基于分布式偏好关系的多属性决策方法及应用

针对利用分布式偏好关系建模且考虑其一致性的多属性决策问题,提出了一种满足一致性的多属性决策方法。给定相邻方案间的分布式偏好关系,首先构建了基于等级得分值的等级合成规则并分析其性质;然后基于等级合成规则定义了分布式偏好关系矩阵的一致性判定准则,进而提出满足一致性的不同方案对间分布式偏好关系合成规则;最后以此规则为核心,设计多属性决策方法的流程,产生了满足一致性的决策结果。将提出的方法应用于芜湖市战略性新兴产业评估,验证了该方法的应用性和有效性。

分布式乘性偏好环境下考虑决策者偏好调整意愿的最优-最劣多准则决策方法

本文研究了分布式乘性偏好环境下的多准则决策问题。一方面,为了处理乘性偏好多准则决策问题中决策者采用语言等级刻画准则之间偏好强度时,在语言等级的选择上可能存在的犹豫不确定性,以及在采用多个语言等级但对每个语言等级有明确偏好度的问题,首次提出了分布式乘性偏好关系的概念。该偏好关系在刻画决策者关于准则之间的偏好强度时既继承了乘性偏好值的有效性,又解决了决策者在多个可能乘性偏好值之间选择时存在的犹豫问题。另一方面,针对传统Best-Worst Method(BWM)对不满足一致性要求的偏好进行迭代调整时,未考虑决策者自身调整意愿和调整过程复杂、计算工作量大等局限问题,在分布式乘性偏好环境下构建了考虑决策者偏好调整意愿的BWM。该改进的BWM在最大化保留决策者原始偏好的同时,能使偏好快速达到一致性要求。关于某公司商业用车的决策案例验证了本文方法在应用方面的可行性和有效性。

分布式语义决策模型应用于财务共享服务

由于分布式语言偏好关系(DLPRs)能够更好地处理偏好选择中的不确定性,为决策提供更优化的信息表达方式。在应用DLPRs过程中,改进一致性能够大幅度提高决策的可靠性,因此建立了调整乘性一致性的分布式语义决策模型。首先,构建了得到乘性一致DLPRs的新方法,并在此基础上设计了DLPRs的一致性调整算法,通过局部调整元素对一致性进行提升;其次,基于一致性调整算法以及分布式语义平均算子,建立了分布式语义决策模型;最后,应用于财务共享服务中心建设,并与现存的方法进行比较,验证了模型的可行性。

基于比较可能度的多属性决策方法

围绕多等级上同时考虑优于、劣于、无差异和不确定等四种成对方案间关系的不同分布式偏好关系(DPR),提出一种基于其比较可能度的属性权重未知的多属性决策方法。首先,利用各等级的得分值将分布式偏好关系转为得分值区间,并基于得分值区间构造服从均匀分布的分布式偏好关系比较可能度;其次,通过理论分析证明其与未考虑分布的比较可能度间的大小关系及其取值差异范围;最后运用提出的比较可能度形成属性权重未知的多属性决策流程,产生高辨识度的决策解。将提出的方法运用于求解芜湖市战略性新兴产业的评估问题,验证了方法的正确性和有效性。

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.