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[期刊] 统计与决策
[作者]
龚本刚 王嘉丽 张孝琪
针对属性值为正态随机变量且属性权重未知的多属性决策问题,文章提出一种基于证据推理-前景理论的正态随机多属性决策方法。将属性值离散化,运用Mass函数处理自然状态下离散区间内的概率信息;将其他备选方案作为动态参考点,为保证随机变量计算时信息不丢失,将属性值离散化,计算备选方案属性前景值;运用熵权法计算决策属性权重,并运用证据推理对备选方案属性前景值和属性权重进行融合、排序。通过算例验证该方法的可行性与稳定性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
闫书丽 杨万才 肖新平
本文针对属性权重信息完全未知且属性值有实数、区间数和模糊数的混合型多属性决策问题,提出一种新的决策方法,根据已有数据,按照偏差函数建立模型计算出各指标权重;在此基础上,求出各方案与理想方案间的灰色关联度来求解权重未知的混合型多属性决策问题,从而推广了关联度的应用范围,同时为权重未知的混合多属性决策问题提供了新的方法。
[期刊] 管理现代化
[作者]
李铭洋 李博 曲晓宁 霍春辉
针对具有属性期望且属性权重部分未知的多属性双边匹配问题,提出一种双边匹配决策方法。依据离差最大化方法建立关于属性权重的优化模型,通过求解模型确定属性权重向量;进而以双边主体的综合效用最大为目标建立多目标优化模型,通过模型求解获取最终的双边匹配结果。
[期刊] 管理现代化
[作者]
李铭洋 李博 曲晓宁 霍春辉
针对具有属性期望且属性权重部分未知的多属性双边匹配问题,提出一种双边匹配决策方法。依据离差最大化方法建立关于属性权重的优化模型,通过求解模型确定属性权重向量;进而以双边主体的综合效用最大为目标建立多目标优化模型,通过模型求解获取最终的双边匹配结果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘庆 许霞 王昌
为了对不确定环境下权重信息未知的多属性问题作出合理的识别和决策,文章提出了一种基于Vague集的模糊多属性决策新方法。首先在分析现有Vague集相似度量的基础上,定义了新的Vague集之间相似度量公式。然后,通过改进的熵权法客观地确定了各属性指标的权重,采用TOPSIS法得到各方案与正负理想方案之间的加权距离。最后,通过加权距离构建了一个相对贴近度函数,并根据相对贴近度函数值的大小对各方案进行排序,确定最优方案。通过仿真实例与已有相关方法进行比较分析,验证了该方法的可行性与有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李朝玲 高齐圣
文章针对解决具有语言评价信息的多属性群决策问题,提出了一种基于熵权系数法和二元语义的新的决策方法。该方法采用近年来最新发展的二元语义概念对语言评价信息进行处理和计算。对于属性权重未知的情形,应用熵权系数法进行确定,然后采用二元语义加权平均算子进行集结计算,继而对决策方案进行排序和择优。文章最后给出了一个实例分析,结果表明该方法简单,有效和易于计算。
[期刊] 工业工程
[作者]
蔡晨光 邹浩
针对属性权重未知的重大民生决策事项，提出了一种基于公众双重评价的多属性大群体决策方法。首先，根据公众给出的双重评价信息确定各方案的属性值和整体表现情况。然后分别计算各方案属性值与认可度之间、属性值与非认可度之间的关联水平，根据两类关联度测度结果确定属性权重的取值区间。以所有方案属性值的信息离差度最小化为目标构建优化模型确定属性权重。利用TOPSIS法对方案进行排序，确定最优方案。最后通过算例对本文提出的方法进行验证。根据算例验证结果可知，本文提出的方法可以将公众评价信息融入决策活动之中，以此为依据确定相关决策信息和属性权重，使得决策结果能够充分反映民意，确保决策的有效性。
关键词：
公众评价 大群体 多属性 决策
[期刊] 运筹与管理
[作者]
刘洋 樊治平 张尧
