根据现实风险投资商与投资企业双边匹配问题的特点,构建了具有不同类型信息的风险投资商与投资企业双向选择的多指标评价匹配模型,给出了一种多指标双边匹配决策方法。由于市场环境的不确定性和客观事物的复杂性,评价信息采用实数、区...根据现实风险投资商与投资企业双边匹配问题的特点,构建了具有不同类型信息的风险投资商与投资企业双向选择的多指标评价匹配模型,给出了一种多指标双边匹配决策方法。由于市场环境的不确定性和客观事物的复杂性,评价信息采用实数、区间数、三角模糊数、语言变量和直觉模糊数5种类型表示。选取期望水平为参照点,利用前景理论计算各指标的益损值,考虑决策者损失规避的心理行为特征,基于TODIM(葡萄牙语,Interactive and Multicriteria Decision Making首字母缩写)方法得到投资企业和风险投资商的总体感知价值,据此建立了风险投资商、投资企业总体感知价值和投资中介收益最大化的多目标优化模型,并提出了极大极小求解方法。实例分析表明决策方法的有效性和合理性。展开更多
为了解决车货匹配双方以不确定语言评价表征属性信息的最优匹配问题,提出了一种基于加权不确定语言Bonferroni平均(Weighted uncertain linguistic Bonferroni mean,WULBM)算子和双边匹配理论的车货匹配方法。首先,给出了基于双边匹...为了解决车货匹配双方以不确定语言评价表征属性信息的最优匹配问题,提出了一种基于加权不确定语言Bonferroni平均(Weighted uncertain linguistic Bonferroni mean,WULBM)算子和双边匹配理论的车货匹配方法。首先,给出了基于双边匹配理论的车货双边匹配问题的描述;其次,利用WULBM算子集成多属性不确定语言关联信息以综合不确定语言信息;而后构造可能度矩阵,将其转化为满意度矩阵并构建体现主体公平性和满意度尽可能高的匹配优化模型,通过求解模型获得双方满意的匹配方案;最后,以一个车货匹配实例表明本文所提出方法的可行性和有效性。展开更多
针对基于完全序值信息的双边匹配问题,提出了一种考虑主体心理行为的决策方法。首先给出了考虑主体心理行为的双边匹配问题的描述。其次,以期望序值作为参照点,计算了序值相对于参照点的收益或损失。考虑到主体对待收益和损失的不同风...针对基于完全序值信息的双边匹配问题,提出了一种考虑主体心理行为的决策方法。首先给出了考虑主体心理行为的双边匹配问题的描述。其次,以期望序值作为参照点,计算了序值相对于参照点的收益或损失。考虑到主体对待收益和损失的不同风险态度,依据交互式多准则决策(tomada de deciso interativa emulticritério,TODIM)思想计算每个主体针对另一方主体的感知价值。在此基础上,构建了求解该双边匹配问题的双目标优化模型,使用线性加权法将双目标优化模型转化为单目标优化模型,通过求解该单目标优化模型获得匹配结果。实例分析说明了所提方法的有效性。展开更多
文摘根据现实风险投资商与投资企业双边匹配问题的特点,构建了具有不同类型信息的风险投资商与投资企业双向选择的多指标评价匹配模型,给出了一种多指标双边匹配决策方法。由于市场环境的不确定性和客观事物的复杂性,评价信息采用实数、区间数、三角模糊数、语言变量和直觉模糊数5种类型表示。选取期望水平为参照点,利用前景理论计算各指标的益损值,考虑决策者损失规避的心理行为特征,基于TODIM(葡萄牙语,Interactive and Multicriteria Decision Making首字母缩写)方法得到投资企业和风险投资商的总体感知价值,据此建立了风险投资商、投资企业总体感知价值和投资中介收益最大化的多目标优化模型,并提出了极大极小求解方法。实例分析表明决策方法的有效性和合理性。
文摘为了解决车货匹配双方以不确定语言评价表征属性信息的最优匹配问题,提出了一种基于加权不确定语言Bonferroni平均(Weighted uncertain linguistic Bonferroni mean,WULBM)算子和双边匹配理论的车货匹配方法。首先,给出了基于双边匹配理论的车货双边匹配问题的描述;其次,利用WULBM算子集成多属性不确定语言关联信息以综合不确定语言信息;而后构造可能度矩阵,将其转化为满意度矩阵并构建体现主体公平性和满意度尽可能高的匹配优化模型,通过求解模型获得双方满意的匹配方案;最后,以一个车货匹配实例表明本文所提出方法的可行性和有效性。
文摘针对基于完全序值信息的双边匹配问题,提出了一种考虑主体心理行为的决策方法。首先给出了考虑主体心理行为的双边匹配问题的描述。其次,以期望序值作为参照点,计算了序值相对于参照点的收益或损失。考虑到主体对待收益和损失的不同风险态度,依据交互式多准则决策(tomada de deciso interativa emulticritério,TODIM)思想计算每个主体针对另一方主体的感知价值。在此基础上,构建了求解该双边匹配问题的双目标优化模型,使用线性加权法将双目标优化模型转化为单目标优化模型,通过求解该单目标优化模型获得匹配结果。实例分析说明了所提方法的有效性。