区间型多属性决策的一种新方法

定义了区间型理想点以及决策方案在区间型理想点上的投影等概念 .对于属性值以区间数形式给出的区间型多属性决策问题 ,提出了一种新的决策方法 .该法无需对区间数进行比较和排序 ,具有简洁、直观、易于计算等特点 .

区间数排序的可能度法及其应用

给出了区间数比较的一个可能度公式,详细研究了它与文献[1.FacchinettiG,RicciRC,MuzzioliS.Noteonrankingfuzzytriangularnumbers.InternationalJournalofIntelligentSystems,1998,13:613—622;2.达庆利,刘新旺.区间数线性规划及满意解.系统工程理论与实践,1999,19(4):3—7]中所提的公式之间的关系,并研究了这些公式所具有的一些优良性质,如:互补性、传递性等.基于可能度公式,给出了区间数排序的可能度法,并运用它来解决不确定型多属性决策的方案排序问题.

多属性决策的组合赋权方法研究

提出了多属性决策组合赋权的一种线性目标规划方法 ,该法把主观和客观两类权重信息相结合 ,既能充分利用客观信息 ,又尽可能地满足决策者的主观愿望 ,且具有思路清晰、简洁实用、易于计算机上实现等特点。最后通过算例说明了方法的可行性和有效性。

基于模糊语言评估的多属性决策方法

研究了属性权重确知、属性值以模糊语言形式给出的多属性决策问题 ,定义了一种模糊语言评估标度并给出其相应的区间数表达方式 .利用区间数运算法则对各方案的属性值进行集结 .基于区间数之间两两比较的可能度公式 ,构造可能度矩阵 ,并利用已有的排序公式求出其相应的排序向量 ,进而对决策方案进行排序和择优 .最后进行了实例分析 .数值结果表明

区间数的排序方法研究

给出区间数两两比较的一个简洁公式 ,详细研究它的一些性质 ,如互补性、传递性等 ;

衡量判断矩阵相容性的一个通用指标

首先介绍了互反判断矩阵与互补判断矩阵之间的转换公式 ,以及完全一致性互反判断矩阵和完全一致性互补判断矩阵之间的关系 .然后在综合考虑互反判断矩阵与互补判断矩阵各自特点的基础上 ,给出了衡量判断矩阵 (包括互反判断矩阵和互补判断矩阵 )相容性的一个通用指标 ,以及互反权重矩阵和互补权重矩阵等概念 .对判断矩阵的相容性和一致性详细地进行了研究 ,并给出了衡量判断矩阵相容性准则 .这些结果在群组决策中具有良好的应用前景 ,有助于进一步提高决策的合理性和有效性 .最后进行了算例分析 .

模糊综合评价的两种新算法

基于模糊综合评价矩阵的不同类型 ,给出了模糊综合评价的两种新算法 :对于数字型评判矩阵 ,采用指数加权算法 ;对于区间型评判矩阵 ,提出了误差分析算法 。

一种组合加权几何平均算子及其应用

提出了一种集结数据信息的组合加权几何平均 (CWGA)算子 ,证明了加权几何平均(WGA)算子以及有序加权几何平均 (OWGA)算子均为CWGA算子的特例 .CWGA算子的根本特点是 :不仅考虑每个数据的自身重要性程度 ,而且还体现了每个数据所在位置的重要性程度 .最后 ,提出了一种基于WGA及CWGA算子的多属性群决策方法 。

3种基于互反判断矩阵的互补判断矩阵排序法

引进了互反判断矩阵与互补判断矩阵之间的转换公式 ,介绍了完全一致性互反判断矩阵和完全一致性互补判断矩阵之间的关系 .提出了 3种基于互反判断矩阵的互补判断矩阵排序方法 ,详细地研究了它们的一些优良性质 ,如 :强条件下保序性等 ,并进一步把这些方法推广到群体决策环境中 .从而弥补了互补判断矩阵排序理论和方法的不足 ,为解决互补判断矩阵排序问题提供了新的途径 .理论分析和数值结果均表明 :这些排序方法具有简洁、可行、且易于计算器或计算机上实施等优点 .

