基于模糊信息的群体多维偏好分析决策模型

针对具有模糊信息的群体多属性决策问题,对原多维偏好分析线性规划(linearprogrammingtechniquesformultimensionalanalysisofpreference,LINMAP)法进行了改进,定义了群体一致度和不一致度,利用语言变量评价指标值和定义模糊数间距离等方法,把经典LINMAP法推广到具有模糊信息的多人决策情况。最后给出了一个应用实例,结果证明该方法具有较强的实用价值,为模糊群体多属性决策问题提供了一条新的解决途径。

基于模糊信息的群体多维偏好分析决策模型

针对具有模糊信息的群体多属性决策问题,对原多维偏好分析线性规划(LINMAP)法进行了改进,定义了群体一致度和不一致度,利用语言变量评价指标值和定义模糊数间距离等方法,把经典LINMAP法推广到具有模糊信息的多人决策情况,最后给出了一个应用实例,结果证明该方法具有较强的实用价值,为模糊群体多属性决策问题提供了一个新的解决途径.

基于后悔理论的图模糊LINMAP多属性决策方法及应用

针对图模糊多属性决策方法基于未知属性权重且往往只考虑客观属性信息的不足,提出一种基于后悔理论的图模糊LINMAP多属性决策方法.首先,依据后悔理论的思想,定义图模糊后悔-欣喜函数,给出方案感知效用值的计算方法;然后,设计图模糊偏好信息集,用其表示属性间的相互影响关系,并提出方案对序列和决策者事先给定偏好信息的图模糊一致性程度和非一致性程度;接着,通过图模糊得分函数和精确度函数构建含有参数的目标函数,并设置图模糊阈值,使得非一致性程度最小化且一致性程度与非一致性程度差别至少不小于该图模糊阈值,据此建立新的优化模型,获得备选方案的属性权重向量和模糊理想点,进而利用感知效用值对备选方案进行排序择优;最后,通过算例分析验证所提出方法的合理性,并通过灵敏度分析和对比分析表明所提出方法的灵活性和优点.

基于LINMAP模型的课堂教学质量评价研究

针对多源多维度异构的课堂教学质量评价数据,该文提出基于多维偏好分析线性规划(LINMAP)的课堂教学质量评价方法;基于融合多源评价数据的要求,运用多属性多标度决策矩阵处理评价信息,引入多维偏好分析线性规划模型确定属性权重,计算综合评价值并进行评价对象排序;最后,通过实例分析验证了新方法的合理性和有效性。

概率信息完全未知的概率犹豫模糊多属性决策方法

研究了概率信息完全未知的概率犹豫模糊多属性决策问题.首先,针对概率犹豫模糊元中元素概率完全未知的情形,建立非线性规划模型,确定元素的概率.其次,根据决策者给出的评价值,利用熵权法确定属性权重.然后,将LINMAP方法推广到概率犹豫模糊环境下,提出一种客观确定理想解的方法.并利用折中比率法实现方案的择优排序,这种方法的基本思想是最优方案离正理想解最近并且离负理想解最远,以此得到更为客观合理的决策结果.最后,给出算例说明方法的可行性与有效性.