针对属性具有关联性的正态随机多属性决策问题,给出一种决策方法。首先,将正态随机变量形式的属性值进行规范化;然后,在考虑属性之间具有关联性的情况下,运用正态随机变量计算公式和Choquet积分计算公式,对规范化后的属性值进行集结,得到各方案的正态随机变量形式的综合评价值。进一步地,依据事先定义的正态随机变量的序关系确定规则,对各方案的综合评价值进行排序,进而确定方案的排序结果。最后,通过一个算例说明了本文给出方法的可行性和有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
任剑 王坚强
在实际决策中,决策者经常面临不确定的环境,事先无法取得精确的属性值。随机多属性决策,即属性值为随机变量的多属性决策,是不确定型多属性决策中非常重要的类型。根据随机变量的类别,随机多属性决策同样可以分为:离散型和连续型两种情形。目前关于离散型随机多属性决策的研究并不多见。本文考虑了有信息缺失的离散型随机多属
[期刊] 统计与决策
[作者]
王中兴 徐玲
对于模糊多属性决策问题,本文通过a-截集技术将梯形模糊数的属性值转化为区间数属性值,运用区间数的相离度构造度量方案属性值差异的函数。然后,依据属性值差异最大化的手段确定属性权重,并基于可能度矩阵排序给出一个对所有方案进行优劣排序的方法。
关键词：
多属性决策 梯形模糊数 属性 权重
[期刊] 运筹与管理
[作者]
梁昌勇 戚筱雯 张鑫
针对具有不同粒度语言评价矩阵和属性未知的群决策问题,给出了一种基于二元语义和TOPSIS算法的群决策方法。在该方法中,首先给出了不同粒度语言评价矩阵一致化为由基本语言评价集表示的二元语义信息的方法;然后引入TOPSIS的方法,结合二元语义形式计算规则,确定未知的属性客观权重,利用二元语义集结算子,得到单个决策者对方案的评价值;再通过T-OWA算子对各决策者给出的评价信息进行集结和方案选优;最后给出了一个算例。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
何立华 王栎绮 张连营
对于多属性群决策中专家权重确定的问题,本文提出了基于聚类的专家权重确定方法,将专家权重分为类别间权重和类别内权重,对专家聚类步骤和类别间权重的计算方法进行了改进。通过专家给出的判断矩阵构建相容度矩阵,利用系统聚类原理,对相容度矩阵进行聚类,得到最大相容度谱系图。通过最大相容度间的距离和给定阈值的比较,对专家进行恰当分类,从而避免了根据现有研究步骤只能将专家分为两类的不足。此外,在确定类别间权重时,除继续对类容量较大的类赋予较大的类别间权重系数外,还引入专家判断矩阵的属性权重一致性来反映类别间的差异,从而有效避免了当某几类专家中含有相等数目专家时,赋予这几类专家相同类别间权重系数的问题。所提方法...
[期刊] 统计与决策
[作者]
李磊 王玉倩
文章针对属性值为区间数的多属性群决策问题(MAGDM),将专家决策偏好的判断矩阵转化为相对应的二维平面点集,应用模拟植物生长算法(PGSA),求得各专家决策偏好意愿点的群体最优集结点,即广义Fermat点。通过将各专家决策偏好意愿点与群体最优集结点进行比较,并根据离差和最小化原则确定专家权重。为了验证方法的合理性和有效性,选择了其他学者的研究算例,对其进行了平行的算例研究,得到了相同的研究结果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李磊 王玉倩
文章针对属性值为区间数的多属性群决策问题(MAGDM),将专家决策偏好的判断矩阵转化为相对应的二维平面点集,应用模拟植物生长算法(PGSA),求得各专家决策偏好意愿点的群体最优集结点,即广义Fermat点。通过将各专家决策偏好意愿点与群体最优集结点进行比较,并根据离差和最小化原则确定专家权重。为了验证方法的合理性和有效性,选择了其他学者的研究算例,对其进行了平行的算例研究,得到了相同的研究结果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈孝新
多属性决策是决策理论与方法研究的重要内容,现已被广泛应用于社会科学、经济科学、管理科学、军事科学等。然而,属性权重完全未知会引起决策方案选优的不确定性,仅凭已有的客观信息
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