区间数多属性决策的一种优化分析分法

对于区间数多属性决策问题，提出了两种区间数的定量化分析方法．方法一把区间数看作是一个随机区间，把属性值看作是一个随机变量，并假设它在区间上服从正态分布，方法二则验证了方法一的合理性．在充分考虑到决策对待风险态度的前提下，对每个区间数都赋予一个评价值．最后通过求解一个线性规划模型，给出了各个方案的综合评价值，从而选出最优方案．     

基于空间可能度的区间粗糙数多属性决策方法

首先利用二维直角坐标系定义了一种区间粗糙数的空间可能度,说明了其几何意义并证明了相关的性质。该定义全面直观地比较了两个区间粗糙数的大小,并准确地将区间粗糙数的大小比较转化为区间数可能度的计算。其次给出了一种基于空间可能度的区间粗糙数多属性决策方法。最后通过实例说明该方法的有效性与实用性。     

区间数多属性决策问题的分析方法

为了解决带有不确定性区间数的多属性决策问题 ,首先必须确定权系数的取值。本文就权系数的两种不同状态 ,给出了两种决策分析方法。每种方法通过求解模型来确定权系数的具体数值 ,最后得出排序方案     

正态模糊数型多属性群决策方法及应用

针对决策属性值为正态模糊数、决策属性权重完全未知的模糊多属性决策问题给出一种解决方案.依据正态模糊数的期望与方差,提出一种分值函数,并以此把正态模糊型的专家权重转化为精确权重.将正态模糊数转化为区间数,建立优化模型,求得决策属性的权重,借助Topsis思想求解区间型模糊多属性决策问题,计算简单.实例验证新方法的可行性和有效性.     

基于偏序关系的区间数多屙陛决策方法研究

针对权重和属性值都是区间数的多属性决策问题,基于三种常用的偏序关系,讨论综合评价值的排序,选出最优方案．当综合评价值有最大元时,最大元对应的方案就是最优方案;当综合评价值没有最大元时,通过定义拟最大元找到最优方案．最后给出了一个实例分析．     

区间数直觉模糊多属性决策的联系数新算法

针对区间直觉模糊多属性决策的模糊不确定问题,提出一种基于联系数的区间直觉模糊多属性决策新算法。首先把区间数转换成a+bi型的二元联系数,把区间直觉模糊数转换为a+bi形式的直觉模糊数;再参照三元联系数的势函数概念计算直觉模糊数的直觉模糊势,建立基于直觉模糊势的多属性决策模型,依据模型中的综合加权直觉势大小得出n个方案的初排序,依据模型中的综合加权模糊势做初排序的不确定性分析得到终排序。实例应用结果证实了新算法思路的合理性和结果的有效性。     

两种决策方法的区间数推广

利用区间数的可能度概念将两种决策方法-线性分派法和水平法推广到区间数决策问题中来,为区间数决策问题提供了两种新的决策方法,进而对区间数决策理论的完善起到一定的作用。     

部分属性权重信息多属性决策方法研究

本文在国内外学者研究成果的基础上,对已知部分属性权重信息多属性决策方法进行研究,提出了遵循悲观准则和最小后悔值准则基于理想点法的多属性决策方法。最后,通过算例进行了验证和比较分析。     

基于决策论的多属性决策问题

决策者对某事件进行决策时,往往采用不同的准则会得出不同的方案。本文针对此种情况进行评价得出综合决策,即多属性决策。通过对某公司在不同的宏观经济的增长趋势,采取不同的准则得出评价矩阵,再利用模糊评价方法,兼顾多种准则,综合考虑,选择合适的策略。     

基于满意度的区间多属性决策方法

针对属性权重信息不完全的区间多属性问题,将满意度的概念引入区间多属性决策,考虑决策者给出的权重信息,结合客观数据建立优化模型,得出权重,再根据综合属性值对方案进行排序.既体现了决策者的主观信息,又利用了决策数据,使主观与客观相结合,决策更合理,且容易在计算机上实现,并可运用于风险投资领域和其它相关领域.     

