多属性群决策问题中基于最小叉熵的权重集成方法

基于决策者的效用函数,通过将 客观属性值矩阵转换为主观属性值矩阵来反映决策者对属性值的不同判断.首先通过使用熵权法,依据属性的 主观值矩阵和客观值矩阵分别确定属性的主观权重和客观权重;然后基于最小叉熵准则构建优化模型,将所有 决策者的主观属性权重综合成一个权重向量;最后,再次利用最小叉熵准则集成属性的主观权重和客观 权重.所提出方法充分考虑了所有决策者对多属性决策问题的不同判断,提供了一种基于信息熵的可行权重集成方法.     

基于前景理论的不确定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多属性决策问题,本文提出一种基于前景理论和粗糙集的多属性决策方法,充分考虑了决策者心理风险因素对决策结果的影响.首先,以正、负理想点作为参考点计算各属性下的前景价值函数,定义新的综合前景值,并根据给定的阈值得到判断矩阵;然后,根据判断矩阵进行属性约简,确定属性权重;最后,计算各备选方案的加权综合前景值,利用TOPSIS方法对备选方案进行排序,并通过算例证实该方法的可行性和有效性.     

基于粗糙集的犹豫模糊多属性决策方法

针对属性值为犹豫模糊元的决策问题,提出一种基于粗糙集理论的多属性决策方法.首先,依据属性值与理想点的贴近度和给定的阀值得到判断矩阵;然后,根据判断矩阵对属性集进行约简,确定属性权重;最后,基于TOPSIS思想,计算各方案与理想点的综合贴近度,得到方案的优劣次序,并通过算例分析表明了该方法的有效性.     

基于优势关系的多属性决策问题研究

针对属性权重未知的多属性决策问题,指出决策对象与理想对象之间的优势度与其属性值的概率测度及属性值大小之间有等价关系;借鉴博弈决策中的极大极小算法,提出用属性值的优势关系确定属性权重,并利用优势关系对决策对象进行排序并择优:最后,对属性值为区间数的多属性决策实例进行了分析,同时将该算法与离差最大化算法的异同点进行了对比,表明了算法的有效性.     

三参数区间灰数信息下的动态多属性决策方法

针对方案属性值为三参数区间灰数的动态多属性决策问题, 提出一种基于前景理论的动态多属性决策方法. 定义了三参数区间灰数距离测度和排序方法; 鉴于被评价对象在时序上的差异信息和波动性, 建立基于方差和时间度的确定时间权重的优化模型; 以两两方案互为参考点确定前景价值函数, 由此构建求解最优权向量的优化模型,并通过求解方案的综合前景值对方案进行排序. 实例研究表明了该方法的合理性和有效性.

     

考虑信任度的Pythagorean模糊两阶段交互多属性群决策方法

针对属性值为Pythagorean模糊语言,属性权重未知且考虑群体一致性和决策者属性偏好不确定性的决策问题,探讨了一种考虑信任度的两阶段交互多属性群决策方法.首先,考虑决策者偏好,将属性集分为必选属性集和可选属性集;其次,构建两阶段交互机制以确保必选属性集的群体一致性达到阈值,第一阶段以提升群体共识水平为目标进行交互,第二阶段以降低冲突水平为目标进行交互;再次,同时考虑交互的积累稳定性和积累影响因子以确定必选属性集下的决策者权重,并依据信任度确定可选属性集下的决策者权重;最后,用距离熵确定属性权重,并用VIKOR法选出最优方案.算例分析表明,该方法能够较好地解决考虑共识和冲突水平的多属性群决策问题.     

区间灰色不确定语言多属性群决策方法

针对属性值为区间灰色不确定语言信息的多属性群决策问题,在定义区间灰色不确定语言变量及其运算规则的基础上,给出了3种几何加权集结算子,由区间灰色不确定语言几何加权算子集结各决策者给出的决策矩阵得到群体决策矩阵。在属性权重已知的情形下,基于该算子集结单个决策者给出的属性权重向量得到群体属性权重向量;在属性权重完全未知的情形下,采用信息熵法确定属性权重向量。采用区间灰色不确定语言混合几何加权算子集结各属性评价信息,得到各方案的综合评价值,基于区间灰色不确定语言变量大小比较的方法得到方案排序结果。算例分析表明了该方法的有效性与可行性。     

一种具有区间数信息的多属性大群体决策方法

针对属性值为区间数的多属性多方案大群体决策问题,提出一种区间数聚类算法.通过该聚类算法将方案的属性值聚类,得到方案的群体偏好矩阵,再利用诱导有序加权平均算子集结确定属性的权重,根据方案的综合评价值给出方案排序,进而提出大群体决策方法.该方法较好地避免聚类阈值选取的经验性,提高决策结果的可信度.实例分析验证了方法的有效性和实用性.     

区间Pythagorean模糊前景多阶段多属性应急决策方法

针对属性权重未知且决策信息为区间Pythagorean模糊语言的应急决策问题,提出一种基于组合赋权和前景理论的多阶段多属性决策方法。根据方案信息熵确定属性权重范围,并以区间Pythagorean模糊熵最小为目标构建模型并求解,以确定属性权重。定义正负理想点作为参考点,运用前景理论求出每一阶段各状态下的前景值,并考虑前一阶段方案对后一阶段状态概率的影响,求出方案链的前景值。在此基础上,以方案链的前景值最大和成本最小为目标构建优化模型,并将多目标转化为单目标,求解模型以确定各阶段的最优方案。以某传染病疫情防控应急决策问题为算例验证了该方法的可行性,并将多阶段决策效果与单一阶段的决策结果进行比较分析,验证了该方法的有效性。     

基于投影寻踪的时间序列多属性决策研究

针对属性权重完全未知且属性值为多维时间序列的评价决策问题,提出一种基于加速遗传算法-投影寻踪和多属性决策的混杂评价决策模型方法.该方法将首先利用投影寻殊方法对多维时间序列数据按照属性进行降维处理,以解决数据处理过程中"维数灾难"带来的影响,并使用加速遗传算法确定最佳投影方向作为属性权重;对于得到的具有时间序列特性的决策...     

