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商品簡介
作者簡介
序
目次
商品簡介
考慮決策者行為的多屬性決策方法有著廣泛的應用前景。本書主要系統地解釋和提出了一系列考慮決策者風險偏好和主觀願景的多屬性決策方法，分為3篇。第1篇主要介紹考慮決策者風險偏好和主觀願景的多屬性決策相關理論和方法；第2篇提出了考慮決策者風險偏好的多屬性決策方法、多屬性群決策方法和屬性約簡模型；第3篇提出了考慮決策者主觀願景的模糊多屬性決策方法、多屬性群決策方法和混合多屬性決策方法。本書可作為管理類、經濟類、系統工程、應用數學相關專業的本科生參考教材，也可供相關領域大學生、研究生、科研人員、管理人員參考。
作者簡介
趙萌，女，1981年9月生，河北秦皇島人，北京航空航天大學管理學博士，副教授，碩士研究生導師，現為東北大學秦皇島分校管理學院信息管理與信息系統專業教師。近年來，主持國家自然學科基金項目1項、河北省社會科學基金項目3項；河北省高等學校人文社科研究重點項目1項。在《Applied Soft Computing》、《系統工程理論與實踐》、《International Journal of Fuzzy Systems》、《Mathematical Problems in Engineering》、《運籌與管理》、《Advances in Information Sciences and Service Sciences》、《控制與決策》、《管理評論》、《中國管理科學》和《系統工程》等核心期刊發表論文 40餘篇。其中，SCI檢索 5 篇，EI期刊檢索 10 篇，CSSCI檢索期刊 15 篇，出版學術專著1部。
序
前 言
在決策中考慮決策者的行為因素，可以做出更符合現實的決策模型。願景和風險偏好無論對個人還是組織來講都是決策的重要因素。由於考慮願景和風險偏好的多屬性決策方法有廣泛的應用前景，國內外學者紛紛投入相關決策方法的研究。已有研究主要把願景和風險偏好與前景理論（Prospect Theory）相結合得到前景值進行優選。但是，前景理論設置固定的風險偏好係數求解前景價值，不能完全適用於解決考慮願景和風險偏好的多屬性決策問題。為解決上述問題，本書在已有研究的基礎上，旨在通過建立考慮願景和風險偏好的多屬性決策模型，提高決策的科學性和柔性，為解決現實情景中考慮願景和風險偏好的多屬性決策問題提供方法支持。
本書主要分為以下3篇。
第1篇為理論基礎。主要對相關理論做了較為詳細的綜述，以“多屬性決策”“考慮決策者風險偏好的多屬性決策”“考慮決策者願景的多屬性決策”為對象系統梳理和總結了相關文獻和研究成果，說明考慮風險偏好和願景的多屬性決策方法有著廣泛的應用前景，但已有的研究主要基於前景理論，設置的固定風險偏好係數不能很好地體現決策的柔性，因此有必要對考慮風險偏好和願景的多屬性決策方法做進一步研究。本部分為全書的論述打下了非常堅實的理論基礎。
第2篇為考慮風險偏好的多屬性決策方法。首先，提出了IT2TrFS風險偏好的度量方法。該方法根據決策者的風險偏好給決策者分類，求得決策者風險偏好決策矩陣，提出新的可能度計算方法，最後通過計算符號距離得到方案的排序結果。該方法充分考慮到了決策者的風險偏好，針對屬性權重以確定值或以IT2TrFS給出的IT2TrFS多屬性決策問題提出了具體的決策方法。其次，提出IVTFS風險偏好的度量方法。該方法可以充分考慮到決策者的風險偏好和決策者的主觀願景，為指標權重未知的區間值模糊決策理論的應用進一步提供理論依據。再次，提出了考慮決策者風險偏好的屬性權重信息不完全的區間直覺模糊集多屬性群決策（MAGDM）新方法。該方法先確定每個決策者的權重。為了考慮決策者風險偏好對決策結果的影響和避免AIVIF矩陣漸進性，引入了決策者風險偏好係數，將集結後的綜合決策矩陣轉換成區間數矩陣。又次，為了客觀地求出屬性權重信息不完全環境下的屬性的權重，構建了一個目標規劃模型。