基于Vague集的模糊多目标决策方法及应用

针对目前基于Vague集多目标决策中Vague值计算困难以及确定目标满意度的下界和不满意度的上界存在主观随意性问题.提出了一种基于Vague集的模糊多目标决策方法.利用属性数学中的属性集和属性测度理论构造目标的真隶属度函数、假隶属度函数和犹豫度函数,从而可计算出目标的Vague值;采用记分函数计算方案的多目标评分值,从而可以对方案进行排序并选择出最优方案.应用实例验证了该方法的有效性和实用性.     

语言多属性决策的一种组合方法

研究了属性权重完全未知,方案属性值和偏好值均为语言变量的多属性决策问题.首先,通过分析相关文献中利用方案属性值与偏好值之间的偏差得到属性权重的不合理性,在最小化方案综合属性值与偏好值的偏差的基础上,建立了一个求解属性权重的规划模型.其次,在各方案的属性值与属性正理想点的偏差最小的基础上,又建立一个求解属性权重的规划模型.第三,在综合考虑各属性下所有决策方案总的组合偏差之和最小的基础上,将上述两个规划模型相结合,得到了一个反映出决策者对两种不同信息的偏好程度的求解属性权重的规划模型,得到了语言多属性决策的一种组合方法.最后,通过实例说明方法的可行性与有效性.     

属性识别预警系统(AFS)——一种新的信用评价方法

在属性集和属性测度函数的基础上建立了属性测度预警系统.利用我国深、沪两交易所2000年公布的106家上市公司作为训练样本,计算出“差”企业和“好”企业的属性测度均值,构造出属性测度函数.进而对2001年公布的13家预亏公司进行预警分析,用置信度准则及最大属性测度准则判别,预警准确率分别达到92.31%和100%.因此,属性识别预警系统在信用评价方面具有良好的应用前景.     

基于关联的区间犹豫模糊PROMETHEE多属性决策方法

针对属性模糊测度已知、属性值为区间犹豫模糊集的决策问题,提出了一种属性关联的PROMETHEE多属性决策方法.首先引入得分函数,构造区间犹豫模糊决策矩阵;通过区间可能度函数的概念,构造正弦属性偏好函数;进一步,结合A模糊测度与Choquet积分,计算方案的优先指数;进而计算方案的流出、流入以及净流值,并根据各方案的净流值的大小进行排序.最后通过实例分析说明了该方法的有效性和合理性.     

基于模糊属性测度的IT外包服务商核心竞争力评价方法研究

较少被关注的IT外包服务商的核心竞争力问题日益凸显.在确立核心竞争力内容的基础上,构建了评价指标体系,考虑了各级指标的权重.运用属性测度理论建立了模糊综合评价模型,通过属性测度分析和置信度准则法,获得综合评价结果并揭示出分类指标的强弱分布.应用结果表面,该方法避免了指标分级的主观性并有助于服务商发现薄弱环节.     

区域经济发展的属性模式识别模型

本将属性模式识别系统应用于区域经济发展优先级别的评价中。在建立评价指标体系的基础上。根据各指标的权重，提出确定区域经济发展中心的属性测度模型。并以黄河流域的12个大城市为样本，给出了一种比较科学的、切实可行的区域经济发展优先级别的评价方法。     

一种有方案偏好的直觉模糊多属性决策方法

研究了方案属性值和偏好值均为直觉模糊数的多属性决策问题.首先,通过分析部分文献中利用方案属性值与偏好值之间的偏差建立并求解规划模型,从而得到属性权重的不合理性.其次,在最小化方案综合评价值与偏好值偏差的基础上,建立并求解一个规划模型计算出属性权重.然后,利用方案综合评价值的得分函数和准确度函数对方案进行排序,从而得到了一种有方案偏好的直觉模糊数多属性决策方法.最后,通过一个实例说明了该方法的合理性与有效性.     

属性测度μ_x(A)的扰动问题及属性扰动算子研究

提出了属性测度 μx的扰动概念 ,使得对属性集的描述更加符合客观实际 .在此基础上定义了扰动属性区间集、属性测度区间和属性扰动算子 ,为属性数学的进一步发展拓宽了空间 .     

