突发事件应急响应的多属性风险决策方法研究

针对突发事件发展演变的多状态并导致不同结果的情形,提出了一种突发事件应急响应的多属性风险决策方法。首先描述了突发事件应急响应的多属性风险决策问题;然后依据方案应对突发事件不同状态的损益信息构建具有区间数信息形式的综合决策矩阵,并在此基础上计算各应急方案的综合评价值。进一步地,给出了一个基于概率计算的综合评价值排序方法,进而确定应急方案的排序结果。最后,通过一个算例说明了本文提出方法的可行性和有效性。

基于相对优势的多属性风险决策方法

针对一类多属性风险决策问题,提出一种基于相对优势的方案排序方法。方案之间的优劣关系是方案前景取值和风险2个因素共同作用的结果,因此引入信息熵和标准差作为前景的风险度量,并基于方案之间关于前景期望和风险度量的差异提出相对优势的概念来描述方案之间的优劣程度,根据综合相对优势矩阵可得到决策方案最终的权重向量。算例证明了所提方法的有效性。

基于EU-R准则的多属性风险决策方法

风险决策问题中确定方案间的优劣关系必须综合方案前景的期望效用以及前景风险.针对一类多属性风险决策问题,首先规范了其描述方法,其次明确了标准差-信息熵风险度量的概念,然后提出期望效用-风险评价准则,并建立方案的综合评价函数,能够反映决策者风险偏好和效用-风险权衡对决策的影响,最后通过算例验证所提方法的有效性,深入分析决策者主观态度与决策结果间的关系.

考虑后悔规避的风险型多属性决策方法

针对属性值为区间数的风险型多属性决策问题,提出了一种考虑决策者后悔规避心理行为的决策分析方法。依据后悔理论的思想,给出了关于属性值的效用值计算公式,并在此基础上,给出了方案两两比较的后悔值和欣喜值的计算公式,进而通过计算方案两两比较的后悔值和欣喜值分别建立后悔值矩阵和欣喜值矩阵。通过计算每个方案相对于其他方案的总体后悔值和总体欣喜值可得到每个方案的排序值,并依据排序值的大小对所有方案进行排序。最后,通过一个算例说明了该方法的可行性和有效性。

基于前景理论的风险型混合多属性决策方法

针对考虑决策者给出期望信息的风险型混合多属性决策问题,提出一种基于前景理论的决策分析方法.依据前景理论的思想,首先将决策者给出的各属性期望作为参照点,然后通过计算清晰数、区间数和三角模糊数三种形式属性值相对于参照点的收益和损失,分别建立了风险收益矩阵和风险损失矩阵,在此基础上,依据前景理论计算每个方案的综合前景值,并根据综合前景值的大小进行方案排序.最后,通过算例说明了提出方法的可行性.

风险型多属性决策的一种求解方法

在属性取值的分布函数已知的假设条件下,给出了风险型多属性决策问题的一种求解方法.通过随机变量取值大小的比较,利用概率指标描述方案在同一属性下的优劣程度;基于加权的思想,将方案在各属性下的优劣程度集结得到方案间的总体优劣程度,并建立方案两两比较的可能度矩阵———模糊互补判断矩阵.据此得到方案的排序结果.该方法直观、简便,而且不要求对风险决策矩阵进行规范化.最后,把属性值为区间数的多属性决策问题作为风险型多属性决策问题的特例,给出了算例.

