【摘 要】
：
本文提出一种允许并列排名的组合评价方法,利用多种单一评价方法对方案进行排序,提取多个排序结果中的一致优劣关系作为约束条件,并以原始决策矩阵为自变量构造效用函数,通过目标规划求解各方案的综合效用值,以综合效用值的大小确定各方案的排名,综合效用值相同的方案被认为没有差别,排名并列.定义Weak-Kendall系数描述评价方法的鲁棒性,从数据的随机扰动和方案数量的变化两个角度设计仿真实验,引人实例,并与离差最大化法、均值法、模糊Borda法等组合评价方法进行比较,结果表明并列排名组合评价方法在这以上两方面具有更
【机 构】
：
同济大学经济与管理学院,上海200092
论文部分内容阅读
本文提出一种允许并列排名的组合评价方法,利用多种单一评价方法对方案进行排序,提取多个排序结果中的一致优劣关系作为约束条件,并以原始决策矩阵为自变量构造效用函数,通过目标规划求解各方案的综合效用值,以综合效用值的大小确定各方案的排名,综合效用值相同的方案被认为没有差别,排名并列.定义Weak-Kendall系数描述评价方法的鲁棒性,从数据的随机扰动和方案数量的变化两个角度设计仿真实验,引人实例,并与离差最大化法、均值法、模糊Borda法等组合评价方法进行比较,结果表明并列排名组合评价方法在这以上两方面具有更强的鲁棒性.最后,通过研究单一评价方法的选择对并列排名法的影响,探讨方法的改进方向.
其他文献
在气候变化应对日益紧迫的背景下,研究了政府、企业、研发机构和金融机构(政产学研金)参与低碳环境友好技术(LCEFT)创新的条件和策略.以企业合作关系为假设条件,引人金融主体和科研机构,构建了 LCEFT的政产学研金协调创新博弈模型,深入分析了碳权质押、信用等级、投资回报等因素对博弈系统群体协调创新策略的影响.研究表明,金融机构参与协同创新的决策受到政府奖惩机制、绿色信贷项目盈利和风险等因素的影响;多主体在资源和能力上的互补性正是LCEFT协同创新联盟形成的关键;政府部门的奖惩机制能够促进多主体合作,但难以
由于层次分析法(AHP)针对指标重要性的测度存在一定的缺陷:其一是主观性对数据收集的干扰;其二是相近指标权重的精确识别容易出现偏差;因此,本文联合引人三角分布函数及蒙特卡洛模拟(MCS),以期对滨海旅游环境承载力所涉评价指标的重要性测度方法进行合理改进.相比之下,研究表明基于蒙特卡洛模拟修正后的层次分析法(MCAHP)可以有效缓解问卷提取评分数据所隐含的主观偏误,最终有效提升评价结论的真实性和可靠性.据此,本文对大连滨海景区环境承载力指标重要性的实证分析结果进行修正,以期得到更为精确与科学的相关结论,同时
通过构建两个供应商和两个电商平台之间的博弈模型,探讨竞争性供应商选择电商平台销售模式的互动机理.研究发现:(1)竞争性供应商在电商平台销售模式选择上存在互动机理.(2)在短期均衡中,当佣金费率较高或较低时,供应商的销售模式选择不受竞争对手影响;当佣金费率适中时,供应商的销售模式选择将采取跟随策略,与竞争对手的选择保持一致.(3)在长期均衡中,当佣金费率较低时,两个供应商均会选择代销模式;当佣金费率较高时,两个供应商均会选择转销模式;当供应商自身的佣金费率较高(较低),竞争对手的佣金费率较低(较高)时,供应
电子商务发展要求缩短供需端距离,便于提高供应链柔性运作水平,以更好的响应市场需求,这使得仓配环节的纵横向库存协作调拨面临严峻挑战.为此,本文针对零售行业的轴辐式二级库存系统,考虑可用库存及调拨能力限制,以缺货情形下的额外履约成本及销量损失最小化为优化目标,构建纵向及横向综合库存调拨模型,优化每日库存调拨方案.在此基础上,利用改进的三层编码形式的遗传算法对模型进行求解,并通过算例验证了模型及算法的有效性.
