例分析.     

Uncertain Induced Heavy Aggregation Distance Operator and its Application to Decision Making

We introduce a new decision-making approach for dealing with uncertain information and apply it to decision making. We have developed the uncertain induced heavy ordered weighted averaging distance (UIHOWAD) operator. It is a new aggregation operator that generalizes a wide range of uncertain aggregation operators such as the uncertain minimum distance, the uncertain weighted Hamming distance (UWHD), the uncertain OWA distance (UOWAD) operator, and the uncertain heavy OWA distance (UHOWAD) operator. We studied some of its main properties and different particular cases. We also present its applicability in a decision-making problem concerning the selection of investments.     

基于不同类型残缺判断矩阵的群决策方法

定义了一系列残缺不确定判断矩阵的概念,并且定义了一种连续区间数据有序加权几何（C-OWG）算子．利用连续区间数据有序加权平均（C-OWA）子和C-OWG算予等转化途径把不同类型的残缺不确定判断矩阵均一致化为残缺期望值互补判断矩阵,进而提出一种基于不同类型残缺判断矩阵的群决策方法．最后通过实例验证了方法的可行性和有效性．     

毕达哥拉斯模糊优先集成算子及其决策应用

作为直觉模糊集的推广形式,毕达哥拉斯模糊数能更好地刻画现实中的不确定性,此外在某些问题上,方案的属性之间往往具有优先关系,针对此类信息的集成问题,将毕达哥拉斯模糊数与优先集成算子相结合,提出了毕达哥拉斯模糊优先集成算子,包括毕达哥拉斯模糊优先加权平均算子和毕达哥拉斯模糊优先加权几何算子,并讨论了这些算子的性质。在此基础上,提出了毕达哥拉斯模糊优先集成算子的多属性决策方法,最后将其应用于国内四家航空公司服务质量评价中,说明了该算子的有效性和可行性。