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为有效应对多方案DEMATEL在实际决策情景中涌现的个体选择偏好、流程导向偏好与交互学习偏好三者交互与融合问题,针对现有单方案方法在构造直接判断矩阵过程中忽视专家整体偏好一致性的不足,解析决策过程中三类偏好交互影响的系统复杂性,创新性地从偏好表征有效性、决策过程可控性及专家交互有序效性三个维度形成偏好交互与融合策略的整体思考。相对现有研究的贡献在于:关注多方案情景的多评价对象、多决策目标和多要素集合特征,依据整体决策信息判定策略和成对要素比较信息序列转换策略,创造性提出初始判断信息的整体判断偏好一致性检验方法和多轮次非一致性决策信息调整方案。针对某一众创空间内三个创业团队开展关键影响要素识别,实例验证结果表明上述所构建的方法和策略有效可行,能够形成更具参考价值的多方案对比分析结论,对响应复杂决策情景中的多主体、多层次、多偏好决策困境具有一定参考价值。 相似文献
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为有效应对现有群决策一致性检验方法的系列弊端,针对群决策的决策导向多元、决策方案众多、决策属性异构、决策信息多样等特征,在引入票权概念解析群决策一致性判定复杂性、刻画非结构多属性群决策合意信息表征假设情景的基础上,通过对常规混合非结构多属性群决策(MAGDM)问题进行公理化描述,并依据从方案层面到属性层面的整体决策信息判定策略,给出决策导向层面的整体判断信息一致性检验方法、多轮次非一致性决策信息调整策略及信息集结方法。案例应用结果表明提出的方法有效、可行。 相似文献
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为克服经典多准则决策(MCDM)方法不适应动态的决策环境、难以反映方案集对准则集的非线性反馈效应等方面缺陷,通过运用网络分析和数据包络分析技术,提出一种动态环境下的群组专家多准则变权决策方法。较之于经典MCDM方法,新方法主要创新之处在于:给出了MCDM模型的动态演化机理;通过专家对方案所处准则状态予以有偏好(无偏好)判断,提出一种保证信息无损的群组专家信息提取方式;实现了对方案的变权评价,有效反映出蕴含在系统内部的准则集与方案集的非线性交互作用关系。实例验证结果表明,所提方法是科学可行的,能够有效解决救灾方案动态优选、供应商动态评价等实践问题。 相似文献
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传统ANP-BOCR方法(即从收益(B)、机会(O)、成本(C)和风险(R)视角分别构造ANP(网络分析法)子网络,再将BOCR子网络下的方案评价值进行综合集成)被认为是一种处理复杂系统问题的有效方法。然而,一方面,该方法不仅尚未考虑隶属于不同BOCR子网络中元素之间的关联关系,而且在对BOCR方案评价值进行集成时也会陷入简单还原论的思维误区。另一方面,该方法集成群组专家意见时通常会损失部分专家的偏好判断信息,并硬性要求所有专家提供各方案的全偏好判断信息。为克服上述缺陷,通过构建复杂问题ANP-BOCR的新分析结构,提出基于DEA(数据包络分析)投票排序的ANP-BOCR群组决策新方法。新方法不仅实现了方法论和整体论的有机融合,而且还可保证群组专家信息集成过程中的信息无损。案例应用结果表明:新方法是行之有效的,有较强的实践应用推广价值。 相似文献
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为还原多维不确定投入产出关系在效率评价理念、理论与评价方法方面存在的创新需求,从评价目标导向、评价要素构成和要素关联不确定三个维度,刻画一般效率评价情景中的要素间不确定关联呈现特征。在此基础上,针对现有方法在提取投入产出指标多维关联、刻画多类型效率涌现路径、促成多元效率内涵横向比较等方面存在的不足,创新性融合ANP方法与DEA方法构建了能够应对复杂情景下多维效率内涵提取、转换与融合需求的新方法。案例应用结果表明,以上所提出的理论及方法有效、可行,对延伸及拓展DEA方法的相对权比较理念实现复杂投入产出关联的跨层次比较,具有一定借鉴价值。 相似文献
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