作者：ZhangFeng[等]著
页数：219页
出版社：科学出版社
出版日期：2017
ISBN：9787030533395
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内容简介
在我们的日常生活中，由一个团队来做决定是一个很普遍的过程。那需要多个视图，使得团队决策变得越来越必要今天有许多社会和组织。在一个集体决策场景中，每个决策者都可以用不同的信息来表达自己的喜好。根据不同的背景不同的结构，不同的结构知识和经验。因此，团队决策模型需要处理用不同的信息来满足现代社会的需求和技术背景。Zhang Feng、Zhang Yong、Zhao Yajun、Hua Qiang、Dong Chunru著的《GROUP DECISION MAKING MODELS BASED ON MULTI-GRANULAR INFORMATION》为我们提供了一些有价值的想法处理多粒信息的方法，包括顺序，语言，模糊，区间信息，和实数，这些都很有用决策制定者的意见，偏好，或者是不确定的，模糊的，不精确的以一种有效的方式进行评估。聚焦于这样多粒度的信息，摘要通过与概率理论、模糊集理论、模糊集理论和粗糙集理论的结合，提出了一种改进的多粒度信息组决策模型异构信息,特别是当决策者数量庞大的时候，很难将异构信息统一为统一的信息而不丢失。在这方面,本书提出了一种新的基于共识的群体决策模型来管理异性——通过使用AIP(个人优先级的聚合)来提供信息聚合机制，它可以利用灵活的方法来派生每一个决策者“个人优先考虑，避免因统一而造成的信息损失”异构信息。这本书是为研究者，学生，或者使用数学建模和优化来解决决策的经理问题。或者更一般地说，这包括那些直接参与群体决策的人在经济学等领域，做出决策分析的人，以及其他许多人，金融，以及许多科学和管理领域。
目录
CONTENTSChapter 1 Introduction 11.1 Group Decision Making 11.2 Group Decision Making Versus Individual Decision Making 21.3 General Assumptions 31.4 Procedure of Group Decision Making 31.5 Group Decision Making Models with Multi-granular Information 51.6 Structure of This Book 9Chapter 2 Related Works 122.1 Evaluation Mechanisms 122.2 Information Granules 172.3 Group Decision Making Models Based on Different Information Granules 182.4 Consensus-based GDM Models 542.5 Summary 55Chapter 3 A Two-Stage Dynamic GDM Model Based on Ordinal Information 573.1 Introduction 573.2 Power Average (PA) Operator 603.3 Support Functions 633.4 A Two-stage Aggregation Algorithm Based on the Support Degree of DMs 673.5 A Comparative Study 763.6 An Illustrative Example 803.7 Extension OF GDM Model with Ordinal Information 863.8 Conclusions 90Chapter 4 A Fuzzy Ranking-Based GDM Model with Fuzzy Information 924.1 Introduction 934.2 A New Probability-based Comparison Method for Intervals 944.3 Fuzzy Probabilistic Preference Relations Between Fuzzy Sets 1004.4 Comparison of Two Fuzzy Numbers 1044.5 Deriving the Ranking Order of Fuzzy Numbers 1124.6 Applications to Group Decision Making Problems 1244.7 Conclusions 128Chapter 5 An Improved GDM Models Based on Interval Information 1305.1 Introduction 1315.2 Consistent Interval Pairwise Comparison Matrix 1335.3 Derivation of the Priority Weights from an Interval Additive-based Pairwise Comparison Matrix 1365.4 Illustrative Examples and Comparative Studies 1495.5 Conclusions 161Chapter 6 AGDM Model with Heterogeneous Information 1626.1 Introduction 1626.2 Background 1656.3 A New Consensus-based GDM Model with Heterogeneous Information 1706.4 Derivation of the Preference Priority Vector from Heterogeneous Information 1736.5 Consensus Measures 1826.6 The Revision Process of Preferences 1896.7 Conclusions and Future Studies 193Chapter 7 Conclusions and Future Studies 1947.1 Conclusions and Contributions 1947.2 Suggestions for Future Studies 195References 197
