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区间粗糙数群组G1法的随机聚合求解及应用

东北大学学报（自然科学版） 2024年第2期45卷 282-288页

作者：梁媛媛刘军易平涛李伟伟东北大学工商管理学院辽宁沈阳110169

针对复杂不确定环境下的群体评价问题,采用区间粗糙数表征专家偏好,在G1法的基础上,结合蒙特卡洛仿真技术,提出了一种随机模拟聚合算法.首先,通过随机抽样的方式模拟权重系数,并依据序相关性和区间粗糙数贴近度确定专家权重.其次,综合... 详细信息

针对复杂不确定环境下的群体评价问题,采用区间粗糙数表征专家偏好,在G1法的基础上,结合蒙特卡洛仿真技术,提出了一种随机模拟聚合算法.首先,通过随机抽样的方式模拟权重系数,并依据序相关性和区间粗糙数贴近度确定专家权重.其次,综合所有专家意见得到指标的最终权重,并将其与预处理后的指标值线性集结,求得一次模拟的综合评价值,据此判断被评价对象间的优劣.通过充分模拟得出优胜度矩阵,并从中推导出包含优胜概率的可能性排序,弥补了不确定信息环境下绝对排序呈现的不足.最后,通过算例说明了方法的有效性,并与现有方法对比阐述了所提方法的优势.

关键词：综合评价群组G1法权重系数区间粗糙数随机模拟

多源不确定信息的随机模拟聚合评价方法及应用

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中国管理科学 2024年第5期32卷 103-112页

作者：王露易平涛李伟伟沈阳工业大学管理学院辽宁沈阳110027 东北大学工商管理学院辽宁沈阳110167

针对综合评价中多源不确定信息共存的评价问题,提出一种融合集成框架,并讨论了该框架的随机聚合求解方法。首先,对多源不确定信息按信息类别进行分类整合,构建多源不确定信息集成框架;然后,将各类别的多源不确定信息转化为统一范围内,... 详细信息

针对综合评价中多源不确定信息共存的评价问题,提出一种融合集成框架,并讨论了该框架的随机聚合求解方法。首先,对多源不确定信息按信息类别进行分类整合,构建多源不确定信息集成框架;然后,将各类别的多源不确定信息转化为统一范围内,按特定分布随机生成数据,并计算其对原始多源不确定信息的隶属程度。通过充分的模拟仿真,对信息集成框架进行求解;最后,基于回归树的方法得到被评价对象的可能性排序。本研究通过构建信息集成框架的方式对多源不确定信息,尤其是只包含部分被评价对象的片段信息、残缺信息的融合问题进行了探索,拓展了综合评价的实际应用范围。

关键词：综合评价多源不确定信息信息集成框架随机模拟可能性排序

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群体评价主观数据的客观修正方法及验证分析

运筹与管理 2024年

作者：周莹易平涛李伟伟东北大学工商管理学院沈阳建筑大学管理学院

针对群体评价中群体评价者提供的主观数据存在理性差异这一问题，本文提出了一种可降低群体主观评价数据理性差异的客观修正方法。首先，基于因子分析去除冗余数据的思想界定了主观评价数据真实值公共因子的内涵并构建了客观修正模型，... 详细信息

针对群体评价中群体评价者提供的主观数据存在理性差异这一问题，本文提出了一种可降低群体主观评价数据理性差异的客观修正方法。首先，基于因子分析去除冗余数据的思想界定了主观评价数据真实值公共因子的内涵并构建了客观修正模型，通过应用算例表明本文方法与传统方法既有差异又有关联；其次，运用随机模拟方法计算本文方法相对传统方法的差异优胜度与差异标准差优胜度，验证了本文方法的有效性和稳定性皆大概率优于传统方法；最后，系统分析模型参数情景变化对方法优胜度与优胜值的影响，为评价者提供方法选取的依据。本文方法具有提升群体评价数据精度的特点，在改进群体评价效率的同时可降低协商成本。