通過各個方案的綜合評價值對方案進行排序。最後，以屬性值為區間數的大量屬性決策問題為研究背景，主要做了三方面的工作：①將決策者風險特徵細分為較強風險規避型、一般風險規避型、較弱風險規避型、風險中立型、較強風險偏好型、一般風險偏好型、較弱風險偏好型7種類型，並按照決策者風險類型匹配相應的決策矩陣，進行屬性約簡和決策；②提出基於熵可靠性的屬性約簡方法，按照決策的可靠性要求提取有效屬性進行決策；③針對7種不同的風險偏好類型進行靈敏度分析，對比不同風險偏好屬性約簡前後的決策結果，分析其對決策結果的影響程度和原因。
第3篇為考慮願景的多屬性決策方法。首先，提出了一種考慮願景的動態多屬性群決策共識模型及其解決框架。該模型和框架包括兩個過程，一個是獲得各個備選方案的排序和集體解決方案的選擇過程，另一個是對個人屬性集、個人方案集、個人偏好和個人願景集方面提出調整建議，從而達成共識的過程。其次，提出了一種新的考慮願景的多屬性方法。該方法採用客觀的相似度算法求解問題最優權重，再結合人的風險態度求方案排序，包括以下幾方面內容：基於決策信息與正負理想解的距離和區分度最大的思想，建立線性規劃模型，求得最優權重，之後加入專家的風險偏好及願景，採用願景滿意度函數建立的兩階段法和TOPSIS方法對方案進行排序。通過一個能源汽車選擇的實例，將本算法和已經存在的兩種區間直覺模糊多屬性決策問題的客觀算法做比較分析，討論了願景的改變對方案排序的影響。再次，提出考慮決策者指標期望的PSO混合多指標決策方法。該方法綜合考慮了區間直覺模糊數、區間數和確定數3種指標信息形式，分別定義區間直覺模糊數和區間數的標準化公式，將3種信息統一到同一量綱下；通過建立方案最大評估值的規劃模型求得初始權重，利用PSO算法優化得到最優權重；考慮決策者指標期望，計算方案評估值相對於指標期望的損益程度，再通過改進的TOPSIS方法計算出各個方案相對于正理想點和負理想點的相關係數進行方案排序。最後，利用考慮決策者指標期望的PSO混合多指標決策方法解決了一個汽車選購的決策案例，驗證了方法的合理性和可行性；同時利用案例將本書方法與傳統的TOPSIS方法進行對比分析，驗證本書方法的理論價值和實踐價值。
本書在寫作過程中參考了國內外大量文獻和研究成果，在此，我們對相關作者和研究人員表示真誠的感謝；同時在撰寫過程中得到了碩士生張晨曦的幫助，對她的辛勤付出表示感謝；此外，我們還要感謝東北大學秦皇島分校各級領導的支持與幫助。
儘管我們在寫作過程中做了很多努力，但由於水平有限，書中難免存在疏漏，敬請廣大讀者批評指正！
作 者
2018年8月
在決策中考慮決策者的行為因素，可以做出更符合現實的決策模型。願景和風險偏好無論對個人還是組織來講都是決策的重要因素。由於考慮願景和風險偏好的多屬性決策方法有廣泛的應用前景，國內外學者紛紛投入相關決策方法的研究。已有研究主要把願景和風險偏好與前景理論（Prospect Theory）相結合得到前景值進行優選。但是，前景理論設置固定的風險偏好係數求解前景價值，不能完全適用於解決考慮願景和風險偏好的多屬性決策問題。為解決上述問題，本書在已有研究的基礎上，旨在通過建立考慮願景和風險偏好的多屬性決策模型，提高決策的科學性和柔性，為解決現實情景中考慮願景和風險偏好的多屬性決策問題提供方法支持。
本書主要分為以下3篇。
第1篇為理論基礎。主要對相關理論做了較為詳細的綜述，以“多屬性決策”“考慮決策者風險偏好的多屬性決策”“考慮決策者願景的多屬性決策”為對象系統梳理和總結了相關文獻和研究成果，說明考慮風險偏好和願景的多屬性決策方法有著廣泛的應用前景，但已有的研究主要基於前景理論，設置的固定風險偏好係數不能很好地體現決策的柔性，因此有必要對考慮風險偏好和願景的多屬性決策方法做進一步研究。本部分為全書的論述打下了非常堅實的理論基礎。