一种基于前景理论的不确定语言变量风险型多属性决策方法

针对区间概率条件下属性值为不确定语言变量的风险型多属性决策问题,提出了一种基于前景理论的决策方法．首先建立了不确定语言变量的前景价值函数和区间概率权重函数,计算了方案在各属性下的前景值;然后通过属性权重得到各方案的加权前景值,利用各方案加权前景值的期望值对方案进行排序;最后通过应用案例说明了该方法的决策步骤和价值函数不...     

基于前景理论的多目标灰靶决策方法

针对权重信息部分已知且属性值为区间数的多目标决策问题,考虑决策者风险态度对多目标决策的影响,提出一种基于前景理论的区间数多目标灰靶决策方法.该方法利用奖优罚劣的区间数线性变换算子对原始决策信息进行规范化处理,设计正负理想靶心,并定义前景价值函数.利用该构建方案建立优化模型以得出最优权向量,并最终确定出方案的排序.最后,通过一个实例验证了该模型适用于具有风险态度特性的区间数多指标决策,并且表明了该模型的有效性和可行性.     

人员面试的灰色群决策模型研究

作为一种群决策,人员面试决策具有其特殊性,即容易存在舞弊现象.为了剔除无效决策,提高人员面试决策的质量,构建了剔除无效决策的灰色群决策模型.首先使用区间灰数效用变换算子对决策数据进行标准化处理,提出了考虑决策者对指标有偏好理解时无效决策的甄别模型;然后对有效决策进行无偏化处理并进行信息集结,再由区间灰数的灰色关联度计算方法对被面试人进行评价;最后通过一个实例表明了该模型的可行性和有效性.     

多属性群决策中一种基于主观偏好确定属性权重的方法

提出一种多属性群决策中同时考虑专家群体对属性主观赋权的偏好和决策者对决策重要性认识的偏好来确定属性权重的方法,能够兼容专家实数型、区间型和语言型等类型的属性权重赋值.首先建立标准属性重要差异矩阵以实现专家对属性赋权的优劣比较和差异规范,定义统一的决策者偏好映射对其进行调整;然后求解各矩阵的排序向量以量化属性的相对重要程度,并与专家权重聚合得到属性权重向量;最后给出了方法的具体步骤,并通过算例说明了该方法的具体应用.     

基于改进熵和新得分函数的区间直觉模糊多属性决策

针对决策信息为区间直觉模糊数且属性权重完全未知的多属性决策问题, 提出基于改进的区间直觉模糊熵和新得分函数的决策方法. 首先, 利用改进的区间直觉模糊熵确定属性权重; 然后, 利用区间直觉模糊加权算术平均算子集成信息, 得到各备选方案的综合属性值, 进而指出现有得分函数存在排序失效或排序不符合实际的不足, 同时给出一个新的得分函数, 并以此对方案进行排序; 最后, 通过实例表明了所提出方法的有效性.

     

一种基于前景随机占优准则的随机多属性决策方法

针对属性值为随机变量的随机多属性决策问题,提出一种决策分析方法.该方法将决策者的行为因素引入随机多属性决策,将具有随机变量的决策矩阵转化为关于参考点的收益和损失矩阵,依据前景随机占优准则判断并确定两两方案之间比较所具有的占优关系,并构建相应的前景随机占优关系矩阵.在此基础上,运用PROMETHEE Ⅱ方法得到了方案的排序结果.通过一个算例验证了所提出方法的可行性和有效性.     

基于前景理论的随机直觉模糊决策方法

针对指标权重未知、方案的指标值为直觉模糊数的随机直觉模糊决策问题,提出一种基于前景理论和新的记分函数的随机决策方法.首先定义了新的记分函数;然后运用灰色系统理论确定指标的权重,并通过前景理论对方案进行对比和排序;最后,通过算例分析说明了所提出方法的合理性和可行性.     

基于灰关联深度系数的评价指标客观权重极大熵配置模型

在多属性决策领域中,经典评价指标客观赋权的极大熵模型主要依据指标评价值的差异度进行赋权,极易导致对评价值差异度小的指标作出不重要(权值小)的错误判断,从而产生决策偏差.对此,首先提出灰关联深度系数的概念,以表征指标客观权重包含的信息量大小;同时运用极大熵理论建立评价指标客观权重的极大熵配置模型,以确定多属性决策指标权重,较好地解决了经典模型存在的严重缺陷;最后通过实际案例的对比分析,验证了所提出解决方案的优良性能.     

基于粗糙集和图论的电力系统故障诊断方法

将粗糙集与图论相结合处理电力系统故障诊断,提出了故障决策表图的新概念,得到一种基于粗糙集和图论的电力系统故障诊断方法,并进一步提出了故障信息覆盖度和故障诊断规则分级的概念.利用故障决策表图及其邻接矩阵,得到了快速识别决策表核属性和属性约简的方法,并将规则分级应用于故障规则提取.利用所提出的方法对具体实例进行处理,仿真结果表明,该方法能有效地减少时间和空间复杂度,可根据设定的阈值提取诊断规则.