AN EIGENVALUE METHOD ON GROUP DECISION

In this paper. a new group decision eigenvalue method abbreviated as GEM isproposed. It overcomes the non-consistence of judgement matrix and will open up anew route for the selection of experts in the decision system.

船舶定线制设计方案评价

为推进船舶定线制的规划和实施,结合近年来进行的长江口船舶定线制研究工作,建立船舶定线制设计方案评价模型.该模型用群体决策方法确定定性评价指标值;用熵权法确定方案定量指标值;用逼近理想解排序法实现方案的排序和优选.通过对6种不同的船舶定线制设计方案的评价表明,该模型对船舶定线制设计方案评价具有适用性.

基于偏差熵的专家聚类赋权方法

在群决策专家聚类赋权过程中,可能出现专家给出的判断矩阵一致性比率与排序向量信息熵都相等但专家意见不同,却被赋予了相同权重的情况。针对上述问题,提出一种基于偏差熵的专家聚类赋权方法。该方法采用聚类分析的思想,基于比例构建相似系数,实现对专家群的分类;引入专家判断矩阵的一致性权重,并综合类容量构建权重指标来反映类别间的差异,确定专家类间权重;最后,在各专家类中建立偏差熵模型,依据类中专家达成一致性意见的贡献程度确定专家的类内权重,并得到专家的总体权重。具体算例表明,该方法可行有效。

基于TOPSIS的直觉模糊多属性群决策方法

针对直觉模糊信息环境下的多属性群决策问题,对专家给出的直觉模糊集决策矩阵进行规范化处理,利用直觉模糊集的相关理论,提出基于直觉模糊熵的属性权重确定方法;为了便于度量任意两个专家之间决策信息的相似度,将各专家给出的直觉模糊集决策矩阵转化决策向量,提出基于直觉模糊相似度的专家权重确定方法;利用逼近于理想解的排序方法(TOPSIS)对专家群的决策信息进行综合集成,给出备选方案优劣排序。结合算例验证方法的有效性。

基于主客体双重视角的专家权重确定方法

文章针对群体决策中专家权重未知的问题,提出了一种基于评价主体和评价客体双重视角的专家权重确定方法。首先基于竞优思想,从最有利于体现评价客体价值的角度获取其关于评价专家的赋权矩阵,并依据决策客体对专家赋权的平均偏好和意见的一致性程度确定评价客体的最终意见,以提高评价客体的决策精度;其次依据各评价主体评价值向量的信息熵和个体决策与群体决策之间的偏离程度计算基于评价主体视角的专家权重值;最后在三种分权值的基础上确定专家的总体权重,并通过算例证明了该方法的可行性和有效性。

基于理想点的三角模糊数群体多属性决策法

针对模糊群体多属性决策问题,提出了一种新的属性权重和属性值均以三角模糊数形式给出的模糊群体多属性决策方法.该方法先假设方案在主观评价属性下的属性值采用三角模糊数的形式来表示专家评价值的模糊性和不确定性,而后假定每一主观评价属性都有一组相应的专家权重值,以反映专家在不同评价属性中的重要性程度,同时考虑到专家意见的相似度,将专家意见进行集结得到专家群体关于方案集的模糊决策矩阵.最后定义了三角模糊数正理想方案和负理想方案,计算各方案与理想方案的接近度,以此给出了三角模糊数群体多属性决策问题的理想点法.通过实例分析说明了该方法的可行性和有效性.

群组决策特征根法

本文提出了一个群组决策的特征根法GEM（Groupeigenvaluemethod），它彻底克服了判断矩阵的不一致性，为决策支持系统中的专家选择开辟了新路．

基于偏差熵的AHP群决策权重确定方法

针对群组决策专家聚类赋权过程中,可能出现虽然专家意见不同,但是由于判断矩阵一致性比率与排序向量信息熵都相等,导致专家被赋予相同权重的问题,文章提出了一种基于偏差熵的专家聚类赋权方法。该方法基于聚类分析原理对专家群进行分类,并依据分类结果确定各专家所在类的类间权重;在各个专家类中建立偏差熵模型,依据类中各专家为达成一致性意见所贡献的程度高低确定类中各专家权重,从而得到各专家的总权重。最后,文章结合具体算例分析表明该方法是科学可行的。

群组决策系统的熵模型

应用拓展熵的概念研究了群组决策支持水平、个体决策可靠性理论及其应用问题，得到“水平”和“可靠性”测度的一系列公式和算法，从而开辟了群组和个体决策支持系统优化的新途径。

权重信息完全未知的灰色多属性群决策方法研究

基于灰色系统理论的思想和方法,探讨了决策方案的属性值为区间灰数、属性权重及各决策人的权威权重完全未知的灰色多属性群决策问题。通过分析,引入了个体理想最优方案向量、理想专家、方案间优势度和方案集中方案间优势比较矩阵等概念。根据区间灰数的本质特征,定义了两区间灰数的新的相离度,构建了基于两区间灰数相离度的灰色区间关联系数公式及灰色关联度。建立了基于投影的特征向量法和模糊互补判断矩阵排序方法的两种决策算法,给出的算法避免了权重的计算。文中实例分析说明了所提出的灰色多属性群决策方法的合理性及其算法的有效性。

关于群组决策特征根法的注记

邱苑华教授提出了一个群组决策的特征根法GEM(Groupeigenvaluemethod),为决策支持系统中的专家选择开辟了新路,但文中主要定理所需要的条件是不满足的.本文作者给出了反例,并提出了使用特征根法时的一个准则.

