考虑直觉模糊的多指标人岗双边匹配决策方法

针对现实生活中人岗双边匹配决策问题的特点,基于直觉模糊理论,构建了一种具有不同信息类型的人岗双向选择的多指标评价双边匹配决策模型,并提出了相应的决策方法。通过构造人岗双方匹配满意度计算规则,将包含直觉模糊偏好信息的人岗双边主体评价信息转化为匹配满意度;通过对所有标准下的满意度矩阵的集结,构造人岗双方的满意度矩阵。在此基础上,以人岗双方主体可接受最低水平为约束,构建了一个使双方主体满意度最大为目标的人岗双边匹配多目标决策优化模型。通过一个人岗双边匹配问题的案例证明了该方法的合理性。     

考虑直觉模糊偏好关系的双边稳定匹配及应用

针对现有双边匹配决策要求主体给出另一方全体偏好序信息的条件过于苛刻的问题, 提出一种新的匹配方法. 一方主体先两两比较另一方全体成员, 给出直觉模糊集形式的评价值并由全体成员评价值组成直觉模糊偏好关系; 然后, 通过改进的最小对数二乘法对其进行转化, 间接得到主体满意度; 进一步以双方主体满意度最大为目标, 同时考虑稳定匹配约束条件, 建立单目标优化模型并求解获得匹配方案; 最后, 通过算例分析表明了所提出方法的可操作性和有效性.

     

基于新排序函数的直觉模糊双边匹配决策方法

针对直觉模糊双边匹配问题,基于新的排序函数提出一种考虑匹配意愿的双边匹配决策方法.给出新的直觉模糊集排序函数的相关理论;描述考虑主体匹配意愿的直觉模糊双边匹配问题.决策方法如下:首先依据新的排序函数将直觉模糊偏好转换为排序值偏好;基于排序值矩阵、匹配意愿矩阵和匹配矩阵,建立考虑匹配意愿的多目标双边匹配模型;考虑到双方所有主体在大多数情形下所处的地位相同,使用均值法将多目标模型转化为单目标模型,进而通过模型求解获得双边匹配方案.算例分析进一步表明了所提出决策方法的有效性.     

基于TODIM的直觉模糊双边公平满意匹配方法

针对直觉模糊偏好信息下的双边匹配问题,考虑匹配主体参照依赖和损失规避的心理行为,提出一种基于TODIM(TOmada de decis\ao interativa multicritério)的双边公平满意匹配方法.首先,对直觉模糊偏好信息下的双边匹配问题进行描述;然后,依据前景理论将双边主体的直觉模糊偏好信息转化为相对于参照点的收益或损失,在此基础上,依据TODIM法计算每个主体的总体优势度,构建满意度计算规则,建立双边公平满意匹配优化模型,求解模型并获得双边匹配解;最后,通过一个算例验证所提出方法的可行性和有效性.     

多型异构数据下准则具有优先级别的双边匹配决策方法

针对多型异构数据下准则之间具有优先级别的双边匹配决策问题，提出了一种基于集对分析二元联系数和优先集结算子的双边匹配决策方法。首先，给出了一种将多型异构数据同构化为二元联系数的方法；其次，定义了二元联系数优先加权几何平均(BCNPWG)算子；然后，基于BCNPWG算子，提出了一种准则值为多型异构数据且准则之间具有优先级别的双边匹配决策方法。该方法先将多型异构数据匹配满意度矩阵转化为二元联系数匹配满意度矩阵，然后利用BCNPWG算子集结得到双方主体的综合匹配满意度矩阵；进一步地，以双方主体的综合匹配满意度总和最大为目标，构建二元联系数多目标匹配优化模型，并利用线性加权法及二元联系数的期望值和均方差将其转化为单目标匹配优化模型，进而通过求解该模型得到双边匹配结果。最后，通过一个算例说明了所提出匹配决策方法的可行性和有效性。     

偏好匹配满意度最大化的众包任务分配

众包任务分配机制对众包任务完成质量起着至关重要的作用,然而现有的分配方法未在稳定性条件下考虑众包用户双边偏好,分配结果的准确性有待提高,并且存在众包用户因不满意当前分配对象而导致众包任务完成质量较低的问题。为此提出一种基于偏好匹配的众包任务分配方法,该方法首先考虑众包任务与工人的双边偏好,根据偏好序计算任务与工人的满意度,生成满意度矩阵;其次,该方法借鉴稳定匹配思想在考虑分配主体偏好的基础上,使分配主体对当前分配对象尽可能满意,以保障分配结果的稳定性;然后,将众包任务分配问题建模为稳定匹配规则下寻找任务最大满意度的优化问题;最后,使用贪心算法对该问题进行求解,得到众包任务分配方案。通过实验验证了该方法的有效性,实验结果表明,该方法提高了分配方案的准确性,并有效减少了无效分配的数量,从而提高了众包任务完成质量。     

基于随机偏好序的废旧电子产品回收匹配

针对废旧电子产品回收流程中分拣中心和拆解企业的匹配依然靠人工操作的问题,考虑不同种类评价指标下的双边满意度,提出基于随机偏好序的混合多指标双边匹配策略.首先在已有匹配算法基础上采用随机偏好序指标权重分配方法,对不同种类的指标进行评价;进一步引入软约束和硬约束对匹配主体进行初步筛选;最后通过计算双方满意度值矩阵,建立多目...     

