基于模糊不确定性理论的Bernardo方法

Bernardo方法是一种多属性群决策方法。针对Bernardo方法,本文结合模糊不确定性理论,提出"模糊Bernardo"方法:利用模糊变量表示决策者对多方案排序的模糊目标值,给出其Bernardo方法的模糊混合0-1规划模型和模糊机会约束混合0-1规划模型。该方法为群决策提供了一种多方案排序问题的实用且有效的理论依据和计算方法。最后通过实例对此方法予以验证。

基于模糊群决策理论的博弈联盟选择

研究在模糊博弈环境下如何选择合适的局中人形成优势合作联盟的方法.基于模糊不确定性理论,推广和改进了多属性群决策的Bernardo方法.将该方法应用于具有模糊资源约束的博弈联盟选择问题,给出了博弈联盟选择的模糊机会约束模型及求解方法.为现实博弈联盟选择提供了一种有效可行的模糊群决策方法.

资源约束下的动态联盟伙伴选择方法

世界各国的国防科技工业都面临着新的竞争环境和竞争方式。"为竞争而合作、靠合作去竞争"的动态联盟成为国防科技工业进行组织创新的有效手段。伙伴选择是动态联盟中一个十分重要的问题,伙伴挑选的成功与否直接关系到动态联盟的合作效果和成败。通过构造群体排序矩阵Gk发现了Bernardo群决策方法是线性分配法的推广,通过分析线性分配法的缺陷指出了Bernardo群决策方法的不足,进而提出了改进的Bernardo方法。建立了具有资源约束的伙伴选择的改进Bernardo模型,不仅可以求得资源约束下候选伙伴的优劣排序,还能求得资源约束下参与动态联盟的最优伙伴数量和最优伙伴组合方案。

线性分配法及Bernardo方法的改进研究

线性分配法是一种单人多属性决策方法,Bernardo方法是在线性分配法基础上的群决策方法。通过引入模糊大于关系与权重的思想对两种方法进行了改进,进一步细化了方案排序的优劣程度,避免了一些模棱两可的情况甚至错误情况出现,提高了两种方法的准确性。另外在Bernardo方法中引入加权重的ris,使之更加合理。从改进线性分配法谈起,讨论了改进多人多准则的Bernardo方法,并对两种改进方法分别进行示例研究,最后进行了总结。

突破性技术创新研发联盟伙伴选择研究

突破性技术创新研发联盟的研究已成为国内外学术界共同关注的重大理论和实践课题,而伙伴选择是研发联盟中一个十分重要的问题,伙伴挑选的成功与否直接关系到研发联盟的合作效果和成败.在分析Bernardo方法缺陷的基础上,提出改进的Bernardo方法,并将改进的Bernardo方法运用到突破性技术创新研发联盟的选择中,得到了候选伙伴的优劣排序.

突破性创新研发联盟最优伙伴组合方案研究

突破性创新研发联盟的研究已成为国内外学术界共同关注的重大课题,而伙伴选择是研发联盟中一个十分重要的问题,伙伴挑选的成功与否直接关系到研发联盟的合作效果和成败.在分析Bernardo方法缺陷的基础上,提出改进的Bernardo方法,进而建立具有资源约束的伙伴选择的改进Bernardo模型,并将其应用到突破性创新研发联盟最优伙伴的选择中,不仅可以求得资源约束下候选伙伴的优劣排序,还能求得参与研发联盟的最优伙伴数量和最优伙伴组合方案.