第2篇為考慮風險偏好的多屬性決策方法。首先，提出了IT2TrFS風險偏好的度量方法。該方法根據決策者的風險偏好給決策者分類，求得決策者風險偏好決策矩陣，提出新的可能度計算方法，最後通過計算符號距離得到方案的排序結果。該方法充分考慮到了決策者的風險偏好，針對屬性權重以確定值或以IT2TrFS給出的IT2TrFS多屬性決策問題提出了具體的決策方法。其次，提出IVTFS風險偏好的度量方法。該方法可以充分考慮到決策者的風險偏好和決策者的主觀願景，為指標權重未知的區間值模糊決策理論的應用進一步提供理論依據。再次，提出了考慮決策者風險偏好的屬性權重信息不完全的區間直覺模糊集多屬性群決策（MAGDM）新方法。該方法先確定每個決策者的權重。為了考慮決策者風險偏好對決策結果的影響和避免AIVIF矩陣漸進性，引入了決策者風險偏好係數，將集結後的綜合決策矩陣轉換成區間數矩陣。又次，為了客觀地求出屬性權重信息不完全環境下的屬性的權重，構建了一個目標規劃模型。通過各個方案的綜合評價值對方案進行排序。最後，以屬性值為區間數的大量屬性決策問題為研究背景，主要做了三方面的工作：①將決策者風險特徵細分為較強風險規避型、一般風險規避型、較弱風險規避型、風險中立型、較強風險偏好型、一般風險偏好型、較弱風險偏好型7種類型，並按照決策者風險類型匹配相應的決策矩陣，進行屬性約簡和決策；②提出基於熵可靠性的屬性約簡方法，按照決策的可靠性要求提取有效屬性進行決策；③針對7種不同的風險偏好類型進行靈敏度分析，對比不同風險偏好屬性約簡前後的決策結果，分析其對決策結果的影響程度和原因。
第3篇為考慮願景的多屬性決策方法。首先，提出了一種考慮願景的動態多屬性群決策共識模型及其解決框架。該模型和框架包括兩個過程，一個是獲得各個備選方案的排序和集體解決方案的選擇過程，另一個是對個人屬性集、個人方案集、個人偏好和個人願景集方面提出調整建議，從而達成共識的過程。其次，提出了一種新的考慮願景的多屬性方法。該方法採用客觀的相似度算法求解問題最優權重，再結合人的風險態度求方案排序，包括以下幾方面內容：基於決策信息與正負理想解的距離和區分度最大的思想，建立線性規劃模型，求得最優權重，之後加入專家的風險偏好及願景，採用願景滿意度函數建立的兩階段法和TOPSIS方法對方案進行排序。通過一個能源汽車選擇的實例，將本算法和已經存在的兩種區間直覺模糊多屬性決策問題的客觀算法做比較分析，討論了願景的改變對方案排序的影響。再次，提出考慮決策者指標期望的PSO混合多指標決策方法。該方法綜合考慮了區間直覺模糊數、區間數和確定數3種指標信息形式，分別定義區間直覺模糊數和區間數的標準化公式，將3種信息統一到同一量綱下；通過建立方案最大評估值的規劃模型求得初始權重，利用PSO算法優化得到最優權重；考慮決策者指標期望，計算方案評估值相對於指標期望的損益程度，再通過改進的TOPSIS方法計算出各個方案相對于正理想點和負理想點的相關係數進行方案排序。最後，利用考慮決策者指標期望的PSO混合多指標決策方法解決了一個汽車選購的決策案例，驗證了方法的合理性和可行性；同時利用案例將本書方法與傳統的TOPSIS方法進行對比分析，驗證本書方法的理論價值和實踐價值。
本書在寫作過程中參考了國內外大量文獻和研究成果，在此，我們對相關作者和研究人員表示真誠的感謝；同時在撰寫過程中得到了碩士生張晨曦的幫助，對她的辛勤付出表示感謝；此外，我們還要感謝東北大學秦皇島分校各級領導的支持與幫助。
儘管我們在寫作過程中做了很多努力，但由於水平有限，書中難免存在疏漏，敬請廣大讀者批評指正！
作 者
2018年8月
目次
第1篇 理論基礎
第1章 多屬性決策相關理論與方法 3
1.1 多屬性決策基本理論 3
1.1.1 基本概念 3
1.1.2 多屬性決策的種類 4
1.2 多屬性決策的歷史和發展現狀 6
1.2.1 多屬性排序方法研究 6
1.2.2 多屬性群決策方法研究 11
1.2.3 屬性權重確定方法研究 12
1.2.4 多屬性決策的標準化方法 14
1.3 本章小結 15
參考文獻 16