基于后悔理论的概率犹豫模糊双边匹配决策方法

针对概率犹豫模糊信息下准则具有期望水平的双边匹配决策问题,考虑双边主体后悔规避的心理行为特征,提出一种基于后悔理论的双边匹配决策方法.首先,定义概率犹豫模糊元的新兰氏距离和兰氏记分函数.然后,基于后悔理论提出一种准则具有期望水平的概率犹豫模糊双边匹配决策方法.该方法利用期望效用函数和概率犹豫模糊元兰氏记分函数构建双边主体的准则效用值矩阵;利用后悔-欣喜函数构建双边主体对于准则期望水平的后悔-欣喜值矩阵;依据后悔理论构建双边主体对于准则期望水平的感知价值矩阵.进一步,先利用离差最大化思想和概率犹豫模糊元新兰氏距离构建优化模型求解准则权重,再利用线性加权法构建双边主体的综合感知价值矩阵,利用极差变换法构建双边主体的满意度矩阵.在此基础上,基于满意度最大化,构建考虑双边匹配方案稳定性的多目标优化模型,并通过求解模型得到双边匹配结果.最后,通过算例分析表明了所提出匹配决策方法的有效性和实用性.     

基于双参照点的双边匹配决策方法

针对匹配主体有限理性的双边匹配问题,提出一种基于双参照点的决策方法.首先,依据前景理论和社会比较理论,利用主体给出的临界值设定个人参照点和社会参照点,计算序值相对于双参照点的获得和损失,进而得到主体的综合益损值;然后,考虑到主体面临获得和损失时不同的风险态度,依据前景理论将主体的综合益损值进一步转化成刻画主体满意程度的感知价值,并在此基础上,建立以最大化双边主体满意度为目标的优化模型,求解模型得到最优匹配方案;最后,通过算例说明该方法的应用.与已有的方法相比,所提出方法兼顾了个人维度和社会维度对主体心理行为的影响,能够更为全面和灵活地反映出主体的实际感知价值和有限理性特点.     

混合决策下考虑第三方偏好的远程医疗服务匹配方法

为优化远程医疗的服务匹配、合理配置医疗资源以及满足不同主体的个性化需求,针对基层医生干预下的远程医疗服务匹配问题提出一种在混合决策背景下考虑第三方偏好的远程医疗服务匹配方法.首先,对研究问题进行描述,定义匹配方案;其次,考虑决策者偏好信息的不确定性和模糊性,根据不同形式的评价信息计算评价信息与期望信息之间的差异度;再次,在基层医生偏好的基础上得到供、需方满意度矩阵,进而考虑匹配方案的理性、稳定和满意匹配约束建立一个多目标优化模型,以供、需双方满意度最大化以及专家、患者差异度最小化为目标得到最优匹配对;最后,通过算例分析证实所提出方法的可行性,为远程医疗的多主体有效合作提供一个新的优化方向.     

考虑心理期望与感知的多属性匹配决策方法

针对考虑匹配主体心理期望与感知的双边匹配决策问题,提出多属性匹配决策方法.首先,描述匹配主体对另一方匹配主体进行满意度评价时存在心理期望的情形;然后,在此基础上,以匹配主体对各属性的期望作为参考点,获得一方匹配主体对另一方相对于参考点的损益决策矩阵,依据前景理论分别计算出匹配主体之间满意度的综合前景值,并进一步构建双目标优化模型;最后,通过实例分析表明了所提出方法的可行性和有效性.     

一种考虑区间直觉模糊集的多属性匹配决策方法

针对属性及属性权重均为区间直觉模糊数（IVIFN）的多属性匹配决策问题,提出一种匹配决策方法．首先根据区间直觉模糊数加权绝对值距离的定义,以逼近理想解法的思想,构建一方主体与另一方潜在对象最优匹配度的分式规划模型,并通过Charnes-Cooper变换,将原模型化为线性规划模型并求解模型得到双方的匹配度矩阵;然后,以匹配度最大为目标,建立一种双目标区间优化模型,通过线性加权转为单目标优化模型并求解得到匹配结果．最后,算例说明了所提方法的可行性和有效性．     

基于改进向量相似度的区间数动态多指标决策模型及应用

针对决策信息为区间数的不确定性动态决策问题,在属性权重和时间权重未知的情况下,基于改进向量相似度的方法,构建一种兼顾决策信息和决策偏好的动态多指标决策模型.利用区间型决策信息的相对相似性和属性重要度,构造相对相似度最小规划模型以确定指标权重;在综合考虑决策信息时间价值、决策者偏好的基础上,构建极大熵模型以确定时间权重;结合向量相似度计算存在的缺陷,提出一种基于向量投影思想的向量综合相似度测度方法,从而建立不确性动态决策模型,并通过实例分析检验该模型的合理性和有效性.     

基于双边知识匹配的产品开发任务分配方法

针对目前产品开发任务分配较少考虑任务与人员双边匹配的问题,提出了基于双边知识匹配的产品开发任务分配策略;分别从任务与人员的角度提出了序值和满意度的概念,并给出了相应的计算方法,在此基础上构建了产品开发任务分配的多目标优化数学模型;然后采用基于隶属度函数的加权和方法将多目标数学模型转化为单目标数学模型,并运用Hungarian算法对模型进行求解,得到产品开发任务分配方案;最后通过实例验证与对比,体现该方法的有效性与可行性。