基于主客观赋权法的多目标多属性决策方法

针对多目标多属性决策方法中,传统的主观赋权法决策者主观偏好过强,而客观赋权法又过多地依赖实测数据的局限性,利用模糊数学原理,提出一种新的主客观赋权方法。主观赋权部分具有考察决策者悲观、中立、乐观3种评价态度的优点,客观赋权部分主要基于CRITIC法和熵值法,充分考虑到数据的离散性、相关性和对比强度。利用线性组合法和乘法合成归一法对新提出的主客观权重进行融合,并以通信设备的抗干扰能力评价为例进行试验分析,证明了该方法的可行性和实用性。     

多目标决策中目标权重的确定法

利用九标度建立目标集的互反型二元比较矩阵，对其用方根法(或行和归一法)与乘幂法结合使用，以此求得目标权重，最后对互反型二元比较矩阵进行了一致性检验．     

多属性决策的理想解法

就多属性决策问题，本文介绍理想解法和一种客观赋权法。     

不确定性多属性决策中确定属性熵权的一种方法

针对属性值以区间数形式给出的不确定性多属性决策中确定属性权重的问题，提出了一种区间数熵权的确定方法．依据多属性决策中传统熵权确定方法的思路，首先，通过构建两个最优化模型，求得区间熵；然后根据传统熵权确定公式及区间数运算法则得到以区间数形式表示的属性熵权．该方法具有概念清晰、实用的特点，得出的属性熵权能够较好地反映各属性信息的差异程度．最后通过一个算例说明了该方法的实用性和有效性．     

区间型多目标决策权重确定及合理性判别

针对权重为区间数的区间型多目标决策问题提出了一种新方法. 先确定指标的权重区间数,采用随机赋权法选取各个指标权重, 再结合Monte Carlo仿真分析权重确定的合理性和获得最优方案. 工程实例分析证明该方法有效.     

权重信息未知的区间直觉模糊多属性决策方法

针对权重信息完全未知且属性值为区间直觉模糊数的多属性决策问题,提出了一种基于线性规划和投影模型的决策方法.该方法首先引入区间直觉模糊数相离度的概念,然后,给出了一种基于加权属性值离差最大化的线性规划模型,通过求解此模型得到相应的属性权重.进而利用各个方案的加权属性值在加权模糊正理想点上的投影对方案进行排序.最后用实例说明了该方法的可行性和有效性.     

一种确定模糊数决策矩阵属性权重的方法

在实际的多属性决策过程中,往往由于决策自身的模糊和不确定因素,从而导致了方案的属性值、属性权系数等等参数的不确定和不完备.针对关于属性权重未知且属性值为三角模糊数的多属性决策问题,利用属性的熵计算出属性权重,三角模糊数排序进行比较,进而从备选方案中选出最优方案.实例分析说明,该方法在实际应用中是可行有效的.     

由灰色关联度确定权重的客观多目标决策法

提出一种由灰色关联度确定权重的客观多目标决策方法，该法充分利用了实际指标因素值的相互关联性，建模思路明确，决策结果区别度大，实证分析表明本法是可行，有效的。     

主客观联合赋权法在矿井通风系统评价中的应用

指标权值的确定对矿井通风系统方案评价结果有重要的影响。采用三标度层次分析法和变异系数法综合确定主客观权值,即主客观联合赋权法,参考了专家意见和指标取值的变异性,很好地体现出各指标的相对重要性,充分反映出各指标的客观实际情况,避免判断结果出现偏差。     

动态多指标决策的一种分析方法

本文针对一类动态多指标决策问题，提出了一种决策分析方法，并以实例说明该方法的应用。     

一种不同偏好信息下的多目标群决策方法

研究决策者给出属性偏好信息的多目标群决策问题。根据多个决策者给出关于属性的两类偏好信息———属性偏好顺序和AHP判断矩阵,首先构造一个转换函数将不同的偏好信息作归一化处理———转化为AHP判断矩阵,其次建立了一个能够集成决策群体对属性偏好信息的线性目标规划模型,通过求解该模型算出群体对属性权重的集成值,最大程度地反映了每个决策者的偏好。最后给出了一个算例。     

一种基于SPA的不确定多属性决策的排序方法

针对具有不确定性区间数的多属性决策问题,提出了一种基于集对分析的排序方法.通过介绍一个决策分析模型,把属性权重和决策矩阵均为区间数的多属性问题转化为区间数表示的决策方案综合评价值.然后把该区间评价值转化成联系度的形式,并给出排序准则.最后,通过算例验证该算法的有效性.     

不完全信息条件下的多指标决策及应用

提出了一种指标的权重信息不完全的多指标决策问题,探讨了其决策原理和方法,并将它应用于军事领域。     

H—OWA算子及其在多属性决策中的应用

类似于Bonferroni平均算子和BON-OWA算子,分别引入含参量的Heronian平均算子和H～OWA算子,并研究它们的一些性质,如幂等性、单调性及有界性等,并将H—OWA算子应用于多属性决策。     

给出方案偏好值的模糊多属性决策方法

针对属性值均为模糊变量,属性权重完全未知但给出方案偏好值的模糊多属性决策问题给出了决策方法。该方法通过建立一个模糊期望值目标规划模型来确定属性的权重,基于简单加权平均法则来计算方案的模糊综合评价值,利用比较模糊变量大小的期望值方法来对方案进行排序。最后通过实例说明了该决策方法的可行性和有效性。     

指标排序条件下方案有偏好的多指标决策及应用

为了解决指标条件下决策者对方案有主观偏好信息的多指标决策问题,给出了决策分析模型,了决策原理和方法,并给出实例。     

基于中值-半宽(M-H)的区间多属性决策方法

从不确定区间数的中值与半宽角度出发研究属性权重信息完全未知且属性值以区间数形式给出的多属性决策问题。文中给出区间数定义,构建中值-半宽(M-H)区间数排序方法与运算法则;给出基于(M-H)区间数决策矩阵的规范化方法,依据决策方案与理想方案的关联系数离差最大化原则,提出求解属性权重的优化方法,并通过实例验证了该方法的实用性和有效性。     

多属性决策的直觉模糊排序评估法及实验分析

多属性决策不但可处理多目标间的冲突、模糊问题,尚可处理优先次序不同的问题,因而在应用面上受到广泛地探讨．本研究是以直觉模糊集合为基础来发展多属性决策问题中的直觉模糊排序评估法,目的在于解决直觉模糊权重资料搜集的困难,以建构数学规划模型求解,提出1套新的排序评估法．在数据简化之计算实验部分,采用随机数模拟分析的方式,计算一致率、矛盾率、反转率与等级相关系数4大指标,比较最后的结果是否和未变化前一致．实验结果发现,当控制方案个数时,前3个指标的平均维持相当高的程度,等级相关系数的部分,也呈现出平均值越高,标准差越低的趋势．因此可得知,若要进行简化的程序,可在矩阵或权重部分进行部分简化;此外,当所需之决策方案个数增加时,转换前后的决策矩阵,其运算结果会越趋一致．     

直觉模糊多属性决策自适应一致性算法研究

针对直觉模糊多属性决策问题中专家决策矩阵一致化问题,在使用直觉模糊加权平均算子对专家决策矩阵进行集结得到群决策矩阵的基础上,作者提出了依靠专家决策矩阵和群决策矩阵进行自适应迭代算法,对专家决策矩阵进行反复修正,使之与同步更新的群决策矩阵间达到可接受的一致性程度。算法不需要专家对决策矩阵进行反复的修正,提高了决策的效率。通过计算实例验证了算法的有效性。