一种基于方案满意度的不确定多属性决策方法

定义方案的综合属性理想值和综合属性负理想值 ,提出不确定多属性决策中的一个新概念——方案满意度 ,给出一种基于方案满意度的单目标最优化模型 ;通过求解该模型即可获得属性权重信息完全未知或只有部分权重信息的不确定多属性决策问题的方案排序 ;最后通过实例说明该模型的合理性和有效性。

一种基于可能度的区间判断矩阵排序法

给出了区间数两两比较的一种可能度公式,以及文献[4]中的方法参数k,m的取值范围,提出了一种基于可能度的区间判断矩阵排序方法。最后,通过算例说明了该法的可行性和有效性。

一类不确定型多属性决策问题的排序方法

研究了属性权重信息完全未知且属性值以区间数形式给出的不确定型多属性决策问题 ,给出了区间数决策矩阵的规范化公式 .基于区间数相离度 ,给出了求解属性权重的一个简洁公式 ,并提出了一种基于可能度的决策方案排序方法 .最后通过实例说明了该法的实用性和有效性 .

偏好信息为模糊互反判断矩阵的模糊多属性决策法

研究只有部分权重信息且决策者对方案的偏好信息以模糊互反判断矩阵形式给出的模糊多属性决策问题。提出了一种基于目标规划模型的模糊多属性决策方法。该法首先基于模糊互反判断矩阵 ,利用转换函数将决策信息一致化 ,建立了一个目标规划模型 ,通过求解该模型确定属性的权重 ,然后运用加性加权法求出各方案的模糊综合属性值 ,并利用已有的三角模糊数排序公式求得决策方案的排序。

混合判断矩阵的两种排序方法

定义了两个新概念———混合判断矩阵和完全一致性混合判断矩阵。针对决策中专家给出的判断信息———混合判断矩阵 ,基于互反判断信息和互补判断信息的转换公式 ,提出了两种求解混合判断矩阵排序向量的简便方法 ,然后把它们进一步推广到群体决策的情形 ,并应用于决策方案的排序和择优。

六类不确定型判断矩阵的相容性研究

介绍区间数互补判断矩阵、区间数互反判断矩阵、区间数混合判断矩阵、三角模糊数互补判断矩阵、三角模糊数互反判断矩阵和三角模糊数混合判断矩阵等概念 ,给出衡量六类不确定型判断矩阵 (区间数互补判断矩阵、区间数互反判断矩阵、区间数混合判断矩阵、三角模糊数互补判断矩阵、三角模糊数互反判断矩阵以及三角模糊数混合判断矩阵 )同类型之间相容性的两个通用指标 ,并给出上述六类不确定型判断矩阵相容性的度量准则 ,最后进行算例分析。

一种改进的行和归一化排序方法

提出了一种改进的行和归一化排序方法 (INRAM) ,从保序性、置换不变性、相容性和累积优势度等方面对该方法的合理性进行了研究 ,并且利用互补判断矩阵和互反判断矩阵之间的转换公式 ,给出了相应的求解互补判断矩阵排序向量的算法 ,从而丰富和发展了互反和互补判断矩阵的排序理论 .最后 ,通过算例将NRAM法和INRAM法与特征根排序方法 (EM)及对数最小二乘法 (LLSM)作了对比分析 .数值结果表明 :INRAM法不仅简洁易行 ,而且与EM法的排序结果完全一致 。

AHP中区间判断矩阵排序的区间数广义x^2法

本文研究了ＡＨＰ中区间判断矩阵排序的新方法—区间数广义ｘ２法（ＩＧＣＳＭ）。

两种修正判断矩阵一致性方法的比较分析

对层次分析法中判断矩阵一致性的修正方法进行了研究 ,证明了修正判断矩阵一致性的加权算术平均法的收敛性 ,并同加权几何平均法进行了详细的比较 .理论分析表明 :虽然这 2种方法都具有收敛性 ,且均可对一致性较差的判断矩阵进行修正 ,但加权几何平均法比加权算术平均法简洁 ,且前者无需通过转换 ,直接保持了修正后的判断矩阵的互反性 .数值结果也显示

有序加权集结算子的赋权方法

对有序加权集结算子中的 2个最重要算子 (有序加权平均算子和有序加权几何平均算子 )的赋权方法进行了研究 .利用已知的样本数据以及专家事先对每个样本所给定的偏好集结值 ,给出了部分权重信息下求解这 2种算子的加权向量的线性目标规划模型 ,通过算例对模型进行了说明 .

区间直觉模糊信息的集成方法及其在决策中的应用

对区间直觉模糊信息的集成方法进行了研究.定义了区间直觉模糊数的一些运算法则,并基于这些运算法则,给出区间直觉模糊数的加权算术和加权几何集成算子.定义了区间直觉模糊数的得分函数和精确函数,进而给出了区间直觉模糊数的一种简单的排序方法.最后提供了一种基于区间直觉模糊信息的决策途径,并进行了实例分析.