元决策与群决策

文章尝试在群决策中引入元决策思想,群决策的两层结构因此而更加清晰。文章还对群决策中元决策的内容,尤其是群效用集结问题进行了讨论。     

基于粗集证据理论的多属性决策方法研究

将粗集和证据理论相结合应用到多属性决策评价中，证据理论应用中会存在“焦元”爆炸问题，我们采用基于粗集特征属性约简的办法在保证分类质量不变的情况下，一方面削减了证据之间的相关性．尽可能采用少的属性对决策问题进行评价，防止发生“焦元”爆炸；另一方面能够从决策表蕴含的信息中得出各属性的权重，避免专家赋权的主观性。以配送中心选址问题为例证明了此方法是可行的、有效的。     

决策信息与信息决策的数学公式理论

研究重点在决策信息与信息决策收益理论、决策信息与信息决策损失理论、决策信息与信息决策时间效用理论、决策信息存量理论、信息决策偏好理论、决策信息熵理论的数学描述。     

一种基于D-S证据理论的群体预测意见集结方法

以Dempster-Shafer证据理论为基础,通过应用信度预测法,对群体预测意见进行集结,证据理论应用于群体预测具有局限性,提出了克服这一缺点的预测意见集结方法。使用该方法,无论专家意见发生分歧与否均可以得到合理的集结结果。     

基于决策者偏好的正负靶心灰靶决策方法

基于已有的研究,在多属性灰靶决策中将决策者对某些属性指标取值的理想偏好和选择偏好所决定的正靶心扩展到负靶心。分析不同的属性值偏好对决策方案指标的影响,并采用广义灰靶决策的方法处理决策者的偏好。基于未一致规范化决策方案样本值矩阵确定正负靶心后,再将决策者偏好的属性值置换求得融入决策者属性值偏好的正负靶心指标值。然后求得各个决策方案的正负靶心距,并以各个方案到正负靶心综合靶心距离的贴近度作为方案的评价依据。算例分析表明,该方法能够有效地处理决策者对某些属性的指标值有不同偏好的情况,且使得决策结果客观。     

D-S证据理论在群决策支持系统中的应用

针对以往决策方法的不足,运用D-S证据理论融合处理多个决策的结果,以提高准确性与可靠性,辅助做出科学化的决策,以完善建立群决策支持系统。     

多时段多元判断偏好的群决策方法研究

研究基于多个决策时段且具有互反判断矩阵和互补判断矩阵两类不同形式偏好信息的群决策问题。根据原始判断矩阵,建立了直接集结偏好信息的最优化模型;通过分析决策者给出的偏好信息,给出了确定决策者客观权重的方法,并将客观权重与主观权重相结合得到决策者的综合权重。由于无需事先将不同类型的偏好信息转化为同一形式,因此,所提出的多时段多元判断偏好信息的集结方法较为简单易行,而且可以避免形式转化过程中信息的丢失和扭曲。     

多时段多无判断偏好的群决策方法研究

研究基于多个决策时段且具有互反判断矩阵和互补判断矩阵两类不同形式偏好信息的群决策问题.根据原始判断矩阵,建立了直接集结偏好信息的最优化模型;通过分析决策者给出的偏好信息,给出了确定决策者客观权重的方法,并将客观权重与主观权重相结合得到决策者的综合权重.由于无需事先将不同类型的偏好信息转化为同一形式,因此,所提出的多时段多元判断偏好信息的集结方法较为简单易行,而且可以避免形式转化过程中信息的丢失和扭曲.     

基于投资者不同风险偏好的风险投资决策研究

基于行为金融视角,研究投资者在风险投资不同投资阶段具有不同的风险偏好,并以此为基础对传统投资决策方法中的净现值法折现率固定不变的缺陷进行修正,构建基于投资者不同风险偏好的风险投资决策模型.并利用该模型进行实例分析.     

基于简单模糊群决策方法的供应商选择研究

提出一个简单模糊群决策方法解决全球供应商选择问题。在全球化采购过程中,很多的制造商在选择国外供应商时遇到许多的不确定风险因素。因此,将模糊数学理论引入到不确定环境下的多准则决策问题中,用三角模糊数来描述评价准则的重要性权重和评价等级。应用符号距离法将候选供应商的总模糊分值转化为清晰值并进行排序,选出最好的供应商。最后,通过一个算例验证方法的有效性和可行性。     

基于证据理论的K-modes聚类方法

本文把证据理论的合成公式应用4-K-modes聚类方法中,可以将不精确的数据进行分类。     

基于证据理论的信息服务成熟度评价模型研究

本文在借鉴CMMI技术上,构建了信息服务成熟度模型。通过引入证据理论方法评价信息服务提供商的成熟度,其目的在于解决现有评价方法存在的判断矩阵一致性难以满足、以及专家对指标属性值和隶属度值难以确定等问题。经算例研究结果证明:本文提出的评价模型能够准确可靠的评价信息服务成熟度,亦可作为用户评价或选择信息服务提供商的重要工具。     

多阶段多元判断偏好群决策在大型体育赛事风险管理中应用

基于多阶段多元判断偏好下的群决策,为大型体育赛事运营时风险管理决策者提供科学可行的动态决策方法.该方法根据群决策者给出的互反或互补判断偏好信息,建立集结偏好的最优化模型,计算各阶段决策者的客观权重,将决策者的客观权重与主观权重结合为综合权重,再根据决策者权重计算决策阶段权重,最后建立最优化模型将多阶段多元偏好集结成群体综合偏好,并选出最优方案.实例说明了此方法不仅便于充分利用大型体育赛事运营风险考评的历史数据,而且使其风险决策的更为客观、科学.     

基于模糊语言信息的多属性群决策方法及应用

针对多属性决策中属性难以定量描述的情况,提出一种应用模糊语言信息标度属性值的新方法。该方法运用模糊语言信息评价属性,运用离差最大化原则确定属性权重,运用聚类分析法确定决策专家自身权重,并通过不确定拓展有序加权平均()算子计算各方案的综合属性评估值。算例表明该模型的合理性和有效性,是一种解决多属性群决策问题的有效方法。     

一种基于群决策方法的递阶质量屋方法

在对传统质量机能展开方法的缺陷进行回顾的基础上,提出以增加顾客效用为目标层、分别以AsI四阶段的输入和输出为属性层的顾客要求展开的目标一属性结构,将特征向量法应用于质量机能展开的全过程.不仅提高展开的精度,还发挥群体智慧.     

Web2.0中基于自然语言的交互式群决策方法研究

本文就社区用户表达交流信息的偏好特征,提出了一种适用于Web2.0社区的群决策方法.社区用户通过该方法可以方便地发表自己的评价、修正信息,从而提高社区用户群体进行决策评价的一致化水平.     

决策与信息的关系问题探讨

<正> 决策的理论内涵是我们确认和阐述其与信息的关系的前提和依据。然而,恰恰在这个问题上,人们纷呈各异,各自从自己的视角出发去立论。在此,我们仅取狭义和广义两种提法来     

决策信息对信息决策行为的贡献份额分析研究方法

提出了决策信息经济指数、用增长速度或水平计算贡献份额、C—D生产函数法三种决策信息对信息决策行为的贡献份额分析研究方法。     

基于加权灰靶决策理论的信息政策方案选优

科学地确定信息政策方案是信息政策顺利实施的前提.如何在多种方案中选择最优方案成为关键问题.本文基于加权灰靶决策理论,依据靶心距离对多个方案进行排序,为选择最优方案提供理论依据.