关于隶属函数和属性测度的注记

讨论了隶属函数和属性测度的数学涵义,并讨论了它们的一个基本关系式。     

基于属性测度的聚类分析模型及其应用

在属性测度概念的基础上 ,运用属性聚类网络方法解决模式识别问题 .本方法在期货价格趋势分析中有较成功的应用     

A discrete method based on distance measure in linguistic space and its application for CMADM problem

ABSTRACT

Owing to the complexity of decision environment, not all the attributes in multiple attribute decision making are quantitative. There are also some qualitative attributes, which are related to the integration of multiple attribute decision making (MADM) and linguistic multiple attribute decision making (LMADM). The specific method for composite multiple attribute decision making (CMADM) problems is crucial for decision maker (DM) to make scientific decision. In this paper, the Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution (TOPSIS) method is extended to a Composite Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution (CTOPSIS) method to solve the CMADM problems. As the basis of the CTOPSIS method, the distance measure model in linguistic space and in n-dimension linguistic space is generated based on the non-linear mapping. Based on the distance measure in linguistic space, a standard deviation method is taken to get the attribute weight. At the same time, the distance measure models are proposed based on the distance measure in n-dimension linguistic space, which are used to calculate the distance between the alternatives and the positive and negative idea points separately. Furthermore, a CTOPSIS method is generated to solve the CMADM problems. Finally, a numerical example is illustrated to explain the process. And the result shows that the CTOPSIS method is quite practical and more approximate to the real decision making situation.     

基于距离测度及支持度的混合评价信息供应商选择决策

新零售模式的推进迫使企业不断加强供应链节点上的供应商选择优化,是企业新时代发展面临的新课题。针对供应商选择优化提出一种基于距离测度及支持度的群决策方法,根据不同类型属性评价信息的距离测度定义,得到不同决策者之间关于单一属性指标的相互支持度,从而确定单个供应商各属性的群体综合评价值,并采用灰关联法对备选供应商进行排序择优。     

质量评价的属性数学模型和模糊数学模型

本文提出了质量评价的属性数学模型。该模型由三部分组成：单指标属性测度分析，多指标综合属性测度分析，属性识别分析。我们分析了属性数学模型和模糊数学模型的差异。应用例子表明属性数学模型是更合理的     

基于直觉模糊集的全区间决策方法

针对属性值为直觉模糊集且属性权重已知的模糊多属性决策问题,本文基于直觉模糊算术加权平均算子,提出了一种基于直觉模糊集的全区间决策方法。全区间决策函数引入了态度指标k,从而可以反映决策者态度的变化,从0到1变化k值,可以在整个区间内挖掘决策信息的变化,与得分函数法和基于距离TOPSIS贴近度方法相比,将过去的点值判断延伸至全区间判断,避免了决策信息的丢失现象,决策更加准确合理。实例计算表明该方法的正确性、有效性和合理性,具有一定的推广借鉴价值。     

基于联系数贴近度的区间数多属性决策方法

利用集对分析和联系数学理论对区间数多属性决策方法进行了研究.首先给出了联系数贴近度的定义和性质;然后在将区间数决策矩阵转化为联系数决策矩阵的基础上,依据传统的逼近理想解的排序方法(TOPSIS)的基本思路,基于联系数贴近度提出了一种区间数多属性决策新方法.该方法简洁直观,易于计算,无需对区间数进行排序;最后,通过算例表明了它的有效性和实用性.     

一种基于Choquet积分的多属性直觉模糊决策方法

研究了决策者对方案的主观偏好值以及属性值均为直觉模糊数的且属性间存在关联的多属性决策问题.利用Choquet模糊积分作为集结算子,构建了基于属性关联的M OD和SOD模型.通过求解模型获得属性的权重,进而给出了一种新的直觉模糊多属性决策方法.最后通过一个算例说明了该决策方法的有效性和可行性.     

三角模糊偏好下冲突型多属性群决策方法研究

针对三角模糊偏好下冲突型群决策问题,本文提出一种新的决策方法。在冲突消解阶段,用三角模糊数表示决策专家偏好,定义两三角模糊数型偏好矢量间的相似度,通过计算专家对各个方案的偏好矢量与各方案的群偏好矢量间的相似度,以此为基础定义专家的冲突测度。给出阈值和协商机制调控专家的冲突测度,直到所有的专家的冲突测度都小于给定阈值,进入决策阶段。在决策阶段,利用三角模糊数的期望函数确定属性权重,计算各个方案群偏好矢量与理想方案偏好矢量之间的加权相似度,由加权相似度大小排列决策,选出最优方案。最后给出案例应用,利用Matlab画出各方案的冲突测度图,数值结果表明本文方法的可行性及有效性。