多属性决策方法在高校评价中的应用

在大学评价中,评价指标权重的大小直接影响其综合评价的结果。针对我国大学排行榜指标体系权重均衡化的弊端,本文结合管理学中有关多属性决策方法的相关知识,运用离差最大化关系下的权重确定方法,对大学排行榜指标体系及其权重进行集结和排序;并且运用例证分析的方法对中国大学排行榜上部分大学的指标体系权重进行相应地数据分析。分析结果发现,大学评价中,不应对所有的高校采取一刀切的评价方式。由于国家战略部署的不同,大学排名应该在同一级别中进行排序,而且应当采取多角度、多维体系的排序与评估,单纯以学校的综合实力为排名基准的做法具有片面性。     

多属性决策的主客观结合特征向量方法

研究了结合主观和客观信息的模糊多属性决策问题,其中主客观信息分别由属性权重的两两比较矩阵和决策矩阵组成.提出一种结合主观和客观信息的特征向量决策方法,给出了2种求解基于主客观特征向量法的模糊多属性决策方法.这种方法通过求解2个线性目标规划模型得到最优属性权重,然后,通过对决策信息进行简单的加权集结,得到所有方案的排序结果.最后,通过一个算例说明了该方法的实用性和有效性.结果表明,该方法要比其他主客观结合多属性决策方法简单.     

带偏好q-阶正交模糊MAIRCA多属性决策方法

本文针对属性评估值为q-阶正交模糊数的多属性决策问题,提出了一种MAIRCA决策方法。首先,结合决策者的风险偏好拓展提出更贴合实际的得分函数,并证明了其相关性质;其次在q-阶正交模糊环境下构建了Q-MAIRCA多属性决策方法;最后通过一个银行风险评估的算例证明了QMAIRCA决策方法的可行性。     

模糊多属性决策的投影折衷方法

本文基于矢量投影的思想,导出了分量为L-R型梯形模糊数的模糊矢量投影的计算公式,通过将加权后的方案矢量投影到理想解上,再将负理想解投影到方案矢量上,进而在两个投影的基础上构建方案与理想解的相对贴近度,用以确定多属性决策方案的优劣次序.同时,本文以实例对这一决策方法进行了说明.     

一种基于语言D数的信息不完备多属性群决策方法

针对不完全的语言评价多属性群决策问题,提出了一种基于D数的解决方法.首先向专家介绍候选者及其属性指标等,专家在充分调研后对属性指标分别赋予相应的权重;然后专家采用相应的语言评价集对候选者的各属性进行评估,评估结果允许空值,即可以根据实际情况灵活评估,而不必受数据完整性约束;接着将评估结果基于D数的聚集属性进行融合,得到候选者的最终评价得分,并依此排序.实例应用验证了该方法的科学性和有效性.     

基于综合期望值最大化的模糊多属性决策方法

针对只有部分属性权重信息,而属性指标表示形式多样的多属性决策问题,给出了把属性指标表示为梯形模糊数的方法；并提出了通过一个线性规划模型求解最优权重向量,把方案的综合模糊期望值,用以确定方案的优劣次序的决策方法最后,通过实例表明了该方法的实用性和有效性。     

模糊多属性决策在军校学员综合素质评价中的应用

近年来，军队院校大力推广素质教育，逐步改变了传统的以成绩定优劣的评价方法，开始从多个方面对学员的综合素质进行评价。但在实际操作中，由于综合素质所涉及的因素杂，指标多，各个因素间相互影响、相互制约，在评价指标中既有定性的指标，也有定量的指标，要对学员综合素质进行准确评价是不容易的。模糊多属性决策（Fuzzy Multiple Attribute Decision Making，FMADM）是多准则决策中的一种决策类型，适用于对系统多个要素指标进行综合评价。本文拟引人多属性决策方法来解决这一问题。     

基于模糊推理的多属性决策方法

文章利用模糊推理的知识,首先建立推理前件中刻画流入、流出和推理后件中刻画综合评价的模糊集,然后给出流入、流出与最终评价的推理规则库,最后利用Mamdani的CRI算法给出其最终评价,进而得出方案的排序。该决策方法避免了利用净流这种单一的评价,其结果更符合人们的逻辑。     

基于属性为区间数的高校党支部考核评价研究

加强高校党的基层组织建设,创新体制机制,建立健全高校基层党组织建设考核评价体系,是新形势下加强和改进基层党组织建设的一项重要工作。由于客观事物的复杂性和不确定性,针对属性为区间值以及权重未知的基层党组织考核评价体系,提出一种利用区间数信息熵的TOPSIS方法。最后通过算例分析说明了该方法的有效性。     

基于多属性决策方法的新增博士点遴选研究

采用多属性群决策方法,提出新增博士点遴选中可采取的改进方案。首先整合多位专家意见对方案进行评估,其次在计算过程中利用熵值法对属性客观赋权,最后采用理想点法求解多个候选点的排序问题,从而可为我国新增博士点遴选工作提供参考意见。