基于直觉模糊软集的群决策方法研究

研究了专家权重未知情况下基于直觉模糊软集的群决策问题.首先利用距离提出了一种基于直觉模糊软集的决策算法.然后通过考虑专家个体提供信息本身的不确定性和专家之间提供的信息间的一致性,定义了直觉模糊软集的知识测度和基于α-相似关系的一致度,由此提出了一种确定专家权重的方法.进而给出了一种基于直觉模糊软集的群决策算法.最后通过实例说明所提出算法是有效的与合理的.     

一种考虑评价标准权重和主体满意度的双边匹配决策方法

针对公共文化服务设施建设项目与私人部门之间的匹配问题,提出了一种双边匹配的决策方法。首先,利用基于偏好关系的群决策方法确定匹配双方评价标准权重。由直觉乘法偏好关系到直觉模糊偏好关系的转换公式,得到关联直觉模糊偏好关系矩阵,给出考察其一致性程度的公式,从而获得决策组中各个专家权重,并进一步计算评价标准的权重。接着,利用区间直觉模糊数描述匹配双方的互相评价结果,根据加权算子定义主体加权满意度,引入调节参数,综合考虑双方主体满意度的一致性和互补性,构建了以整体满意度最大为目标的优化模型。最后,通过具体算例说明了所提方法的有效性和合理性。     

基于加性一致的直觉模糊偏好关系一致性检验与调整新方法

本文研究了基于直觉模糊偏好关系的决策问题,提出了一种新的基于加性一致的直觉模糊偏好关系决策方法。首先,基于加性一致的直觉模糊偏好关系,提出了一种新的检验指标。在此基础上,给出了直觉模糊偏好关系可接受加性一致性定义。然后,针对不满足可接受加性一致的直觉模糊偏好关系,设计了一种一致性调整新方法,并证明了方法的收敛性。最后,提出了一种基于直觉模糊偏好关系的决策方法,并通过实例分析和比较分析说明了新方法的可行性和合理性。     

基于连续直觉梯形模糊相似测度的多属性群决策方法

针对评价值以直觉梯形模糊数形式给出的多属性群决策问题,提出一种基于α-截集,β-截集及连续区间有序加权平均(COWA)算子的连续直觉梯形模糊平均算子,并定义一种新的连续直觉梯形模糊相似测度,基于该相似测度构建群决策专家权重和属性权重确定模型,进而提出了一种基于连续直觉梯形模糊相似测度的多属性群决策方法。最后分析了决策者态度参数λ对群决策专家权重、属性权重以及方案排序值的影响,并通过投资方案选择问题的分析对新方法的有效性和合理性进行了说明。     

基于区间直觉模糊数的多属性多阶段冲突型大群体应急决策方法

本文针对属性权重和阶段权重未知且专家偏好表示为区间直觉模糊数的多属性多阶段大群体应急决策问题,提出一种新的决策方法。首先给出了区间直觉模糊数的相似度公式,利用模糊聚类法对各阶段的专家偏好进行聚类。在聚类过程中,为减小聚集结果的群体偏好冲突,以群体偏好一致性水平最大化为目标对聚类阈值进行设定。然后依据模糊熵、相对熵原理分别对属性权重和阶段权重进行计算,进而得到整个决策过程中的方案综合群体偏好。利用区间直觉模糊数的得分函数和精确函数对备选方案进行排序,最后利用算例对该方法的有效性和可行性进行验证。     

基于二型直觉三角前景T2ITFNHA算子的多准则群决策方法

在二型直觉模糊集与直觉三角模糊数的基础上,定义了二型直觉三角模糊数及其运算法则,给出基于二型直觉三角模糊数的加权算术平均(WAA)算子,有序加权平均(OWA)算子和混合集结(HA)算子.考虑决策者有限理性决策行为下的异化风险态度与敏感性,定义二型直觉三角模糊前景效应与前景价值函数,构造前景T2ITFNHA算子.针对多方参与决策且决策者权重确定,准则权重未知的多准则群决策问题,采用正态分布赋权法计算前景T2ITFNHA算子指标置换下的位置权重,提出基于二型直觉三角前景T2ITFNHA算子的决策方法.该方法利用前景T2ITFNHA算子集结群体准则的二型直觉三角前景价值函数,运用灰色系统理论确定准则权重,并通过计算前景集对记分函数对方案进行对比和排序.最后,案例分析说明了二型直觉三角模糊数的实际应用背景及所提高的决策方法的有效性和可行性.     