基于综合赋权的风险型多属性决策方法

讨论了属性值是有限区间上的连续型随机变量的风险型多属性决策问题。首先,通过密度函数的变换,研究了风险决策矩阵的规范化问题。基于主客观赋权的思想,建立了一个确定综合权重的模型,并给出了求解此类问题的一种方法。最后,以属性值为区间数的多属性决策问题作为特殊情况,给出了实例。

一种基于前景理论的风险型区间多属性决策方法

针对带有决策者期望且概率和属性值均为区间数的风险型多属性决策问题,提出一种基于前景理论的决策方法。在本文中,考虑了决策者的心理行为因素,首先以决策者对各属性的期望作为参照点,然后计算在每种自然状态下,每个方案针对各属性的属性值相对于参照点的收益和损失;进一步地,依据前景理论的思想,通过计算每个方案针对各属性的前景值建立前景决策矩阵;在此基础上,运用简单加权原则计算每个方案的综合前景值,并通过建立综合前景值两两比较的可能度矩阵对所有方案进行排序。最后,通过一个算例说明了该方法的可行性和有效性。

基于后悔理论的不确定风险型多属性决策VIKOR方法

针对属性权重已知,状态概率为区间数,属性值为三角模糊数的风险型多属性决策问题,文章考虑决策者的有限理性,提出了一种基于后悔理论的VIKOR方法:首先将决策矩阵进行规范化处理,基于后悔理论得到后悔感知决策矩阵;分别计算最大群体效用值和最小个体遗憾值;然后依据决策机制系数得到最终的评价指标值,并通过构建指标值最小化的优化模型来求解点概率向量,从而得到最终的方案排序结果。最后给出了具体算例说明VIKOR方法的可行性和实用性。

考虑决策者给出参照点的风险型模糊多属性决策方法

针对考虑决策者给出参照点情形的风险型模糊多属性决策问题,给出了基于累积前景理论的决策方法。首先给出了一种基于模糊结构元的模糊数排序方法;然后,将模糊决策信息转化为一种由模糊结构元表示的信息;进一步地,考虑决策者的心理行为因素并依据累积前景理论将不同自然状态下所对应的由模糊结构元表示的益损值转化为模糊前景价值;在此基础上,通过计算每个方案的综合模糊累积前景值并运用基于模糊结构元的模糊数排序方法对其进行排序,从而得到方案排序结果。最后,通过一个算例分析验证了该方法的可行性及有效性。

基于Bayes理论与Monte Carlo模拟的风险型多属性群决策方法

针对方案属性值为随机变量、属性权重未知的风险型多属性群决策问题,根据决策者有无先验信息、专家估计方差是否可知等情形,提出了两类集结决策者和专家主观概率的多元Bayes模型。这些模型先将群体对属性值的估计集结成单一分布,然后用Monte Carlo模拟的方法,通过计算每个方案的排名期望值,得到各方案的排序。给出了应用该方法的具体步骤,实例分析验证了方法的有效性和实用性。

基于风险型多属性决策的编队空中目标威胁评估

在深入分析编队空中目标威胁影响因素的基础上,针对威胁评估的不确定因素,结合编队防空作战的实际情况,建立编队空中目标威胁评估的风险型多属性决策模型,从而提出基于风险型多属性决策的编队空中目标威胁评估方法,为解决不确定环境下的编队空中目标威胁评估问题提供了一条新的途径。最后,通过实例说明该方法的有效性。

WC-OWA算子的拓展及其在风险型多属性决策中的应用

研究WC-OWA算子的拓展形式,得到了一些新的数据集成算子,并对其性质进行了研究。在此基础上,探讨属性值以区间形式给出的风险型多属性决策的方法,并用实例进行分析说明该方法的可行性。

考虑决策者给出部分属性期望的风险型多属性决策方法

针对决策者给出部分属性期望的风险型多属性决策问题,提出了一种决策分析方法。在该方法中,首先,依据决策者在各自然状态下给出的属性期望信息,将原始决策问题转化为没有属性期望和具有属性期望的两个独立的风险型多属性决策问题;然后,针对没有属性期望的风险型多属性决策问题,依据期望效用理论,计算各属性下属性值所对应的效用值,进而得到每个方案的综合效用值;进一步地,针对具有属性期望的风险型多属性决策问题,依据累积前景理论,将决策者给出的属性期望视为属性的参照点,进而计算各属性值的前景价值及决策权重函数值并计算每个方案的综合累积前景值;在此基础上,计算得到每个方案的总体效用值,并依据总体效用值的大小对所有方案进行排序。最后,通过一个算例说明了该方法的可行性和有效性。

