基于投影模型的不确定语言型多属性决策方法及应用

研究了不确定语言型多属性决策评价结果与决策者对方案的偏好信息之间存在偏差的问题,提出了基于投影模型的不确定多属性决策方法。该方法通过建立与区间型语言标度对应的术语指标矩阵,及方案综合属性值与决策者主观偏好值之间的投影模型,确定属性的权重,然后运用加权法得到方案的综合属性值,利用已有的可能度矩阵排序公式得到决策方案的排序。最后,通过算例对该方法的实用性和有效性进行了说明。     

基于区间数多属性决策的项目融资风险评价

项目融资是一种新兴的融资模式,是适用于基础设施项目的一种重要筹资手段。由于项目融资的实现过程是一个存在着很大不确定性的过程,因此投资者必然承担较大的风险。分析了项目融资风险的来源并运用不确定决策理论建立区间数多属性评价模型,对项目融资风险进行定量分析,为投资者在选择项目时进行科学的投资决策提供参考。     

直觉梯形模糊几何集成算子及其在群决策中的应用

文章首先定义了直觉梯形模糊数及其运算法则,基于这些运算法则,给出了直觉梯形模糊几何集成算子,即直觉梯形模糊加权几何(IT-WG)算子、直觉梯形模糊有序加权几何(IT-OWG)算子以及直觉梯形模糊混合几何(IT-HG)算子。在此基础上,提出了在属性权重已知的情形下专家评价值以直觉梯形模糊信息给出的多属性群决策方法。最后以产品最优设计方案的选择为实例进行分析,所得结果验证了该方法的有效性。     

A Generic Framework for Automated Multi-attribute Negotiation

Agents in a negotiation may have to negotiate multiple issues simultaneously. Automated multi-attribute negotiation provides an important mechanism for distributed decision makers to reach agreements on multiple issues. Moreover, it also furnishes the opportunity to reach “win–win” solutions. In this paper, we first provide a survey that synthesizes the research on multi-attribute negotiation. We discuss the limitations of the existing research and conclude that three key issues need further study: incomplete information, Pareto optimality, and tractability. We then present a generic framework for automated multi-attribute negotiation with two new mechanisms that address the above issues. Finally, we discuss the challenges and directions for future work.     

顾客满意度的TOPSIS算法研究

当今“顾客满意”已经成为现代市场营销的核心。“顾客满意”的理论和实践的发展必然对其提出数量化的处理目标。在建立测评指标体系的基础上,将TOPSIS算法应用于顾客满意度测评体系中,为顾客满意度测评提供一种新的思路和方法。     

基于区间多属性的中国城镇化水平评价

城镇化是当前中国的一项重要发展战略,城镇化水平是衡量一个国家或地区城镇化状况的重要指标。影响城镇化水平的因素众多,在这些众多的影响因素中有些因素具有模糊性和随机性,本文采用区间多属性评价方法对中国城镇化水平进行评价,试图充分考虑这些模糊信息和随机信息,更加全面地反映一个地区的城镇化水平。     

Efficient Multi-Attribute Negotiation with Incomplete Information

Multi-attribute negotiation is an important mechanism for distributed decision makers to reach agreements in real-world situations. It allows the possibility of reaching “win-win” solutions for both parties, who trade off different attributes in a solution. Existing research on multi-attribute negotiations has mainly focused on the situations when negotiation parties have complete information about each other's preference. This paper presents a model with incomplete information, while considering Pareto-efficiency and computational efficiency. A non-biased mediator, who applies query learning to maintain near Pareto-efficiency without heavy computation, is adopted in the model. In addition, the mediating mechanism proposed in the model overcomes the difficulty of preference elicitation which usually arises in the preliminary step of a multi-attribute negotiation. Our model also reduces the negotiation complexity by decomposing the original n-dimensional negotiation space into a sequence of negotiation base lines. Agents can negotiate upon a base line with rather simple strategies. The experimental results show that near Pareto-efficient agreements can be reached effectively.     

一种不确定多属性决策模型

在多属性决策优化问题中，往往存在很多不确定信息。本文针对不确定的属性权重，在前人研究的基础上，将专家的主观权重和来自物理学的熵权相结合，产生新的不确定多属性决策问题权重确定方法。介绍相关概念，提出结合的方案，并论证新方法的可行性。     

一种产品服务系统商业模式择优方法

提出了一种基于形态学矩阵和二元语义多准则妥协优化解(VIKOR)方法的产品服务系统(product-service system,PSS)商业模式方案开发、评价和选择的系统性方法。在分析PSS类型特征及其商业模式元素的基础上,通过形态学矩阵组合设计来获得可行的PSS商业模式待选方案;在确定PSS商业模式方案决策层次模型的基础上,采用综合考虑主、客观权重的二元语义VIKOR方法,对PSS商业模式方案进行多属性群决策。最后,通过实例说明了该方法的可行性和实用性。