一种直觉模糊多属性群决策方法及其在群决策中的应用

对以直觉模糊数形式表示的信息和属性权重完全未知的多属性群决策问题进行了研究.提出了一种基于熵值的直觉模糊数距离测度方法,同时对传统的比较得分函数和精确函数的直觉模糊数排序方法进行了改进,定义了一种新的排序公式;进而利用此距离度量公式,引入到基于直觉模糊数之间距离的离差最大化方法中,确定属性的权重,提出了一种基于属性权重完全未知的直觉模糊多属性群决策方法.最后,将此方法运用在ERP选型中.     

基于TOPSIS的区间三角模糊集群决策方法

在多属性决策方法中,因为每个专家都有他自己的知识和专长,因此对于不同的属性不同的专家就会有不同的权重.在区间三角模糊集上提出了一种基于TOPSIS的确定专家权重的新方法.该方法在评价值接近正理想点并且同时远离负理想点时会被赋予一个较高的专家权重;反之,评价值就会被赋予一个小的专家权重;经验证,通过该方法确定的专家权重对于解决实际的决策问题效果显著.进而提出了一种属性权重信息在不同情形下的区间三角模糊集多属性群决策方法:包括属性权重完全已知,部分已知和完全未知,并且通过实例验证了该方法的可行性和有效性.     

一种对方案有偏好的三角模糊数多属性决策方法

研究了属性权重不能完全确知,方案属性值和偏好值均为三角模糊数的多属性决策问题.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求出属性权重的不合理性,在最小化方案综合属性值与偏好值偏差的基础上,建立并求解一个规划模型而得到属性权重.然后,利用三角模糊数的可能度公式及互补判断矩阵的排序公式,获得决策方案的排序,从而得到对方案有偏好的一种三角模糊数多属性决策方法.最后,通过计算实例说明了该方法.     

基于不完全权重信息下模糊多属性决策的供应链合作伙伴选择

针对属性权重完全未知或只有部分权重信息且属性值为三角模糊数的供应链合作伙伴选择问题,给出了一种模糊多属性决策方法.提出了一种基于置信度的定性指标的量化方法,通过求解最优化决策模型确定属性的权重,然后根据各方案到模糊理想点的相对贴近度的大小选择最优的合作伙伴.     

基于前景理论和三角模糊MULTIMOORA的多阶段决策方法

针对时间权重与属性权重完全未知的三角模糊多属性决策问题,基于前景理论和MULTIMOORA提出一种新的决策方法。首先,建立备选方案在不同时段的三角模糊前景决策矩阵,根据时间度及不同时段内备选方案前景值的差异构建时间权重优化模型,并运用最大偏差法的基本思想获得属性权重。其次,基于三角模糊数提出一种新的MULTIMOORA扩展形式,并结合占优理论对备选方案进行比选。最后,通过实例证明了所提方法是可行的,也是有效的。     

区间三角模糊多属性决策的GRA扩展方法

针对属性权重信息部分己知且属性值以区间三角模糊数形式给出的多属性决策问题,提出了一种基于灰色关联分析(GRA)扩展的决策方法.首先给出了区间三角模糊数的定义,然后依据传统GRA法的基本思想建立了区间三角模糊数多属性决策问题的决策步骤.最后给出了一个实例分析,所得结果表明了方法的实用性和可行性.     

基于可靠度确定属性权重的三角模糊数多属性决策方法

针对三角模糊数多属性决策中的属性权重确定问题,从属性维度和方案维度分别考量决策信息的相似度差异指标和不确定性指标,提出了一种基于可靠度确定属性权重的方法。并结合三角模糊数可能度比较关系理论给出了完整的决策步骤,最后通过实例应用和对比分析,验证了所提方法的有效性和可行性,为此类问题的科学决策拓展了思路。     

基于新型区间直觉三角模糊熵的多属性决策方法

在进行区间直觉模糊多属性决策时,有时属性权重是未知的,针对这一问题,提出一种新型区间直觉三角模糊熵的决策方法.首先,给出该新型区间直觉三角模糊熵定义和相关定理,应用该区间直觉三角模糊熵确定属性的权重.然后,基于逼近理想解排序法(TOPSIS)的思想,采用改进的加权欧几里得距离,进行区间直觉模糊群决策,并给出决策步骤.最后,将该方法应用在供应链选择的群决策问题中,通过算例实验验证了该方法的有效性与可行性.     

一种基于Shapley值的Pythagorean模糊多属性群决策方法及其应用

针对模糊决策信息环境下的专家权重确定问题提出一种基于Shapley值的Pythagorean模糊多属性群决策方法。本文引入Shapley值和特征函数的定义,提出Pythagorean模糊距离测度和Pythagorean模糊决策误差信息矩阵等概念,并研究它们的性质。进一步,构建基于Shapley值的Pythagorean模糊专家权重确定模型和属性权重确定模型。针对决策信息是以Pythagorean模糊数形式给出的决策问题,提出一种基于Shapley值的Pythagorean模糊多属性群决策方法,并应用到应急救援中,验证了该方法的有效性。     

权重为直觉模糊数的直觉模糊多属性群决策方法

针对属性权重以直觉模糊数形式给出的直觉模糊多属性群决策问题,提出了一种新的集成算子,首先证明了该算子具有诸如单调性等良好的性质,然后将该算子应用到权重为直觉模糊数的直觉模糊多属性群决策方法中,给出了决策方法的一般步骤,最后用实例说明了该方法的有效性和实用性.     