基于目标的风险型多属性群决策方法研究

在基于目标决策理论的基础上,分析决策者目标的不同类型及对应的目标效用函数,并针对决策者目标不同以及决策方案属性值为随机变量的风险型群决策问题,提出基于目标期望效用最大化的群体偏好集结方法。首先,该方法将属性的随机性、目标的随机性及决策者目标的满足程度转化为目标期望效用函数;其次,按期望效用类似的线性集结方式进行个体偏好的集结;最后,根据群体目标期望效用值形成方案排序。算例验证了该方法的有效性和实用性。

基于随机优势与概率优势的风险型多属性决策方法

本文讨论属性值用概率分布函数描述的风险型多属性决策问题。首先,分析了利用随机优势描述偏好的局限性;其次,给出概率优势的概念,并得出了随机优势与概率优势在比较随机变量取值优劣方面具有互补性的结论;再次,针对风险型多属性决策问题,结合随机优势与概率优势共同描述方案在单个属性下的局部偏好,并利用赋值级别高于关系的思想集结得到总体偏好关系;最后给出了一个实例,计算结果表明:与文献中仅用随机优势描述偏好的方法相比,本文所给的决策方法的求解结果要好。

考虑多人给出参照点的风险型多属性决策方法

针对多人给出参照点的风险型多属性决策问题,提出了一种基于累积前景理论的决策分析方法.在该方法中,首先依据累积前景理论,计算每个参与决策人针对不同自然状态下每个方案的属性值的前景价值及决策权重函数值,进而得到每个参与决策人针对各方案的综合累积前景值;然后,计算每个参与决策人的决策信息与总体决策信息的期望一致性程度,并得到每个参与决策人的权重;在此基础上,计算各方案的总体累积前景值,并依据总体累积前景值的大小对各备选方案进行排序.最后,通过一个数值算例来说明该方法的可行性.

基于后悔理论和证据推理的风险型多属性决策

针对属性权重和自然状态发生概率信息均不完全的风险型多属性决策问题,以区间数来表示不确定属性值,在考虑决策者心理行为的情况下,提出了一种基于证据推理的决策方法.该方法通过证据推理法对区间信息进行集结,利用后悔理论构建决策者对各方案的感知效用;通过构建综合感知效用值最大化的优化模型,来求属性权重和自然状态发生概率;并根据可能度矩阵进行方案排序;最后通过算例验证了该方法的可行性和有效性.

基于证据推理的有限理性风险型多属性决策

针对带有决策者期望的风险型多属性决策问题,提出一种结合直觉模糊熵和直觉模糊相似度的属性权重优化方法,并应用前景理论和证据推理处理决策数据。首先,将不同类型的决策数据规范化后统一描述为直觉模糊数;其次,以期望向量为参考点,运用前景理论求得前景决策矩阵;再次,计算属性的直觉模糊熵和直觉模糊相似度,结合期望值对属性权重进行优化,在运用概率函数计算出不同自然状态的概率后,先后运用两次证据推理方法融合前景决策信息,并利用记分函数对方案进行排序;最后,通过算例对比验证了该方法的可行性和优越性。

考虑决策者期望和失望-欣喜感知的风险型多属性群决策方法

针对多个决策者给出属性期望且存在多种类型属性值的风险型多属性决策问题,提出一种基于失望理论的风险型多属性决策方法.文章首先依据决策者的期望矩阵和风险决策矩阵构建针对各决策者的损益矩阵;其次,在考虑决策者失望-欣喜感知的情境下,依据失望理论将损益矩阵转化为修正决策矩阵,并利用PROMETHEE-Ⅱ方法构建出偏好函数;然后,依据偏好函数值计算出各自然状态下针对各决策者的排序值;在此基础上,借助自然状态发生的概率和决策者权重计算出各备选方案的总体排序值,据此对各备选方案进行排序;最后,通过一个算例说明了该方法的可行性和有效性.