第2章 考慮風險偏好和願景的多屬性決策理論與方法 24
2.1 考慮風險偏好和願景的多屬性決策方法相關研究 25
2.1.1 考慮決策者風險偏好的多屬性決策方法相關研究 25
2.1.2 考慮決策者願景的多屬性決策方法相關研究 25
2.2 考慮風險偏好和願景的多屬性決策方法介紹 27
2.2.1 期望效用理論 27
2.2.2 前景理論 27
2.2.3 累積前景理論 28
2.3 本章小結 29
參考文獻 29
第2篇 考慮風險偏好的多屬性決策方法
第3章 考慮決策者風險偏好的區間2型模糊多屬性決策方法 33
3.1 預備知識 35
3.2 理論基礎 36
3.2.1 決策者風險偏好的度量 36
3.2.2 梯形模糊數優先關係的可能度 38
3.3 模型算法 43
3.4 實例與對比分析 46
3.4.1 實例分析 46
3.4.2 算法對比分析 47
3.5 本章小結 47
參考文獻 48
第4章 考慮風險偏好的IVTFS多屬性群決策方法 52
4.1 風險偏好的概念及度量的理論基礎 53
4.1.1 IVTFS的風險偏好概念 53
4.1.2 風險偏好的度量方法 54
4.2 建立模型 54
4.2.1 基於區間值模糊集對TOPSIS擴展的方法 54
4.2.2 考慮決策者風險偏好的IVFN群決策方法 56
4.3 案例研究 60
4.3.1 基於區間值模糊集對TOPSIS擴展方法的應用 62
4.3.2 考慮決策者風險偏好的IVTFS群決策方法的應用 67
4.3.3 算法對比 103
4.4 本章小結 104
參考文獻 105
第5章 考慮決策者風險偏好的區間直覺模糊多屬性群決策方法 107
5.1 預備知識 109
5.1.1 區間直覺模糊集 109
5.1.2 區間直覺模糊集成算子及漸進性 110
5.2 模型建立 110
5.2.1 問題描述 111
5.2.2 關於每個屬性決策者權重的確定 112
5.2.3 基於交叉熵的不完全屬性權重的確定 115
5.2.4 算法流程 117
5.3 實證分析 118
5.4 對比分析 125
5.4.1 對比分析1 125
5.4.2 對比分析2 126
5.5 本章小結 126
參考文獻 127
第6章 考慮風險偏好的熵可靠性屬性約簡決策模型 131
6.1 預備知識和理論基礎 132
6.1.1 理論基礎 132
6.1.2 屬性值為實數的屬性約簡原則和方法 133
6.1.3 屬性值為區間數的屬性約簡原則和方法 135
6.2 建立模型 140
6.2.1 基於優勢關係的風險偏好與屬性約簡決策模型 141
6.2.2 考慮風險偏好的熵可靠性屬性約簡決策模型 144
6.3 案例分析：供應鏈合作夥伴選擇 146
6.3.1 問題描述 146
6.3.2 屬性值為實數的供應鏈合作夥伴選擇的多屬性決策問題 147
6.3.3 屬性值為區間數的供應鏈合作夥伴選擇的多屬性決策問題 152
6.3.4 方法對比分析 160
6.4 本章小結 161
參考文獻 162
第3篇 考慮願景的多屬性決策方法
第7章 考慮願景的動態多屬性群決策共識模型 167
7.1 預備知識 170
7.1.1 經典的多屬性群決策問題 170
7.1.2 願景水平 172
7.2 問題說明 172
7.3 考慮願景的複雜動態多屬性群決策共識模型 174
7.3.1 選擇過程 175
7.3.2 共識過程 183
7.3.3 共識達成模型的算法 186
7.4 實例分析 188
7.4.1 問題描述 188
7.4.2 模型應用 190
7.4.3 比較分析 192
7.5 本章小結 193
參考文獻 193
第8章 基於願景效用函數的區間直覺模糊多屬性決策方法 197
8.1 研究背景及意義 198
8.1.1 研究背景 198
8.1.2 研究意義 198
8.2 國內外研究現狀 199
8.2.1 區間直覺模糊集研究現狀 199
