不确定信息下的多属性决策模型与证据推理方法

"一类不确定信息下的多属性决策问题的研究 (2005年)" 是一篇关于在不确定信息环境下进行多属性决策问题的学术论文，由廖豺武、李垣和董广茂共同撰写，发表于2005年8月的《西安交通大学学报》。该研究主要关注在决策过程中，当决策者无法准确估计方案属性值，甚至无法确定方案间偏好关系时，如何处理不确定信息的决策问题。 在多属性决策分析（Multiple Attribute Decision Making, MADM）中，通常需要考虑多个因素或属性来评估不同的决策方案。这篇论文提出了一个新的方法，使用具有置信结构的偏序关系来表示这种不确定信息。偏序关系是一种不完全的排序关系，它允许两个元素之间存在无序状态，这与传统的全序关系（完全确定的偏好顺序）不同。置信结构则反映了决策者对偏序关系的信心程度。 论文中，作者们引入了证据推理算法来集成不确定信息。证据推理是一种处理不确定性信息的方法，它基于贝叶斯理论，通过整合来自不同来源的证据，来推断出更可靠的结论。通过这个算法，可以将来自多个源的不完整或矛盾的信息融合成一个综合的决策视角。 接下来，为了确定方案之间的偏好关系，论文提出了两种指数：优势指数和劣势指数。这两种指数利用了偏序之间的距离公式，以量化方案间的相对优劣。优势指数衡量一个方案相对于另一个方案的优势程度，而劣势指数则反映其不足。通过这两个指数，即使在信息不确定的情况下，也能对方案进行有效的比较。 最终，作者们通过一个实例展示了这种方法在实际决策中的应用，证明了在面对不确定信息时，该方法可以帮助决策者做出更为合理的决策选择。这一研究对于不确定性和模糊性环境下的决策支持具有重要意义，特别是在信息技术、工程设计、管理科学等领域。 关键词涵盖了多属性决策、不确定信息以及证据推理，表明这篇论文的重点在于研究不确定环境下如何运用先进的决策理论和技术，以提高决策的科学性和有效性。分类号TP11和C93分别对应计算机科学技术和管理科学，揭示了论文的学科归属。