犹豫直觉模糊偏好关系积性一致性及其在群决策中的应用

模糊偏好关系在群决策中得到了广泛研究,针对犹豫直觉模糊集既能反映决策者偏好和非偏好的信息,又能描述其犹豫心理的特点,提出了犹豫直觉模糊偏好关系及其积性一致性的定义。为了修复不一致的犹豫直觉模糊偏好关系,先构建积性一致性指标,然后提出两种修复方法。最后,将犹豫直觉模糊偏好关系应用到群决策中,通过实例和比较说明了两种修复方法的有效性和合理性。     

区间直觉模糊信息的相容性测度和一致性群决策调整

考虑到区间直觉模糊信息的群决策问题,给出区间直觉模糊判断矩阵相容性及其基于基本相容性调整一致性群决策的过程.首先,提出了基于区间直觉模糊判断矩阵的相容性定义及其一些性质.其次,给出了区间直觉模糊判断矩阵的一个相容性指标及衡量区间直觉模糊判断矩阵的相容性准则.再次,利用临界值给出区间直觉模糊信息的一致性群决策调整的过程.最后,利用实例给出了群决策的整体过程,说明了方法的合理性和有效性.     

基于模糊测度与累积前景理论的区间二型模糊多准则决策方法

针对准则值为区间二型模糊数且准则间存在关联关系的风险型多准则决策问题, 本文提出一种基于模糊测度理论与累积前景理论的区间二型模糊多准则决策方法。首先, 为全面反映准则间的关联关系, 本文提出Shapley区间二型模糊Choquet积分算子, 并证明该算子的一些性质。其次, 为反映专家行为偏好, 本文定义区间二型模糊前景效应与前景价值函数, 并提出累积前景Shapley区间二型模糊Choquet积分算子。然后, 为确定准则集的模糊测度, 本文建立基于区间二型模糊双向投影与Shapley函数的权重优化模型。在此基础上, 本文给出一种用于解决准则值为区间二型模糊数, 准则间存在关联关系, 专家存在风险偏好以及准则权重部分未知的多准则决策方法。最后, 通过风险投资实例佐证所提出的方法的适用性与科学性。     

基于模糊—冲突熵的风险性大群体应急决策方法

针对应急决策信息的模糊性以及大群体偏好的冲突性引起决策风险的问题,提出了一种基于模糊—冲突熵的风险性大群体应急决策方法。首先,依据决策者偏好将大群体进行聚类,得到聚集偏好矩阵;其次,提出一个直觉模糊形式的区间直觉模糊距离以减少偏好信息的丢失,同时定义广义直觉模糊数,将二者与前景理论相结合,通过转换得到聚集的直觉模糊前景决策矩阵;再次,构建以决策风险最小化为目标的大群体模糊—冲突熵应急决策模型,计算准则权重,将大群体的前景决策矩阵和准则权重相结合得到方案的综合前景值,并以此对应急方案排序;最后,通过案例的分析与对比验证了所提方法的合理性与有效性。     

IVIFS环境下基于模糊熵和得分函数的多准则决策方法

在区间直觉模糊环境和各准则的信息完全未知的条件下,本文提出了一个基于模糊熵和得分函数的多准则决策方法.基于区间直觉模糊集的准则形式,本文给出了模糊熵模型,从而可以确定各准则的权重.在决策方法方面,作者提出了区间直觉模糊集的加权记分函数和加权精确函数,解决了记分函数无法解决的加权问题的难题,同时给出了一种新的决策方法.最后,文章通过实例说明了该方法的可行性和有效性.     

加型一致性毕达哥拉斯模糊偏好关系

在模糊偏好关系两种等价的加型一致性概念基础上,通过简单的数学证明,分析了区间值模糊偏好关系、直觉模糊偏好关系的相应的两种加型一致性并不是等价的.然后,在加型一致性直觉模糊偏好关系的启发下,构造了可以与毕达哥拉斯模糊偏好关系相互转换的两个区间值模糊偏好关系,并利用它们的加型一致性,定义了加型一致性毕达哥拉斯模糊偏好关系,并分析了其与杨艺等定义的加型一致性毕达哥拉斯模糊偏好关系的关系.其次,研究了加型一致性毕达哥拉斯模糊偏好关系的性质以及毕达哥拉斯模糊偏好关系的满意一致性,并给出满意一致性毕达哥拉斯模糊偏好关系下的方案优劣排序算法.最后,通过两个计算实例说明了排序算法可行有效.     

基于模糊熵的直觉模糊多属性群决策方法

针对专家权重未知、专家判断信息以直觉模糊集给出的多属性群决策问题,提出了一种新的决策方法.通过定义直觉模糊集的模糊熵计算专家判断信息的模糊程度,进而确定每位专家的权重.然后定义直觉模糊集的模糊交叉熵确定备选方案距理想方案和负理想方案的距离,再根据加权算术算子集结专家的判断信息,得到方案的排序.最后,通过一个实例分析验证了方法的有效性.     