关键词：综合评价群体评价客观修正数据仿真随机模拟

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基于综合评价的多指标情境化预测方法与应用

控制与决策 2024年

作者：易平涛于海婷李伟伟惠文锋王露东北大学工商管理学院东北评价中心沈阳工业大学管理学院

针对小到个体、组织大至地区、国家等复杂系统的未来发展进行的综合预判问题，本文基于综合评价并结合被评价对象（系统）的历史发展对其未来进行多指标预测分析，从而为其未来发展的综合预判提供数据支撑。由于被评价对象的未来发展往... 详细信息

针对小到个体、组织大至地区、国家等复杂系统的未来发展进行的综合预判问题，本文基于综合评价并结合被评价对象（系统）的历史发展对其未来进行多指标预测分析，从而为其未来发展的综合预判提供数据支撑。由于被评价对象的未来发展往往充满了一定的不确定性，具体研究中将被评价对象的未来发展预期分为超乐观、乐观、平均、悲观和超悲观五种情境，以此为基础分情境预测未来短期内被评价对象的发展空间，并构建相应的预测性评价方法。在对指标进行赋权时，从有利于系统未来整体发展的视角提出了一种指标权重设计方法。在预测性评价结论方面，考虑到未来发展的不确定性特征，将随机聚合方法融合到预测模型的求解中，采用带有概率特征的相对优劣排序方式描述被评价对象未来可能的发展水平。最后，将该方法应用至组织中层管理人员未来发展潜力预测性评价中，通过与已有方法的对比分析说明了本文方法特征的同时，验证了本文方法的有效性。该研究可为复杂系统未来发展的综合预判问题提供方法支撑，研究结论可为系统规划及资源分配提供基于历史数据支撑的有效参考。

关键词：综合评价预测性评价情境分析发展空间随机聚合

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共识视角的混合群体信息随机聚合方法及应用

系统工程 2024年

作者：李伟伟于海婷易平涛董乾坤东北大学工商管理学院东北评价中心

针对多源混合信息群体决策问题，本文提出基于共识视角的优胜度矩阵集结方法，该方法将混合决策信息转化为优胜度矩阵，并基于共识进行信息合成，可有效提高决策效率、节省决策成本。研究涵盖混合信息转化、优胜度矩阵求解、基于共识的... 详细信息

针对多源混合信息群体决策问题，本文提出基于共识视角的优胜度矩阵集结方法，该方法将混合决策信息转化为优胜度矩阵，并基于共识进行信息合成，可有效提高决策效率、节省决策成本。研究涵盖混合信息转化、优胜度矩阵求解、基于共识的随机聚合方法及专家聚类与共识组权重分配。算例分析验证了该方法的高效性与均衡性，充分融合所有专家意见，促进群体共识达成。本研究为混合信息下的群体决策提供有力支持，在民主决策及大规模群决策领域展现出广阔应用前景。

关键词：大群体决策多源混合信息随机聚合群体共识优胜度矩阵

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动态多源信息的随机聚合求解及应用

统计与决策 2024年第7期40卷 40-45页

作者：王露易平涛李伟伟董乾坤沈阳工业大学管理学院沈阳110027 东北大学工商管理学院沈阳110167

动态多源信息集成框架的构建及简化求解,为多源信息共存、评价信息缺失的多时期动态综合评价问题提供了一种新的解决思路。文章在各时期以同一准则构建多源信息集成框架,评价者根据偏好特征求解时间信息权,采用模拟仿真方法对动态多源... 详细信息

动态多源信息集成框架的构建及简化求解,为多源信息共存、评价信息缺失的多时期动态综合评价问题提供了一种新的解决思路。文章在各时期以同一准则构建多源信息集成框架,评价者根据偏好特征求解时间信息权,采用模拟仿真方法对动态多源信息集成框架进行简化求解,获取相对评价结论,并通过一个算例对方法进行了说明。所提方法为大型复杂的动态多源信息综合评价问题提供了新的解决思路和技术支撑。

关键词：多源信息动态评价信息集成框架信息权模拟仿真

体现分布特征的混合信息随机转化聚合求解方法及应用

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控制与决策 2024年第10期39卷 3497-3505页

作者：李伟伟易平涛李玲玉董乾坤王露东北大学工商管理学院沈阳110167 东北大学东北评价中心沈阳110167 南昌大学经济管理学院南昌330031 沈阳工业大学管理学院沈阳110870

