交互式不确定多属性决策方法及应用研究

【摘要】：本文选取了多属性决策领域中的参数确定和信息交互作为研究对象,按照由多属性决策基本问题,到多属性决策的综合建模,再到交互式多属性决策建模,逐渐推进的思路,选取信息非对称环境,对交互式多属性决策问题进行了建模分析。应用模型刻画了非对称信息下,决策者与方案持有者的信息交互方法,以及交互过程中决策规则的重复利用等问题,给出了一系列进行敏感性和鲁棒性分析、决策者确定属性权重、方案提交方确定属性权重、决策者对方案排序和选优、决策者提取和利用决策规则的决策模型。具体地,解决了以下四个方面的问题: (1)多属性决策领域中的基本问题。首先针对敏感性分析的需要,给出了基于属性值域的属性值规范化方法。然后对基于离差最大化思想确定属性权重的方法给出了一般性算法;并基于优势粗糙集理论应用于多属性决策领域具有的独特优势,本文给出了基于优势粗糙集理论的属性权重确定方法。 (2)利用线性规划模型进行属性权重的敏感性和鲁棒性分析。基于SAW算子,针对一定的决策结果,利用线性规划方法,对属性权重进行了敏感性和鲁棒性分析。利用线性规划模型对属性权重进行敏感性和鲁棒性分析的优点在于不必像传统的方法那样只局限于同时改变两个属性权重,可以实现所有属性权重的同步考虑。这样扩展了敏感性分析的研究范围,从而有助于利用敏感性分析的结论而指导决策。 (3)提出了在信息不对称情形下研究交互式多属性决策的观点,并给出了解决办法,进而构建了基于折中方案的交互式多属性决策模型。同时研究了在信息交互过程中决策规则的重复利用问题。在现实环境中,决策者和方案提交者的信息是不对称的。已有文献从信息对称的角度给出决策者与方案提交者的信息交互决策模型。本文选取了信息不对称环境研究交互式多属性决策问题,扩展了研究范围,有利于推动交互式多属性决策研究结论应用于实际问题的解决。而基于多等级占优准则的P2DRS决策模型,其核心在于利用多等级占优准则将传统的决策表转化为成对比较表,避免了原有转化方法过于简单而造成一定的信息流失。研究表明:该模型能够解决优势粗糙集方法用于多属性决策领域时出现的两个问题,即净流值相同时无法实现方案的完全排序,决策规则无法解释新案例。 (4)将本文提出的决策模型应用于招标采购,以及多属性拍卖案例中,经过案例的解决和分析,证明了本文方法的优越性和有效性。