基于决策者信任度的风险型混合多属性群决策方法

考虑决策者对风险型混合多属性评价结果的信任程度不同, 提出基于前景理论和改进投影理论的群决策方法. 建立一个数组以描述在不同信任度下群决策专家的评价结果, 并将数组中混合数据类型转化为三角模糊数. 在考虑决策者信任度的前提下集结群信息、确定属性权重. 引入综合前景价值和考虑权重的投影相对接近度两种方法对方案进行排序. 最后通过实例表明了所提出方法的合理性和有效性.

     

基于属性多粒度的双层权重大群体决策方法

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.

     

考虑方案有效性的应急案例决策方法

针对基于案例推理的应急方案生成问题, 从方案有效性判断和实施效果融合两个角度出发, 提出一种考虑方案有效性的应急案例决策方法. 首先, 依据决策者给出的预估方案生成有效的案例集, 利用检索方法计算有效历史案例与目标案例的相似度; 然后, 根据距离熵方法对多时期的方案实施效果进行融合, 集结相似度和实施效果, 进而得到每个案例的综合评价值, 并根据综合评价值的大小确定最优备选方案; 最后, 通过一个高层建筑火灾算例验证了所提出方法的可行性和有效性.

     

基于退出-委托动态冲突消解机制的应急大群体决策方法

针对应急决策时间紧迫的特点, 提出一种基于退出-委托动态冲突消解机制的应急大群体决策方法. 首先, 对决策群体进行偏好聚类, 对群体冲突进行测度并判断冲突程度的高低, 在冲突程度过高的情况下进行消解; 然后,在决策过程中建立退出机制, 使与群体偏好冲突较大的聚集退出决策过程, 利用委托机制使退出决策过程的聚集对后续决策过程仍有影响并通过反馈机制对冲突进行消解. 算例分析验证了所提出方法的合理性和可行性.

     

基于重要度引导偏好识别修正的多粒度语言共识模型

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.

     

基于多等级方案成对比较的决策方法

为了解决现有的方案两两比较方法一般构建单等级上的比较关系, 且不能同时表达多种不同偏好关系的不足, 提出一种新的基于多等级方案成对比较的决策方法, 构建方案集上基于对称框架的分布式多等级偏好关系. 通过设定各等级的得分值, 计算分布式偏好关系的得分矩阵, 并基于此矩阵构建成对优化模型, 求取各方案的优先权区间, 进而产生决策结果. 将所提出的方法应用于某制造企业云服务供应商的选择问题, 验证了所提出方法的应用性和有效性.

     

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.

     

不同风险偏好下双渠道供应链定价决策

为了探讨风险偏好对双渠道供应链决策的影响, 基于条件风险值(CVaR) 准则建立双渠道供应链定价决策模型, 并给出了模型的求解方法和最优解. 研究表明, 根据不同风险偏好程度, 供应链成员会采取不同定价策略; 当制造商风险偏好程度确定、零售商风险规避度增加时, 最优零售价降低, 最优批发价升高, 直销价不减; 当零售商风险偏好度确定、制造商风险规避度增加时, 各最优价格均降低; 风险偏爱的影响则与风险规避相反.

     

面向具有多部门多指标特征的复杂大群体应急决策方法

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.

     

基于“离合”思想的混合型灰色多属性决策方法

针对方案属性值为三参数区间灰数和模糊语言的混合型灰色多属性决策问题, 提出一种基于“离合”思想的混合灰靶决策方法. 首先, 定义三参数区间灰数的距离测度和排序方法; 然后, 鉴于灰信息与模糊信息相互转化的信息损失问题, 定义?? 维模糊球形灰靶和?? 维混合球形灰靶, 讨论正负靶心的情形, 并利用奖优罚劣原则构造综合靶心距, 建立混合正负靶心灰靶决策模型; 最后, 将所提出的方法应用于黄河宁蒙段防凌防汛的方案择优问题, 分析了属性权重和决策者风险偏好的选取对决策的影响, 结果验证了所提出方法的合理性和有效性.

     

基于粗糙集的犹豫模糊多属性决策方法

针对属性值为犹豫模糊元的决策问题,提出一种基于粗糙集理论的多属性决策方法.首先,依据属性值与理想点的贴近度和给定的阀值得到判断矩阵;然后,根据判断矩阵对属性集进行约简,确定属性权重;最后,基于TOPSIS思想,计算各方案与理想点的综合贴近度,得到方案的优劣次序,并通过算例分析表明了该方法的有效性.     

基于TOPSIS 的区间直觉模糊数排序法

基于传统的逼近理想解排序法(TOPSIS) 思想, 运用区间直觉模糊数的欧氏距离, 给出区间直觉模糊数相对于最大区间直觉模糊数的贴近度公式, 并给出区间直觉模糊数贴近度所具有的优良性质, 这些性质表明贴近度作为排序指标是合理的. 通过与文献中有关区间直觉模糊数排序法的对比分析, 表明基于贴近度的排序方法具有更高的区分能力. 运用新的排序指标提出一种区间直觉模糊多属性决策方法, 并通过实例表明了所提出方法的有效性．

     

一种基于案例的多准则排序方法

针对带有间接偏好信息的多准则决策问题, 首先利用加性效用函数理论提出一种排序方法, 该方法通过构建一个简单的优化模型, 得到与间接偏好信息相容的各评价值的效用; 然后, 利用线性插值方法计算出剩下方案各评价值的效用, 进而得到所有方案的综合效用及排序; 最后, 通过实例验证了该方法的有效性和可行性.

     

基于面积的灰色关联决策模型

以灰色关联决策理论为基础,分析经典灰色关联决策方法的优缺点.从两曲线相邻点间多边形面积的角度度量曲线在距离上的接近性和几何形状的相似性,提出以被选方案与理想方案间两相邻点的多边形面积作为关联系数,构建了灰色关联度公式.为了解决信息利用不充分和变化趋势不一致性问题,拟考虑被选方案与理想方案和负理想方案的关联度,构建了灰色关联相对贴近度模型.通过算例验证了所提出的灰色关联决策模型的合理性和算法的有效性.     

考虑属性权重优化的犹豫模糊多属性决策方法

针对属性权重完全未知的犹豫模糊多属性决策问题, 提出一种属性权重多目标优化方法. 首先, 根据属性值的均值、方差以及属性间的关联度建立属性权重确定模型; 然后, 利用方案与犹豫模糊正理想点的相似度对方案进行排序; 最后, 通过算例分析表明了所提出方法的有效性和可行性.

     

多传感器数据融合的多准则决策模型

在多准则下考察传感器的融合权重, 提出一种新的多传感器数据融合方法. 通过多个性能指标折中估计传感器权重, 以降低决策的主观性和偶然性; 提出从不同融合级别来定义多个准则, 定性地提高了多准则的信息量; 在没有决策者对各准则偏好信息的情况下, 以最小化准则冗余度和最大化评价差异度为原则建立多目标优化模型对准则权重向量优化求解. 仿真实验结果表明, 相比于单准则和单层次的融合方法, 所提出方法具有更低的决策风险和更高的稳定性.