三参数区间灰数信息下的动态多属性决策方法

针对方案属性值为三参数区间灰数的动态多属性决策问题, 提出一种基于前景理论的动态多属性决策方法. 定义了三参数区间灰数距离测度和排序方法; 鉴于被评价对象在时序上的差异信息和波动性, 建立基于方差和时间度的确定时间权重的优化模型; 以两两方案互为参考点确定前景价值函数, 由此构建求解最优权向量的优化模型,并通过求解方案的综合前景值对方案进行排序. 实例研究表明了该方法的合理性和有效性.

     

一种基于前景理论的三参数区间灰数型群体灰靶决策方法

考虑决策者关于指标满意域和风险态度对群体决策的影响, 提出基于前景理论的三参数区间灰数型群体灰靶决策方法. 该方法利用“奖优罚劣”的三参数区间灰数线性变换算子对原始决策信息进行规范化处理, 能够充分反映决策值是否中靶. 在此基础上, 以规范化区间的零点作为参考点, 定义前景价值函数. 依据群体一致性和极大熵原理构建决策者权重模型, 根据综合前景值的正负判断方案是否中靶. 最后, 通过实例表明了所提出方法的有效性和优越性.     

三参数区间数多属性决策的后悔理论方法

本文将后悔理论方法用于解决三参数区间数多属性决策问题.首先,提出一种将三参数区间数转换为两参数区间数的方法,避免了传统三参数区间数在大小比较方面不确定信息的遗失.其次,依据两参数区间数决策信息计算不同状态下备选方案及正理想方案各属性的效用值,从而可得各备选方案的后悔–欣喜值及综合感知效用值.然后,针对权重范围已知的情况,通过构建备选方案综合感知效用最大化优化模型求得属性权重;针对权重信息完全未知的情况,提出一种基于注水原理的属性权重求解方法.最后,利用属性权重加权求和方法得到备选方案综合效用值,从而通过比较综合效用值得到方案的排序结果.     

三参数区间灰数信息下系统属性约简方法

针对属性评价值为三参数区间灰数的不完备信息系统,提出了一种基于[θ]-灰色优势关系的信息系统属性约简方法。根据三参数区间灰数的定义,给出两个三参数区间灰数基于可能度的大小关系,在此基础上,构建方案属性值之间的一种[θ]-灰色优势关系,并结合可辨识矩阵,给出了这类不完备信息系统属性约简方法。应用实例表明了方法的合理性和有效性。     

三参数区间数下非线性可拓关联度决策方法

针对属性值为三参数区间数和权重未知的多属性决策问题,提出一种新的基于非线性可拓简单关联度的多属性决策方法和框架.该方法基于可拓简单关联函数提出非线性可拓三参数区间关联度的计算方法,通过定义区间映射变换算子,将不同类型指标的关联度计算均变换为效益型指标的单调递增关联度计算.该方法内含偏好态度系数的设置以反映决策者态度倾向带来的决策不确定性,而且能够体现人们进行决策评价时的非线性思维.最后通过算例分析表明所提出方法的合理性和稳定性.     

基于区间灰数的多属性决策方法

以灰色系统理论的思想与方法为基础,探讨了属性值和属性权重均为区间灰数的多属性决策方法。根据结合理想方案与临界方案的综合关联度,提出了考虑属性权重因素的线性规划优化模型,将经典灰色关联决策由清晰数的情况推广到了区间灰数的情况。最后通过实例分析说明所提出的灰色关联决策方法的合理性及其算法的有效性。     

基于前景理论和证据推理的区间灰数多属性决策

针对不确定背景下的多属性决策问题,提出基于前景理论和证据推理的区间灰数多属性决策方法.首先,考虑区间灰数在区间内取值概率不相等的特性,提出一种改进的区间灰数距离公式,在此基础上,以方案的正负理想解为参考点,计算属性值与正负理想解之间的距离集.其次,将决策者的风险心理因素引入区间灰数多属性决策中,结合前景理论构建基于区间灰数距离的前景价值函数.再次,通过证据推理算法和区间数可能度大小比较规则对方案做出排序.最后,通过算例分析验证所提方法的有效性.     

基于前景理论和统计推断的区间数多准则决策方法

针对准则权重不完全确定且准则值为区间数的多准则群决策问题,提出一种基于前景理论的多准则决策方法。基于统计推断原理,以各准则下的方案值为样本推断其发生的概率,进而确定期望值参考点。基于区间数可能度确定价值函数,以方案区分度最大为目标构建非线性优化模型并确定方案排序。最后,通过实例分析表明了所提出方法的有效性和可行性。     

信息分解下区间灰数的关联一致性决策模型

针对指标值为区间灰数时决策信息得不到充分利用的问题,在决策信息不丢失的前提下,利用信息分解方法将区间灰数分解成实数型的“白部”和“灰部”,并对信息分解下区间灰数的白化值的性质进行研究.对于指标权重为区间灰数的情况,通过定义区间灰数相离度和接近度构建权重确定的优化模型.在TOPSIS理论基础上,建立区间灰数序列间的灰色关联的测度方法,进而构建灰色关联一致性系数决策模型.最后通过算例分析表明所构建模型的可行性和有效性.     

