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.     

基于熵权的区间数多属性决策方法

研究了属性权重未知且属性值为区间数的多属性决策问题。首先针对一般区间数排序方法完全依赖区间数中点值的缺陷,提出了一种改进的排序方法;接着给出了改进的区间数判断矩阵规范化方法;然后依据多属性决策中传统熵权确定方法的思路,结合区间数决策矩阵的特点提出了一种确定属性熵权的方法;最后通过一个算例说明了该方法的实用性和有效性。     

基于变精度粗糙集与变权综合的多属性决策

针对多属性决策,提出一种基于变精度粗糙集的多属性决策方法,提出基于属性依赖度和信息度来确定属性重要性,并且与变权综合结合,从而得到属性的权重。通过实例说明该方法是有效的。     

软覆盖熵及其在多属性群决策中的应用

结合软覆盖与信息熵,提出软覆盖信息熵.定义软覆盖信息熵、软覆盖联合熵、软覆盖条件熵,并研究这些熵之间的关系及它们的重要性质.最后给出两种基于软覆盖条件熵的多属性群决策的算法,举例说明这两种算法的结果具有一致性.     

供应商选择的多属性群决策方法

针对图书供应商选择问题,提出了一种新的多属性群决策方法。该方法由专家给出的评判信息计算专家评判的相似度和差异度,从而确定群体专家的权重。利用熵权得到属性的权重,根据供应商的群体综合属性值给出排序结果。应用实例验证了方法的可行性和合理性。     

一种基于多粒度语言偏好矩阵的多属性群决策方法

针对决策专家以多粒度语言偏好矩阵形式给出偏好信息的多属性群决策问题,提出一种基于二元语义一致化的多属性群决策方法.首先,构建一个基本语言偏好集作为多粒度语言一致化的参考集合;然后,采用基于二元语义的一致化处理方法将不同粒度的语言偏好信息均统一转化为相同粒度的二元语义形式,再通过二元语义的相关集结算子,对各决策专家给出的偏好信息进行集结并进行方案优选,得到满意结果;最后,通过算例说明了该方法的有效性.     

指数型犹豫模糊熵在多属性决策中的应用

提出一种指数型犹豫模糊熵,并基于熵权法给出犹豫模糊多属性决策模型.首先,给出犹豫模糊元熵的公理化定义,构造犹豫模糊元的指数型犹豫模糊熵测度公式,并证明指数型犹豫模糊熵测度公式满足犹豫模糊元熵的公理化定义基本准则.在此基础上,引入犹豫模糊集的熵定义和熵测度公式,并证明犹豫模糊集的指数型犹豫模糊熵测度公式同样满足犹豫模糊集...     

基于熵权Vague集的多目标决策方法

针对目前基于Vague集的多目标决策中目标权重的主观任意性以及评价函数的单一性问题,提出一种基于熵权Vague集的多目标决策方法。首先,将决策矩阵转化为目标优属度矩阵,再利用熵权系数法计算各个目标的客观权重,综合考虑客观权重和主观权重得到各个目标的权重向量区间;然后,通过计算方案的支持目标集、反对目标集和中立目标集得出方案的Vague估计值;最后,定义新的评价函数对方案进行排序并选出最优方案。通过算例验证了所提方法的合理性和有效性。     

基于前景理论的犹豫模糊多属性群决策方法

针对属性指标值为犹豫模糊信息且属性权重完全未知的多属性群决策问题,提出一种基于新的决策参考点和前景理论的多属性群决策方法。将犹豫模糊决策矩阵转变为区间模糊决策矩阵,并结合t-分布估计方法,构建期望得分函数值,将其作为决策参考点;基于属性值得分函数与决策参考点之间的差异,确定价值函数,进而得到前景价值综合矩阵;利用同一属性下的前景价值方差计算属性的权重,并基于前景理论计算各方案的加权前景价值,进而对决策方案进行优劣排序;通过对云计算产品的选择实例验证提出的决策方法的可行性与有效性。     

基于广义优序法的语言型多属性群决策方法

针对具有语言评价信息的多属性群决策问题,提出基于广义优序法的语言型多属性群决策方法。该方法通过对传统优序法进行有效拓展,采用近年来最新发展的二元语义概念,将语言评价信息转化为二元语义形式的广义优序数,并在此基础上利用方案广义优序数的偏差最大化思想求解得到属性权重,最终确定最优方案。该方法对语言信息的处理较为精确,有效地避免了信息的丢失和扭曲。最后,通过对风险投资案例的分析结果表明了所提出方法的简洁性和有效性。     

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。     

基于犹豫模糊语言的多阶段多属性决策方法

针对不确定语言条件下的决策问题,考虑专家偏好的阶段性差异,提出基于犹豫模糊语言的多阶段多属性决策方法。首先为了更准确地表达专家在决策过程中的犹豫性,采用犹豫模糊语言来表达专家的评估信息;其次考虑阶段权重的波动性,运用基于专家阶段性偏好的信息熵方法构建阶段权重优化模型确定阶段权重;然后利用最大化偏差法来求解属性权重,并采用基于平均解距离评价(EDAS)方法对备选方案进行排序;最后以某企业选取物流商问题为例,验证该方法的有效性和可行性。     

模糊语言多属性群决策的客观综合赋权方法

针对一类属性及专家权重完全未知且评价值为直觉不确定语言数的多属性群决策问题,提出一种基于客观综合赋权模型的模糊群决策方法。通过定义直觉不确定语言数的不确定度和距离测度,对单个专家内部以及专家群体之间的评价值进行分析,分别建立基于离差最大化和熵值的属性综合赋权模型以及基于不确定度和偏离度的专家综合赋权模型,提出一种基于客观综合权重的直觉不确定语言多属性群决策方法。通过实例分析表明了该方法的可行性和实用性。     

一种基于变权的动态多属性决策方法

针对实际问题中决策信息不完全的动态多属性决策问题, 提出了广义优序法. 将决策问题转化为各方案的广义优序数矩阵问题, 并在此基础上引入逼近理想解的排序法思想, 提出了确定属性权重和时间权重的变权方法. 该方法体现了对决策属性、时间样本的重要性和决策者的主观偏好, 使得决策结果更加符合决策者的选择. 最后通过实例分析验证了所提出方法的科学性和有效性.

     

区间直觉模糊连续熵及其多属性决策方法

提出了区间直觉模糊连续熵,并且研究了一种新的处理区间直觉模糊多属性决策问题的方法。基于连续有序加权平均（COWA）算子,给出了区间直觉模糊连续熵的概念,并且证明了区间直觉模糊连续熵满足区间直觉模糊熵的公理化定义的四个条件。在此基础上,针对属性权重信息完全未知的决策问题,通过衡量每一属性所含的信息量来确定属性权重。依据备选方案与理想方案间的加权相关系数,给出了一种新的区间直觉模糊多属性决策方法。实验结果验证了新的决策方法的可行性和有效性。     

面向偏好冲突的直觉模糊多属性群体决策方法

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.