关于决策系统的评价方法

通过群决策中的特征根法,把理想专家的评价作为标准,把每个决策者的评价向量向标准向量进行投影,即应用向量的内积法,定量计算出每个专家与理想专家的一致度,即投影值,以此作为专家水平的分值进行排序.并且运用统计分析法将其检验、分类,并给出一个实例验证其实用性及有效性.

运输枢纽与物流活动的相容性研究

运输枢纽与物流业在发展过程中既有密切的关联,又存在一定的不协调性。运用数量分析的方法,对运输枢纽与物流活动的相容性进行评价分析,以寻求一种合理且实用的方法对两者间在发展过程中的相容与不容进行客观地评价和判断。

一种权重未知条件下的VIKOR大群体决策方法

针对权重未知的模糊多属性大群体决策问题,提出基于Humming距离构建决策者权重优化模型。采用区间直觉模糊决策矩阵表达决策者的评价信息,用MATLAB编程求解优化决策者权重;结合决策者权重,采用区间直觉模糊加权平均算子(IIFWA)获取综合决策矩阵,用信息熵计算指标属性权重。基于VIKOR框架,采用区间直觉模糊均衡交叉熵计算各方案、临界解与理想解的空间测度,实现方案排序。通过一个实例进行验证并与其他方法对比,说明了所提方法的可行性和有效性。

概率犹豫模糊环境下基于前景理论和TOPSIS法的多属性群决策模型

在研究多属性群决策问题的领域中,概率犹豫模糊术语集(hesitant probabilistic fuzzy set,HPFS)作为犹豫模糊集的一种扩展,正广受关注。针对目前在概率犹豫模糊语言环境下,考虑用主客观结合的方式来求解权重以及对方案排序的过程中存在的问题,提出了一种基于前景理论和逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)相结合的多属性群决策模型。首先根据已知的主观决策者权重,经过一致性调节运算得到决策者的综合权重;其次利用熵值法构建了属性权重的求解模型;在充分考虑决策者心理行为的前提下,求解出正、负理想解矩阵,并且基于TOPSIS方法实现多个备选方案之间的优劣排序;最后,通过实例验证了该模型的可行性和有效性。

考虑组织者风险态度的通航危险源评估模型

为有效评估通航危险源的风险程度,构建考虑决策组织者风险态度的通航危险源评估模型。首先,基于国际民航组织(ICAO)推荐的危险源分类法梳理通航危险源评估指标体系;其次,针对以语义术语表征的多属性群决策(MAGDM)问题,提出变权语义幂均(VLPA)算子,并以此获取考虑决策组织者风险态度的群体评估信息;然后,综合考虑决策组织者的风险态度,阐述基于VLPA算子-距离熵的决策属性权重确定方法;最后,采用语义加权逼近理想解排序技术(TOPSIS)综合排序通航危险源的风险程度,并与传统的故障模式与影响分析(FMEA)方法对比分析。结果表明:组织因素和沟通人为因素是通航运行过程中需重点关注的2个危险源;与FMEA方法的一致排序结果证明所提方法的可行性,且该方法能更好地处理不同风险因子的乘积可能得到相同风险顺序数(RPN)值的情形。

基于犹豫区间直觉语言型Z-Number熵和决策者风险态度的多属性群决策分析

犹豫区间直觉语言型Z-number(HIILZN)是在语言型Z-number基础上拓展而来的,在处理现实世界决策上扮演重要的作用。本文主要提出了在以犹豫区间直觉语言型Z-Number为信息环境下决策者有风险偏好的多属性群决策模型,探究决策者不同风险态度对权重和方案排序的影响,对于进行金融投资以及风险投资等方面的决策均有一定的参考价值。本文首先提出了两种新的语言尺度函数,并基于语言尺度函数,提出了HIILZNs新型距离公式,并利用与HIILZNs正理想点的距离提出了HIILZNs的排序值公式。进一步地基于距离公式提出HIILZNs距离相似度公式,并利用距离相似度构造最优模型求解最优专家权重。接下来提出HIILZNs熵公式度量HIILZNs自身的不确定性,并基于决策者风险态度提出风险偏好因子,然后利用风险偏好因子和熵公式定义了风险偏好函数。最后构造排序值加风险偏好函数最大化的最优决策模型求解最优权重,然后利用WAA算子集结每个方案的属性值得到综合排序值并排序,并探究不同风险偏好下属性权重的变化以及对方案排序的影响。最后,通过一个实例验证该方法的科学性和有效性。

群体决策的理想解

采用最小角对称矩阵，克服了实施应用中如何有效地量化ＡＨＰ 判定矩阵的不一致性这一难点。

基于直觉模糊熵的专家权重确定方法及其验证

针对专家判断信息以直觉模糊集给出的直觉模糊群决策矩阵,提出一种新的客观确定专家权重的方法.与传统的通过专家评价的差异程度来确定专家权重的思路不同,该方法通过定义直觉模糊集的模糊熵计算专家判断信息的模糊程度,进而确定每位专家的权重,并对基于犹豫度、几何距离、相似度量和不确定程度4类模糊熵的定义对专家权重结果的影响进行实验和仿真分析.仿真结果表明,专家的权重不仅取决于不同类模糊熵的定义,还与专家个数和属性个数相关.

基于相对熵的多粒度语言判断矩阵的群决策方法

针对多粒度语言判断矩阵的群决策问题提出基于相对熵的最优化模型的排序方法。在多粒度语言偏好信息的导出函数基础上定义了语言判断矩阵对应的导出模糊互补判断矩阵,并给出其排序向量的计算式;同时采用语言判断矩阵的一致性指标来确定专家重要性程度的权向量;在相对熵的意义下构建了群决策排序向量的最优化模型,探讨了模型的求解方法。实例分析表明该模型是可行和有效的。