基于前景理论的灰色多指标风险型决策方法

考虑决策者风险态度对多指标决策的影响,针对决策信息为区间数的多指标风险型决策问题,提出一种基于前景理论的灰色多指标风险型决策方法。首先利用“奖优罚劣”的[[-1,?1]]线性变换算子对指标为区间数的原始信息进行规范化处理,得到正负靶心。根据前景理论和灰靶理论定义区间数的价值函数和概率权重函数,并以此求解方案的综合前景值,构造决策树并根据前景值最大化思想进行剪枝确定最优方案。通过一个投资实例说明了该模型的有效性和可行性。     

基于最大隶属度的区间概率灰色随机多准则决策方法

定义了一种灰色隶属函数.针对概率为区间数、准则值为区间灰数的灰色随机多准则决策问题,提出一种基于最大隶属度的决策方法.首先,运用区间数可能度排序向量将区间概率转化为点概率,并将其转化为无风险决策问题;然后,计算各方案在负理想方案到正理想方案上的灰色隶属度,并计算各方案准则值的相对灰度,进而根据灰色隶属度和相对灰度大小对方案进行排序;最后,通过算例验证了该方法的可行性和有效性.     

信息不完全确定的多准则区间直觉模糊决策方法

提出了一种权系数信患不完全确定且准则值为区间直觉模糊集的多准则排序方法．该方法利用证据推理算法对准则进行集成。得到各方案的区间直觉模糊集,计算各方案与理想方案和负理想方案的距离。并结合不完全确定的权系数信息建立非线性规划模型。利用粒子群算法求解所得优化模型。得出最优准则权系数。通过比较方案的区间直觉模糊集与理想方案和负理想方案的距离,得到方案集的排序．最后的数值算例说明了该方法的有效性和可行性．     

基于时间度的风险型动态灰色多属决策方法

针对方案属性值为区间灰数的动态多属性决策问题,提出了一种基于前景理论的动态多属性决策方法。定义了区间灰数新的距离测度;鉴于被评价对象在时序上的差异信息和波动性,建立了基于熵和时间度的确定时间权重的优化模型;以两两方案互为参考点确定了前景价值函数,由此构建了求解最优权向量的优化模型,最后以方案的综合前景值对方案进行排序。通过实例说明了该方法的合理性和有效性。     

直觉模糊环境下考虑有限理性特征的决策方法

针对决策者具有有限理性的心理特征且属性权重和自然状态发生概率完全未知的直觉模糊多属性决策问题,提出了一种基于前景理论和证据理论的多属性决策方法。首先,利用证据理论得到各自然状态发生的概率,进而确定自然状态的决策权重函数;其次,运用正态分布概率密度函数设计直觉模糊决策参考点,并依据属性值与决策参考点之间的差异计算价值函数矩阵,从而获得前景价值矩阵;以综合前景价值最大化为准则构建最优化模型用以确定属性权重,并依据各方案的综合前景价值进行优劣排序。最后,将所提方法应用于对游戏产品的选择开发实例中。对比实验表明,运用所提方法得到的决策结果合理可靠,且更能体现决策者的原始决策信息。     

区间型多属性决策的夹角度量法

针对决策矩阵元素为区间数的不确定多属性决策问题,给出了一种新的决策方法。通过定义区间型正、负理想点以及各方案与理想点的夹角,再利用夹角定义各方案与区间理想点的相对贴近度,从而给出了各方案的排序结果。该方法无需对区间数进行排序和比较,计算简单,易于计算机上实现,应用实例表明了方法的有效性和实用性。     

区间数信息下的多属性群决策研究

随着决策系统的不断扩大以及复杂化,评价指标以实数值描述稍显欠妥。研究属性权重为实数值、区间数信息下的多属性群决策问题,建立集结区间数信息的非线性规划模型,采用模拟植物生长算法集结各方案中多位专家给出的区间数偏好,并利用得到的偏好区间数构成群决策偏好矩阵。结合已知权重,引入投影理论得到各方案的综合评价值,从而选出最优决策方案。算例结果表明,模拟植物生长算法不仅计算简便、灵活,并且尊重每个专家的意见,较好地保留了信息的完整性,显示出人工智能算法在信息集结方面的有效性。     

基于前景和量子理论的模糊多属性决策方法

针对属性权重不完全确定且属性偏好值为区间直觉模糊数的多属性决策问题,提出一种基于前景理论和量子进化算法的模糊多属性决策方法。该方法根据前景理论及模糊数距离公式,定义区间直觉模糊数的前景价值函数,同时将决策者对方案的风险偏好纳入决策行为中,以此来构建方案综合前景值最大化的非线性规划模型。通过引入量子进化算法,求解模型得出最优权重向量。最终根据方案前景值确定出方案的排序。该方法适用于模糊决策环境,能满足决策者不提供确定属性权重的要求,并充分考虑决策者风险心理因素对决策行为的影响,具有广泛的应用价值。数值算例说明了该方法的有效性和可行性。