基于偏好和动态直觉的产学研合作伙伴选择群决策分析

针对产学研合作伙伴选择的有限理性和偏好特性,基于直觉模糊多属性决策理论和相对熵理论,构建产学研合作伙伴选择群决策模型。运用动态直觉模糊加权几何算子(DIFWG)集成合作伙伴不同时段的个人准则决策矩阵,实现对产学研合作伙伴持续性的评价;运用直觉模糊有序加权平均算子(IFOWA)集成不同决策者的决策矩阵和偏好矩阵,并利用决策者对合作伙伴的主观偏好与对合作伙伴各准则的客观评价之间差距的极小化,基于加权平均思想,求取评价准则的客观权重;然后,引入相对熵求取评价对象理想的最优权重解,依据该解对各合作伙伴进行排序并选择;最终通过实证研究说明了该方法的有效性和可行性,充分利用直觉模糊理论,实现了产学研合作伙伴的“群偏好—多时段—群决策”的全面评价。     

直觉模糊优先有序加权距离算子及其在多属性群决策中的应用

在一些多属性群决策问题中,属性间可能存在一定的优先等级,因此在决策过程中有必要考虑属性间的优先关系。本文首先基于COWA算子定义了一种新的直觉模糊值间的距离。其次,基于属性间的优先关系,利用直觉模糊值的熵值给出多属性群决策问题中关联权重的计算方法。为了解决具有优先级的直觉模糊多属性群决策问题,定义了直觉模糊优先有序加权距离(IFPOWD)算子,并且提出了基于IFPOWD算子的多属性群决策方法。最后,运用实例证明了方法的有效性。     

积性一致性勾股模糊偏好关系及其群决策应用

研究评价信息为勾股模糊偏好关系(PFPR)的群决策问题。融合勾股模糊集与偏好关系提出PFPR的概念,并定义PFPR之间的相容测度。以直觉模糊偏好关系的理论框架为基础,提出积性一致性PFPR(MCPFPR)与标准化勾股模糊优先权重向量(PFPWV),并提供PFPWV构造MCPFPR的具体公式。为获取任意给定的PFPR的优先权重向量,以其与MCPFPR偏差最小、权重不确定程度最低为目标建立规划模型。进一步,将模型拓展成可以构造理想MCPFPR的整体目标规划模型,利用理想MCPFPR与个体PFPR之间的相容测度获取专家权重。针对专家权重未知的PFPR群决策问题,基于所提的目标规划模型与简单勾股模糊加权几何(SPFWG)算子提出一种群决策方法。通过解决大数据分析平台的评价问题验证所提方法的有效性和实用性。     

不同直觉偏好信息下的多属性决策方法

研究了属性值为实数且决策者对属性的偏好信息以直觉判断矩阵或残缺直觉判断矩阵给出的模糊多属性决策问题.首先介绍了直觉判断矩阵、一致性直觉判断矩阵、残缺直觉判断矩阵、一致性残缺直觉判断矩阵等概念,而后分别考虑关于直觉判断矩阵和残缺直觉判断矩阵的多属性决策问题,接着建立了基于直觉判断矩阵和残缺直觉判断矩阵的多属性群决策模型,通过求解这些模型获得属性的权重.进而给出了不同直觉偏好信息下的多属性决策方法.最后通过一个例子说明了该方法的可行性和实用性.     

基于前景理论与PROMETHEE的FMEA风险评估

针对考虑群体评价一致性和专家心理感知行为影响的失效模式及影响分析风险评估问题,提出了基于前景理论和偏好序结构排序法(PROMETHEE)的风险评估方法。首先,专家团队采用语言变量表征风险因子评价信息,利用直觉模糊熵确定风险因子客观权重;其次,采用灰关联度刻画专家评价与群体评价的一致性,以最大化关联度和极大熵准则构建专家权重优化模型;然后,集成风险因子和专家的主客观权重,获得风险因子及专家的综合权重;再次,运用直觉模糊加权平均算子集结专家评价信息,进而借助前景理论构建反应专家心理感知的前景矩阵;最后,基于PROMETHEE方法确定失效模式风险排序,并利用液晶显示器的案例验证了所提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。     

基于直觉模糊集的多准则模糊决策问题

提出了一种基于直觉模糊集处理模糊决策问题的新方法.该方法用直觉模糊集描述方案关于准则集的满足程度与不满足程度.而且该方法允许决策者给出准则对于模糊集“重要”的隶属度与非隶属度,即准则的权重也由直觉模糊集表示.这种方法为决策者做出最优决策提供了一种方便有效的方法.