基于VIKOR和关联系数的犹豫三角模糊语言多属性决策方法

针对属性评价值为犹豫三角模糊语言集的多属性决策问题,提出一种基于VIKOR方法的犹豫三角模糊语言多属性决策方法.首先定义了犹豫三角模糊语言集的相关概念.然后运用VIKOR和关联系数方法,在可接受优势和决策过程稳定的条件下对方案进行择优,在理论分析的基础上,提出了这种新方法的计算步骤.并构建了确定最优属性权重的非线性规划模型,研究了当专家权重和属性权重未知情况下的犹豫三角模糊语言多属性决策方法.最后通过实例说明了该方法的有效性和可行性.     

基于联系数的属性权重未知的三角模糊数多属性决策

针对属性权重完全未知且属性值为三角模糊数的多属性决策问题,采用属性值离差最大法确定属性权重,用"均值+偏差"联系数代表原属性值三角模糊数,按"均值"的加权求和模型得到方案的初排序,利用联系数中i的不同取值作排序不确定分析,应用概率统计原理综合不确定性分析结果,得到终排序,在提高决策可信性的同时,简化了属性权重完全未知的三角模糊数多属性建模与计算过程。实例表明新方法简明有效。     

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。     

基于模糊数直觉模糊集的多属性决策方法

对属性权重信息完全未知且属性值为模糊数直觉模糊数的多属性决策问题进行了研究,定义了模糊数直觉模糊数的得分函数,进而提出了一种基于线性规划模型的模糊数直觉模糊多属性决策方法.最后通过实例对该决策途径的详细过程及有效性进行了说明.     

三角直觉模糊决策的变权方法

研究了属性值为三角直觉模糊数的多属性决策问题,提出了一种基于变权综合的决策方法。首先,针对三角直觉模糊数,提出一种新的三角直觉模糊排序方法;其次,定义了三角直觉模糊变权加权算术平均算子和三角直觉模糊变权加权几何平均算子;然后,提出一种基于三角直觉模糊变权集成算子的多属性决策方法;最后,数值算例说明了该方法的有效性。     

考虑决策者风险偏好的区间直觉模糊多属性群决策方法

提出了一种考虑决策者风险偏好且属性权重信息不完全的区间直觉模糊数多属性群决策方法。同时考虑相似度和接近度,确定每一属性的决策者权重。为了考虑决策者风险偏好对决策结果的影响和避免区间直觉模糊矩阵的渐进性,引入了决策者风险偏好系数,将集结后的综合决策矩阵转换成区间数矩阵。然后,为了客观地求出属性权重信息不完全环境下属性的权重,构建了基于区间直觉模糊交叉熵的属性权重目标规划模型,该模型不仅考虑了评价值的偏差,也强调了评价值自身的可信度。最后,通过研发项目选择问题的实例分析说明了所提方法的合理性和优越性。     

基于海明距离的区间三角模糊多属性决策问题

针对属性值为区间三角模糊数,权重信息不完全的多属性决策问题,为保证决策的准确性,构建了一种基于信息理论思想的决策方法.首先给出区间三角模糊集(数)的海明距离(Hamming distance)的定义,再利用极大偏差法建立线性规划模型计算属性的权重,最后用TOPSIS方法对方案进行排序,并给出此方法的计算步骤,通过实例验证了该方法的有效性.     

一种区间Pythagorean模糊VIKOR多属性群决策方法

针对属性信息为区间Pythagorean模糊集且属性权重和专家权重均未知的一类群决策问题, 结合信息熵理论, 提出了一种区间Pythagorean模糊VIKOR多属性群决策方法。首先定义一种新的区间Pythagorean模糊距离测度, 并讨论其性质。其次基于该距离测度定义了区间Pythagorean模糊相对距离指数, 并基于相对距离指数构建了一种熵权模型确定专家权重和属性权重。然后提出一种区间Pythagorean模糊VIKOR多属性群决策方法。最后通过企业生产方案选择案例说明了提出新方法的可行性与有效性。     

不确定多属性决策中的一种模糊赋权方法

研究了以三角模糊数给出属性权重的不确定多属性决策问题,提出了一种基于三角模糊数的赋权方法,并给出了决策模型.首先决策者将属性权重两两比较的结果用三角模糊数表示,构造三角模糊数互补判断矩阵.通过求解矩阵得到模糊权重.然后,集结各方案的模糊综合属性值,通过构造并求解可能度矩阵对方案进行排序.最后给出了一个应用实例.     

三角直觉模糊数型VIKOR方法

针对备选方案的属性值为三角直觉模糊数且权重为实数的多属性决策问题,研究了三角直觉模糊数型VIKOR方法。首先,本文提出了一种基于偏好指标的三角直觉模糊数排序方法;其次,根据VIKOR方法的基本思想,提出了求解三角直觉模糊数型VIKOR方法的步骤,并在可接受优势和决策过程的稳定条件下对备选方案进行排序,得到折衷解;最后,在最大群体效用权重为0.5的情况下,用第三方物流服务商选择为例说明了该方法的有效性和可行性。