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。     

群决策中两类三端点区间数判断矩阵的集结方法

研究群决策过程中三端点区间数互反判断矩阵和三端点区间数互补判断矩阵的集结. 采用OWA(Ordered weighted averaging) 方法将决策者的偏好信息集结为两个三端点区间数判断矩阵. 基于三端点区间数判断矩阵的完全一致性概念, 建立三端点区间数判断矩阵的权重求解模型. 根据群决策背景下专家群最大一致的目标, 建立求解专家群体偏好权重的模型. 在第二阶段建立群偏好权重分布范围估计模型, 最后通过可能度方法以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.     

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.     

部分权重信息下对方案有偏好的多属性决策法

研究只有部分权重信息且对方案有偏好的多属性决策问题．首先对方案的偏好信息以互反判断矩阵和互补判断矩阵这两种形式给出的情形，分别建立一个目标规划模型，通过求解这两个模型可确定属性的权重；然后提出一种基于目标规划模型的多属性决策方法；最后通过实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.

     

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.     

基于双重语言信息联动的多阶段决策模型

研究双重语言信息联动下多阶段决策信息的动态集结方法. 考虑决策依据信息和专家偏好信息的自身特点, 设计基于双重语言信息融合的多阶段决策问题分析框架; 分析决策信息的动态变化特征, 以两类信息之间差异最小为原则构建规划模型群, 探寻阶段权重和各阶段下属性权重的具体表现; 设定决策者的信息偏好程度, 集结方案的动态综合绩效和专家判断结果, 在多阶段情形下实现候选方案的优选决策. 最后通过算例验证了所提出方法的科学性和适用性.     

基于双重语言信息联动的多阶段决策模型

研究双重语言信息联动下多阶段决策信息的动态集结方法.考虑决策依据信息和专家偏好信息的自身特点,设计基于双重语言信息融合的多阶段决策问题分析框架;分析决策信息的动态变化特征,以两类信息之间差异最小为原则构建规划模型群,探寻阶段权重和各阶段下属性权重的具体表现;设定决策者的信息偏好程度,集结方案的动态综合绩效和专家判断结果,在多阶段情形下实现候选方案的优选决策.最后通过算例验证了所提出方法的科学性和适用性.     

群决策中多形式偏好信息的转换及一致性分析

描述序关系、效用值、互补判断矩阵、互逆判断矩阵4种形式的偏好信息,给出将前3种偏好信息转换到互补判断矩阵的公式。在集结前,对转换后的互补判断矩阵进行一致性分析,如果没有达到规定的一致性指标,找出该矩阵中一致性最差的元素,并提交给其决策者进行调整,直到达到一致性指标。通过一个算例说明该方法的应用过程。     

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.     

基于信任关系和互补判断矩阵的群决策方法

随着信息和网络技术的不断发展,基于社会网络的群决策问题受到越来越多研究者的关注.针对社会网络环境下模糊互补判断矩阵的群决策问题,研究群体共识调整过程和方案选择方法.首先,融合决策者之间的社会关系、身份地位、知识能力3个方面信息来构建决策者两两之间的信任关系;其次,提出一种尽可能减少元素间共识补偿的共识度度量方法,在此基础上建立基于信任关系的共识调整模型,并从理论上证明该模型的有效性;最后通过信任关系矩阵的特征向量中心度分别求出专家的重要性权重,用以集结专家的偏好信息和对方案进行排序选择,算例分析表明了所提出方法的有效性.     

模糊判断矩阵的一致性及其性质

针对决策者对有效方案集给出的一类两两方案比较的模糊判断矩阵,从理论上提出关于模糊判断矩阵一致性的定义及其性质,为进一步研究模糊判断矩阵的方案排序等问题奠定了基础。     

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。     

对方案有偏好的直觉模糊多属性决策方法

对属性权重信息不完全、属性值和决策者对方案的偏好信息均以直觉模糊数表示的多属性决策问题提出一种决策方法。首先根据决策者对方案的偏好信息建立多目标规划模型,求出属性权重,接着利用觉模糊加权算术平均算子求出方案的综合属性值,由直觉模糊数的得分函数和精确函数确定方案的排序,最后通过实例证明了该方法的实用性和有效性。     

基于组合判断矩阵的评价方法

借助于粗糙集理论中知识信息熵与互信息的知识,提出了一种用于改进层次分析法决策精度的改进的综合决策方法,该方法首先通过信息熵定义的属性重要度构造出客观判断矩阵,在此基础上将该客观判断矩阵和层次分析法中的主观判断矩阵相结合以得出一组合判断矩阵,并为此建立了一个能确定组合判断矩阵的最优化模型,最后通过由该最优化模型确定出的组合判断矩阵的权重来指导决策。算例表明该方法是可行的,能提高决策的准确度。     

基于乘法偏好关系的群一致性偏差熵多属性群决策方法研究

在多属性群决策中, 针对每一个属性下决策者都有一个关于决策方案的乘法偏好关系的决策问题, 提出一种基于乘法偏好关系的群一致性偏差熵多属性群决策方法. 此方法考虑到不同属性下的决策者具有不同的权重, 并通过迭代运算可以达到群一致性水平, 从而得出最终的不同属性下决策者的权重; 同时, 可以利用偏差熵模型来求解属性权重, 利用这两个权重最终获得一个综合各方意见的群一致性乘法偏好关系. 最后通过算例分析验证了所提出方法的有效性.     

多方参与决策且指标集有差异的方案排序方法

针对多方参与决策且指标集有差异的群体决策问题,提出一种基于模糊软集理论的方案排序方法.依据各方决策者所考虑的指标参数和打分值信息给出多方决策信息的模糊软集表示方法,并利用模糊软集的且运算得到综合各方决策者所考虑指标参数的新模糊软集及其隶属度矩阵;然后在考虑指标权重的前提下构建关于方案的加权比较矩阵,进而通过计算得出的各方案优势度确定方案的排序结果;最后,通过一个算例表明了所提出方法的可行性和有效性.