山东省自然科学基金(Y2007H23)
- 作品数：9 被引量：94H指数：6
- 相关作者：刘培德关忠良徐光宪张壮张新更多>>
- 相关机构：山东经济学院北京交通大学辽宁工程技术大学更多>>
- 发文基金：山东省自然科学基金教育部“新世纪优秀人才支持计划”更多>>
- 相关领域：经济管理理学自动化与计算机技术社会学更多>>
- 属性权重未知的连续风险型多属性决策研究被引量：14
- 2009年
- 针对属性权重未知、属性值为有限区间上的连续随机变量的风险型多属性决策问题,提出了一种灰色关联度排序方法。首先,通过密度函数的变换,对风险决策矩阵进行规范化处理,并通过期望值定义了两个随机变量之间的偏差,利用离差最大化原则确定了属性指标权重。然后定义了正负理想解,计算每个方案与正负理想解的灰色关联度及相对贴近度,根据每个方案的相对贴近度确定方案排序。最后,给出了以属性值为区间数的多属性决策问题的决策步骤,证明了该方法的有效性。
- 刘培德关忠良
- 关键词：密度函数灰色关联多属性决策
- 一种基于二元语义的混合型多属性决策方法被引量：26
- 2009年
- 针对指标权重未知的混合型多属性决策问题,提出一种基于二元语义的决策方法.首先,定义了语言评价变量与三角模糊数的转化规则和二元语义之间的距离,给出了不同类型指标数据与二元语义的转化;然后,利用与正理想解灰色关联度偏差最小原理,确定了属性的指标权重,并利用二元语义加权算术平均值对方案进行排序;最后,通过应用案例说明了所提方法的决策步骤,并与TOPSIS方法进行了比较,表明了所提方法的有效性和优越性.
- 刘培德关忠良
- 关键词：二元语义
- 基于熵权和PROMETHEE-Ⅱ方法的供应链供应商选择研究被引量：21
- 2008年
- 本文首先建立了供应链合作伙伴选择的指标体系,采用信息熵方法确定了各指标对应的客观权重,利用PROMETHEE-II方法,建立基于"一般性准则"的赋值的优先关系,然后计算每一方案的"正流量"和"负流量"以及净流量,根据净流量值进行方案排序。最后结合案例分析说明了评价体系和评价方法的有效性,通过应用实例表明,整个评价步骤简单明了,排序的思想浅显易懂,应用方便,易于推广使用。
- 刘培德关忠良
- 关键词：熵权PROMETHEE供应链
- 一种属性变量为Vague集的多属性决策方法被引量：6
- 2009年
- 针对属性值为Vague值的多属性决策问题,提出了一种灰色关联度和TOPSIS方法相结合的决策方法.首先根据Vague集的特点,确立了理想解和负理想解的记分函数标准,计算各方案与理想解和负理想解的灰色关联度,然后根据TOPSIS方法计算各方案的相对贴近度,根据相对贴近度大小确定方案的优劣排序,最后结合案例说明了基于Vague集的灰色关联TOPSIS方法的评价过程以及该方法的有效性和优越性.
- 刘培德关忠良
- 关键词：TOPSISVAGUE集记分函数
- 建筑企业融资方案模糊多目标评价研究被引量：3
- 2008年
- 针对建筑企业融资方案的评价与选择问题,提出了一种基于三角模糊数的多目标综合评价方法。在相关文献的基础上建立了建筑企业融资方案评价的指标体系,由专家直接给出指标权重语言评价值和不同方案不同指标的语言评价值,并转化成相应的三角模糊数,利用分层评价和群决策理论建立了多目标决策模型,最后通过一个算例证明了这种方法的可行性和易用性。
- 刘培德张新
- 关键词：三角模糊数融资多目标决策
- 基于Vague集和混合集成算子的群决策研究
- 2008年
- 在定义了属性值和属性权重都为Vague值的模糊数加权算数集成算子(VWAA)、有序加权集成算子(VOWA)以及融合这二者优点的混合集成算子(VHA)的基础上,根据Vague值的运算规则,给出3种算子计算公式,然后利用记分函数给出了基于混合集成算子(VHA)的多属性群决策的方法和决策步骤,最后结合案例说明了基于混合集成算子(VHA)的多属性群决策方法的有效性和优越性。
- 刘培德关忠良
- 关键词：VAGUE集群决策记分函数集成算子
- 一种基于语言变量和TOPSIS的人力资源评价新方法被引量：6
- 2009年
- 本文首先分析了国内外人力资源评价的研究现状,在相关文献的基础上建立了人力资源评价的指标体系。由于人力资源评价指标的模糊性,本文基于语言变量建立了语言评价矩阵和语言指标权重矩阵,然后将语言评价矩阵转化成三角模糊矩阵,利用三角模糊数的相关运算,构造加权三角模糊矩阵,再利用TOPSIS方法,计算人力资源评价各方案与理想解和负理想解的距离以及每个方案的相对接近度,根据相对接近度的大小确定各方案的优劣排序,最后结合人力资源应用实例分析说明了评价体系和评价方法的有效性。
- 张壮刘培德关忠良
- 关键词：人力资源TOPSIS语言变量
- 基于不确定语言变量的多属性决策TOPSIS方法被引量：9
- 2009年
- 针对属性权重完全未知、属性值为不确定语言变量的多属性决策问题,提出了一种基于TOPSIS的排序方法。引入不确定语言变量的运算规则,以及不确定语言变量间的距离公式,然后利用各方案到理想方案的距离越小、到负理想方案的距离越大,方案越优的原则,建立了相应的线性规划模型,求取相应的权重,并根据TOPSIS方法的原理,求取各方案的相对接近度,根据相对接近度的大小对方案进行排序。最后结合案例说明该方法的决策过程以及该方法的有效性和优越性。
- 刘培德
- 关键词：TOPSIS多属性决策