8.2.2 權重確定方法研究現狀 200
8.2.3 考慮願景決策方法研究現狀 200
8.2.4 研究現狀評述 201
8.3 理論基礎與相關方法介紹 201
8.3.1 區間直覺模糊集 202
8.3.2 區間直覺模糊集的兩種決策方法 205
8.4 基於區間直覺模糊多屬性決策方法模型 211
8.4.1 問題描述 211
8.4.2 權重確定 212
8.4.3 願景滿意度函數構建 212
8.4.4 算法流程 214
8.4.5 示例與分析 215
8.5 案例分析 219
8.5.1 案例背景 219
8.5.2 選擇可替代燃料汽車的決策標準 221
8.5.3 實例應用分析 223
8.5.4 對比分析 231
8.5.5 進一步討論 236
8.6 本章小結 242
參考文獻 243
第9章 考慮願景的混合多屬性決策方法 246
9.1 緒論 247
9.1.1 研究背景及意義 247
9.1.2 國內外研究現狀 248
9.2 相關概念及理論基礎 250
9.2.1 區間直覺模糊集 250
9.2.2 區間數 252
9.2.3 決策者願景 253
9.2.4 PSO算法 254
9.3 模型建立 257
9.3.1 問題描述 257
9.3.2 指標值的標準化 258
9.3.3 願景的精確化和標準化 260
9.3.4 指標權重的確定 261
9.3.5 考慮願景的混合多屬性排序方法 264
9.4 案例分析 265
9.4.1 案例背景 265
9.4.2 影響因素 265
9.4.3 考慮願景的混合多屬性決策方法 266
9.4.4 對比分析 271
9.5 本章小結 274
參考文獻 275
第1章 多屬性決策相關理論與方法 3
1.1 多屬性決策基本理論 3
1.1.1 基本概念 3
1.1.2 多屬性決策的種類 4
1.2 多屬性決策的歷史和發展現狀 6
1.2.1 多屬性排序方法研究 6
1.2.2 多屬性群決策方法研究 11
1.2.3 屬性權重確定方法研究 12
1.2.4 多屬性決策的標準化方法 14
1.3 本章小結 15
參考文獻 16
第2章 考慮風險偏好和願景的多屬性決策理論與方法 24
2.1 考慮風險偏好和願景的多屬性決策方法相關研究 25
2.1.1 考慮決策者風險偏好的多屬性決策方法相關研究 25
2.1.2 考慮決策者願景的多屬性決策方法相關研究 25
2.2 考慮風險偏好和願景的多屬性決策方法介紹 27
2.2.1 期望效用理論 27
2.2.2 前景理論 27
2.2.3 累積前景理論 28
2.3 本章小結 29
參考文獻 29
第2篇 考慮風險偏好的多屬性決策方法
第3章 考慮決策者風險偏好的區間2型模糊多屬性決策方法 33
3.1 預備知識 35
3.2 理論基礎 36
3.2.1 決策者風險偏好的度量 36
3.2.2 梯形模糊數優先關係的可能度 38
3.3 模型算法 43
3.4 實例與對比分析 46
3.4.1 實例分析 46
3.4.2 算法對比分析 47
3.5 本章小結 47
參考文獻 48
第4章 考慮風險偏好的IVTFS多屬性群決策方法 52
4.1 風險偏好的概念及度量的理論基礎 53
4.1.1 IVTFS的風險偏好概念 53
4.1.2 風險偏好的度量方法 54
4.2 建立模型 54
4.2.1 基於區間值模糊集對TOPSIS擴展的方法 54
4.2.2 考慮決策者風險偏好的IVFN群決策方法 56
4.3 案例研究 60
4.3.1 基於區間值模糊集對TOPSIS擴展方法的應用 62
4.3.2 考慮決策者風險偏好的IVTFS群決策方法的應用 67
4.3.3 算法對比 103
4.4 本章小結 104
參考文獻 105
第5章 考慮決策者風險偏好的區間直覺模糊多屬性群決策方法 107
5.1 預備知識 109
5.1.1 區間直覺模糊集 109
5.1.2 區間直覺模糊集成算子及漸進性 110
