湖南省教育厅科研基金(10C0792)
- 作品数：5 被引量：35H指数：2
- 相关作者：任剑高阳伍小军刘小莲更多>>
- 相关机构：湖南商学院中南大学湖南农业大学更多>>
- 发文基金：湖南省教育厅科研基金湖南省哲学社会科学基金湖南省自然科学基金更多>>
- 相关领域：经济管理社会学文化科学更多>>
- 基于云模型的语言随机多准则决策方法被引量：24
- 2012年
- 为解决不完全信息的语言随机多准则决策问题,设计了一种将一维正态云与相对满意度相结合的求解方法。该方法首先根据正态分布规律与黄金分割率法,将各方案在各准则下的不确定语言评价标度转化为近似的一维正态云;接着采用数字特征差异法,度量在各准则下各方案与正、负理想方案之间云的距离;然后利用区间数的运算法则,求取各方案与正、负理想方案之间的加权距离;最后计算各方案的相对满意度,进而确定排序。以城市公交线网优化为例,验证了该方法的有效性和可行性。
- 任剑
- 关键词：不完全信息云模型
- 基于神经网络和数据包络分析的供应商评估
- 2013年
- 供应商在交货、质量及库存等方面严重制约着下游企业,其绩效对下游企业的影响越来越大。对供应商绩效进行有效评估是现代企业在信息化及全球化市场竞争中得以生存的重要保障。为了对供应商的绩效进行有效评估,提出了一种面向不完全信息的基于神经网络和数据包络分析的评估方法。本方法首先识别需要考虑的评估标准,然后根据历史数据及专家意见训练神经网络;供应商的最终评估将由数据包络分析完成,并获取神经网络的最终结果。仿真实例表明了本方法的可用性、可行性和正确性。本方法可极大丰富、完善和充实不完全信息环境下供应商的评估方法与现实应用。
- 刘小莲
- 关键词：供应商评估神经网络数据包络分析
- 不完全信息的离散型模糊随机多准则决策方法被引量：11
- 2011年
- 针对状态概率与准则权重均为区间数且准则值有缺失的离散型模糊随机多准则决策问题,设计了一种基于信息集结的新方法.该方法在区分准则类型和确定决策者的风险偏好水平后,首先根据准则类型利用最大、最小算子计算方案集在不同状态下有缺失值的准则上的正、负理想值,再通过决策者的风险偏好水平与正、负理想值补充方案集在不同状态下缺失的准则值,然后参照准则类型与决策者的风险偏好水平集结方案集在不同状态下赋值为梯形模糊数的准则值并进行规范化,接着利用熵与离差最大化分别构建规划模型以求解最优状态概率分布与最优准则权重向量,进而得到方案集的综合评价值并确定排序,最后给出具体算例.结果显示了该方法的有效性和可行性.
- 任剑高阳
- 关键词：不完全信息信息集结离差
- 基于TC-OWA算子的语言多准则群决策方法被引量：1
- 2011年
- 针对信息不完全的语言多准则群决策问题,提出一种基于梯形连续区间有序加权平均算子的决策方法。该方法首先将各专家给出的语言值决策矩阵转化为梯形模糊决策矩阵,再利用梯形连续区间有序加权平均算子对梯形模糊决策矩阵、三角准则权重空间与三角专家权重空间进行集结,接着对集结值决策矩阵、集结值准则权重空间与集结值专家权重空间进行规范化,然后得到方案集的综合评价值并确定排序,最后在文化企业融资效率评价方面进行算例分析。结果显示了该方法的有效性和可行性。
- 伍小军任剑
- 关键词：信息不完全融资效率评价
- 长、株、潭本科院校科技创新能力评价
- 2012年
- 准确评价长株潭本科院校科技创新能力对于优化公共科技资源配置,改善高校科技管理,更好服务湖南省"四化两型"建设,具有重要意义。通过对长株潭本科院校科技创新能力的比较分析,发现了存在的问题,提出要从明确定位、完善平台、强化队伍、推进合作、优化环境等方面,促进长株潭本科院校科技创新能力的提升。
- 任剑
- 关键词：长株潭本科院校科技创新能力