价值创造是企业的使命目标.企业关键绩效指标体系在价值创造过程中扮演着举足轻重的作用,而有效的绩效指标势必充分考虑了企业责任体的内在驱动因素.制定企业关键绩效指标体系应以价值创造为目标,充分考虑责任体的内在驱动影响.本文以河北联通面向责任体的关键绩效指标体系为例,基于盈利能力、运营能力、发展能力、偿债能力、规模能力五类价值创造目标,构建了责任体层面五项核心要素(激励驱动、市场策略驱动、资源驱动、市场适应性、运营适应性)驱动的价值创造模型.运用层次分析法验证了河北联通面向责任体关键绩效指标体系的各项指标权重,
文章考虑了复合Poisson-Geometic风险下带投资和障碍分红的Gerber-shiu函数问题,运用全期望公式得到了复合Poisson-Geometic风险下带投资和障碍分红的函数所满足的更新方程.并在指数分布的假设下,得到了带投资和障碍分红的保险公司的破产概率的显式表达,最后通过数值算例分析了风险模型的几个关键参数对破产概率的影响,验证了文章结果的合理性,同时也给保险公司的资金管理提出了指导意见.结果表明:充足的初始准备金、较低的赔付门槛、较高收益率的风险资产都是降低破产风险的重要策略.
对所有平行级别上的同等类型的决策单元(DMUs)在绩效表现上的排序一直是管理决策领域研究的重要课题之一.基于数据包络分析的超效率理论和SBM模型,探讨考虑非期望因素的DMUs排序问题.首先构建新的考虑非期望因素的超效率SBM模型,此模型不仅能对有效DMUs排序,而且能够转化成线性规划问题求解,具有有界性、单调性等良好性质.然后将新模型与Tone的SBM模型结合提出了考虑非期望因素的SBM综合排序法,同时给出了相对应的多项式时间算法.该方法以SBM模型作为第一阶段完成非有效DMUs排序,以新模型作为第二阶段
ARMA控制图是一种有效的自相关过程质量监控方法,为了能够同时对ARMA控制图监控方案的效率和成本进行优化,本文分别研究了 ARMA控制图的平均运行长度和质量成本的计算方法,并由此建立了 ARMA控制图的多目标优化设计模型.采用NSGA-Ⅲ智能优化算法,通过一个具体的算例对该模型的计算方法进行了说明,针对不同程度的过程偏移给出了多目标优化设计的非劣解解集.然后通过灵敏度分析的方法研究了模型中的主要设计参数对监控方案的效率和成本的影响程度.最后,通过与其它几种ARMA控制图优化设计方案的比较分析,说明了本文
共享单车的租赁需求量预测对于单车企业提升运营效率十分必要,是单车再调度的前提.为了更加准确地预测出共享单车的租赁需求量,本文结合随机森林、XGBoost、GBDT三类数据驱动预测算法的优点,提出了一种基于向量投影法的加权对数平均组合模型.定义了组合模型的优性,非劣性,劣性的概念.并证明了该方法至少是一种非劣性的预测方法.通过将该方法运用于现实问题中,以解决实际单车租赁需求量预测问题.实例研究发现:该方法在单车租赁需求量预测中可以为优性预测模型,能够对单车再调度起到正向作用.该方法可以为单车租赁需求量预测的
为实现对股票价格的短期预测,本文在Laguerre正交基神经网络(LOBNN)模型的基础上,提出了一种新的组合预测模型来预测短期股价的变化.该模型先通过改进LOBNN模型的权值求解算法,用以增强模型的通用性.接着在其基础上设计新的迭代算法,进一步提高模型的预测精度,进而得到新的LOBNN模型.之后将股价数据分别代人AR-GARCH模型和改进后的LOBNN模型,得到输入数据的两组预测值.最后通过不同的权重来组合两种预测结果,生成最终股价的预测结果.文末的仿真结果表明该组合模型在预测精度与通用性上较原始模型有