论文部分内容阅读
当前群决策的研究越来越受到广泛的关注,其中多属性群决策研究也成为近年来决策科学的一个重要研究领域。多属性群决策解决的问题是集结群体成员的判断以形成群的判断,然后通过某种决策技术集成群的判断,对决策方案进行评价、比较、排序或从中选择相对满意的方案。在实际的决策活动中不可避免地会遇到同时需要定量分析和定性分析的混合多属性群决策问题。本文面向群评价的混合多属性群决策方法研究的是在决策者给出方案属性评价信息后如何进行信息处理、如何确定属性权重和决策者权重和如何进行信息集结得到方案的最终评价结果。研究目就是在理论分析的基础上,给出对不同类型混合多属性群决策问题进行决策的具体方法。文章采用数学推理和理论分析相结合、定性分析与定量说明相结合和具体问题与相关理论相结合的方法进行研究。在背景介绍和文献综述的基础上首先研究了混合多属性群决策的基本问题,然后对不同类型的混合多属性群决策问题提出了相应方法模型。文章对混合多属性群决策问题综合考虑属性值和属性权重、决策者权重和偏好等信息进行分类。其中按照混合问题的混合程度提出了属性值低度混合、中度混合和高度混合的分类;按照属性权重重新定义了偏好的概念,基于属性权重给出组数的不同对混合多属性群决策问题提出了无偏好、对属性有偏好和对方案有偏好的分类;提出了对区间数属性值规范化的新方法,即区间数极差正规化法,并运用于全文决策方法的研究中;提出了新的群体数字理想点的概念并给出了基于群体数字理想点的新的规范化方法;针对混合型问题中混合数据的特点,分别研究了在属性权重和决策者权重已知和未知条件下的决策步骤,对专家信息前置法和专家信息后置法的适用性进行了分析;给出几种求解混合型多属性群决策问题的具体方法,即基于群体数字理想点的混合多属性群决策TOPSIS方法;基于联系数的混合多属性群决策方法;基于加权集值统计的混合多属性群决策方法;基于熵权灰色关联分析的混合多属性群决策方法;基于Borda粗排序的混合多属性群决策方法;提出了确定属性权重和决策者权重的离差最小化方法、差值最小化法、三元联系数法、相似度法和广义标度法。