针对多属性大群体决策信息的模糊性以及属性差异性问题, 提出一种基于属性多粒度的区间二元语义大群体决策方法. 首先, 依据决策成员偏好将大群体进行聚类, 形成偏好聚集结构, 考虑到各聚集中决策成员对所处聚集一致性的贡献不同, 以及不同聚集的偏好对于群体偏好的贡献不同, 提出双层权重模型; 其次, 利用扩展的可能度公式对各聚集内决策成员的权重进行确定, 利用模糊熵确定各个聚集的权重; 再次, 结合模糊相对熵和优劣解距离法(TOPSIS) 得到决策方案的排序; 最后, 通过案例的分析与对比验证了所提出方法的有效性和适用性.
相似文献针对多属性群决策中的共识问题, 提出两种使群体达成共识的方法. 假设群体决策的结果以从个体偏好通过集结得到的群体偏好为基础, 在使用算术加权集结算子和几何加权集结算子的条件下, 分别设计相应的共识达成算法, 并对算法的收敛性进行分析. 与已有方法相比, 所提出算法能够体现决策个体的差异和决策个体对群体的影响. 通过某市政图书馆空调系统安装方案的选择表明了所提出方法的合理性和可行性.
相似文献研究多粒度语言偏好信息下的群体共识决策问题. 首先, 从个体和群体两个角度充分挖掘偏好信息下隐含的专家重要度信息, 基于个体一致度及个体与群体的相似度构建确定专家重要度的优化模型; 其次, 以专家重要度引导非共识偏好的识别和修正过程, 提出一种自适应的语言共识模型; 然后, 给出一种群决策方法, 确保在集结专家意见前群体达成一定程度的共识; 最后, 通过算例验证所提出方法的可行性和有效性.
相似文献针对偏好具有冲突性且权重信息完全未知的直觉模糊多属性群体决策问题, 提出一种基于多目标决策的求解方法. 首先, 建立以决策方案差异程度和决策成员偏好冲突程度为目标函数的多目标决策模型; 然后, 利用极小极大方法求解该模型, 得到各方案的属性权重和决策成员权重, 据此确立最优方案; 最后, 通过数值算例表明了该方法的有效性.
相似文献针对不完全偏好信息大群体决策问题, 引入访问控制中的信任机制, 建立直接信任度与推荐信任度, 提出一种基于信任机制的补值方法; 分析了基于距离相似度存在的问题, 定义了一种新的距离相似度, 并与余弦相似度结合, 构建了决策偏好二元相似度的相聚模型; 利用聚类方法求解决策成员的权重, 并与补值后的完整偏好矩阵进行合成, 求得决策方案排序. 最后, 利用一个现有的文献案例验证了所提出方法的有效性和优越性.
相似文献针对具有多部门多指标特征的复杂大群体应急决策问题, 提出一种新的决策方法. 首先, 给出直觉模糊数相似度公式, 将其作为相聚度公式对专家偏好进行聚类; 然后, 以同一部门指标数据的方案区分度最大化为目标, 构建优化模型以确定部门指标权重; 接着, 基于部门信息区分度结合极大熵原理对部门权重进行求解, 进而对备选方案进行排序; 最后, 通过一个算例验证了所提出方法的可行性和有效性.
相似文献研究制造商和零售商互惠偏好行为下的最优定价策略和利润, 以及这种互惠偏好对决策行为和渠道效率的影响. 研究发现, 双方的互惠偏好程度对制造商废旧品回收比例呈正面影响; 零售商互惠偏好程度对制造商产品批发价格呈负面影响; 双方互惠偏好程度增加会导致零售商产品售价降低, 从而产品市场需求量增加; 系统成员的互惠偏好程度增加会导致自身收益减少和对方收益增加; 互惠偏好行为有利于闭环供应链系统收益和渠道效率的提高.
相似文献D-S 证据理论是一种重要的决策级信息融合方法, 冲突度量是该理论的重要组成部分. 已有冲突计算方法不具备非对称性, 在度量基本概率赋值与其他证据间冲突时无法体现相互间差异. 鉴于此, 提出一种非对称证据冲突度量方法. 该方法以冲突度量的非对称关系为基础, 通过向Jousselme 距离模型中引入包含关系矩阵和非包含度因子, 得所提出方法能够表达证据间相互支持程度的差异. 实验结果验证了所提出方法的有效性.
相似文献对冲突证据使用Dempster-Shafer 证据理论进行融合的前提是对冲突证据作出正确衡量, 确定证据之间冲突的程度. 在分析现有的冲突衡量方法基础上, 提出一种基于新的证据冲突衡量的加权证据融合方法. 该方法通过相似性测度来衡量证据间的冲突程度; 然后确定各证据的可信度, 再加权修正证据; 最后用Dempster 组合规则进行融合. 算例表明, 该方法能正确衡量证据冲突程度, 有效地解决冲突证据的融合问题, 提高收敛速度和精度.
相似文献在D-S 证据理论中, 冲突系数不能很好地描述证据之间的冲突, 而且当证据高度冲突时会得到有悖常理的结果. 为了解决该问题, 提出一种自适应冲突证据检验与合成方法. 首先, 利用证据向量夹角余弦度量证据之间的相似性程度, 并提出冲突证据判据, 通过冲突证据检验因子实现证据分类; 然后, 引入冲突比例因子来决定证据的修正方法, 并利用相似度对其进行局部或全局修正; 最后, 将修正后的证据进行检验与合成. 通过应用实例验证了所提出方法的有效性.
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