5.2 模型建立 110
5.2.1 問題描述 111
5.2.2 關於每個屬性決策者權重的確定 112
5.2.3 基於交叉熵的不完全屬性權重的確定 115
5.2.4 算法流程 117
5.3 實證分析 118
5.4 對比分析 125
5.4.1 對比分析1 125
5.4.2 對比分析2 126
5.5 本章小結 126
參考文獻 127
第6章 考慮風險偏好的熵可靠性屬性約簡決策模型 131
6.1 預備知識和理論基礎 132
6.1.1 理論基礎 132
6.1.2 屬性值為實數的屬性約簡原則和方法 133
6.1.3 屬性值為區間數的屬性約簡原則和方法 135
6.2 建立模型 140
6.2.1 基於優勢關係的風險偏好與屬性約簡決策模型 141
6.2.2 考慮風險偏好的熵可靠性屬性約簡決策模型 144
6.3 案例分析：供應鏈合作夥伴選擇 146
6.3.1 問題描述 146
6.3.2 屬性值為實數的供應鏈合作夥伴選擇的多屬性決策問題 147
6.3.3 屬性值為區間數的供應鏈合作夥伴選擇的多屬性決策問題 152
6.3.4 方法對比分析 160
6.4 本章小結 161
參考文獻 162
第3篇 考慮願景的多屬性決策方法
第7章 考慮願景的動態多屬性群決策共識模型 167
7.1 預備知識 170
7.1.1 經典的多屬性群決策問題 170
7.1.2 願景水平 172
7.2 問題說明 172
7.3 考慮願景的複雜動態多屬性群決策共識模型 174
7.3.1 選擇過程 175
7.3.2 共識過程 183
7.3.3 共識達成模型的算法 186
7.4 實例分析 188
7.4.1 問題描述 188
7.4.2 模型應用 190
7.4.3 比較分析 192
7.5 本章小結 193
參考文獻 193
第8章 基於願景效用函數的區間直覺模糊多屬性決策方法 197
8.1 研究背景及意義 198
8.1.1 研究背景 198
8.1.2 研究意義 198
8.2 國內外研究現狀 199
8.2.1 區間直覺模糊集研究現狀 199
8.2.2 權重確定方法研究現狀 200
8.2.3 考慮願景決策方法研究現狀 200
8.2.4 研究現狀評述 201
8.3 理論基礎與相關方法介紹 201
8.3.1 區間直覺模糊集 202
8.3.2 區間直覺模糊集的兩種決策方法 205
8.4 基於區間直覺模糊多屬性決策方法模型 211
8.4.1 問題描述 211
8.4.2 權重確定 212
8.4.3 願景滿意度函數構建 212
8.4.4 算法流程 214
8.4.5 示例與分析 215
8.5 案例分析 219
8.5.1 案例背景 219
8.5.2 選擇可替代燃料汽車的決策標準 221
8.5.3 實例應用分析 223
8.5.4 對比分析 231
8.5.5 進一步討論 236
8.6 本章小結 242
參考文獻 243
第9章 考慮願景的混合多屬性決策方法 246
9.1 緒論 247
9.1.1 研究背景及意義 247
9.1.2 國內外研究現狀 248
9.2 相關概念及理論基礎 250
9.2.1 區間直覺模糊集 250
9.2.2 區間數 252
9.2.3 決策者願景 253
9.2.4 PSO算法 254
9.3 模型建立 257
9.3.1 問題描述 257
9.3.2 指標值的標準化 258
9.3.3 願景的精確化和標準化 260
9.3.4 指標權重的確定 261
9.3.5 考慮願景的混合多屬性排序方法 264
9.4 案例分析 265
9.4.1 案例背景 265
9.4.2 影響因素 265
9.4.3 考慮願景的混合多屬性決策方法 266
9.4.4 對比分析 271
9.5 本章小結 274
參考文獻 275
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