随着决策环境的日趋复杂,多类型混合信息共存的现象越来越普遍.对此,考虑不同类型决策信息的分布特征,细化探讨以分段随机抽样方式将混合信息转化为随机数的方法,能够尽可能提升转化后数据与原始信息分布结构的一致性.通过大规模仿真归... 详细信息

随着决策环境的日趋复杂,多类型混合信息共存的现象越来越普遍.对此,考虑不同类型决策信息的分布特征,细化探讨以分段随机抽样方式将混合信息转化为随机数的方法,能够尽可能提升转化后数据与原始信息分布结构的一致性.通过大规模仿真归纳总结了不同情形下混合信息随机转化过程中最佳分段子区间的求解方法和结论,可为实际中分段抽样区间的确定提供参考.进一步,融合随机聚合求解与混合信息的随机转化过程,得到优胜度概率矩阵,并据此推导出排序位概率矩阵和可能性排序结论,从而实现决策结论由“绝对形式”向“相对形式”的柔性转化.该结论形式更加吻合原始决策信息的多样化、不确定性及模糊性特征,更具可解释性和可接受性.最后,通过对比分析验证所提出方法的有效性,并以省域发展潜力综合预判为背景构建应用算例,对所提出方法的特征及应用前景进行说明.该研究进一步丰富了混合信息的转化途径,可为多类型信息共存的复杂决策问题提供方法支撑.

关键词：多属性决策混合信息随机转化分布特征可能性排序优胜度概率矩阵

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基于数据分布的随机聚合评价方法与应用

系统管理学报 2024年第5期33卷 1231-1241页

作者：董乾坤易平涛李伟伟王露东北大学工商管理学院沈阳110167 沈阳工业大学管理学院沈阳110870

为了从理论视角对实力差距较大情境下的“以下克上”等特殊评价现象提供合理解释,提出了一种新的基于数据分布的随机聚合评价方法,并从理论求解、结论检验等多个层面对其进行了论证。具体而言,提出了“相对优胜者”理念,并在此基础上考... 详细信息

为了从理论视角对实力差距较大情境下的“以下克上”等特殊评价现象提供合理解释,提出了一种新的基于数据分布的随机聚合评价方法,并从理论求解、结论检验等多个层面对其进行了论证。具体而言,提出了“相对优胜者”理念,并在此基础上考虑评价数据的分布,给出了精确信息的分布式随机转化方法。构建了分布式随机信息的融合框架,该框架具有包容性强、分类计算、独立求解等特征。从整体与局部两个视角给出了分布式随机聚合框架的求解步骤,并对优胜概率出现的边界条件、与影响因素的强度关系进行了数理证明。给出了求解结果的两个检验标准,通过模拟算例与实例应用验证了分布式随机聚合评价方法是有效且实用的,具有理论意义与应用价值。

关键词：综合评价数据分布模拟仿真相对优胜者理念随机聚合计算

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基于双重驱动的实数型群体评价随机聚合算法

系统工程 2024年第4期42卷 150-158页

作者：易平涛王士烨李伟伟东北大学工商管理学院辽宁沈阳110167

针对实数型群体评价信息有效集结的问题,提出了一种凝聚群体共识的随机聚合模型。考虑实数型群体评价信息直接集结运算并不能有效反映决策环境的复杂多变及不确定性因素的影响,为此将离散的实数型群体评价信息转化为连续型随机变量,以... 详细信息

针对实数型群体评价信息有效集结的问题,提出了一种凝聚群体共识的随机聚合模型。考虑实数型群体评价信息直接集结运算并不能有效反映决策环境的复杂多变及不确定性因素的影响,为此将离散的实数型群体评价信息转化为连续型随机变量,以凸显现实中的决策环境、更加细腻地刻画群体价值表达;在此基础上,提出了双重驱动的指标赋权方法,即根据各指标随机信息之间的差异性(差异驱动)和群体共识的一致性程度(共识驱动)进行组合赋权;最后,聚合求解被评价对象之间带有概率特征的可能性排序。该方法可以较全面地集结群体评价信息,从可能性的视角给出合理的排序结论,算例分析验证了方法的有效性和合理性。

关键词：群体评价信息集结随机聚合可能性排序