基于乘性模糊互补判断矩阵的FAHP

根据乘性一致性的定义,从人的主观判断与其权重的函数关系出发,获得了乘性模糊互补判断矩阵的元素表达式,论证了利用乘性模糊互补判断矩阵求取因素相对权重的可行性,最后给出了一种基于乘性一致模糊判断矩阵的排序方法.从而使得乘性模糊互补判断矩阵的应用的理论基础更加坚实.     

部分权重信息下对方案有互补偏好的多属性决策法

研究了只有部分权重信息且对方案的偏好信息以模糊互补判断矩阵形式给出的多属性决策问题.首先,基于模糊互补判断矩阵的主观偏好信息,利用转换函数将客观决策信息一致化,建立一个目标规划模型,通过求解该模型得到属性权重,从而利用加性加权法获得各方案的综合属性值,并以此对方案进行排序或择优.提出了一种基于目标规划的多属性决策方法.该方法具有操作简便和易于上机实现的特点.最后,通过实例说明模型及方法的可行性和有效性.     

基于权重分配的模糊数互补判断矩阵求解算法研究

在文章[13]和[14]研究的基础上,根据模糊数互反和互补判断矩阵之间的转换关系,利用连结模糊数和精确数的分解定理,结合经典理论中正互反判断矩阵的权重求解方法,给出了基于乘性一致性构建的模糊数互补判断矩阵的权重模糊数求解算法,最后通过一个实例说明了此算法的可行性。     

区间数互补判断矩阵的一致性及排序方法研究

研究了区间数互补判断矩阵的一致性和排序方法.首先根据区间数模糊互补判断矩阵的一致性定义给出了其一致性等价定义;然后通过定义导出矩阵,给出了完全一致性判别方法和满意一致指标,并根据此指标给出了一种完全一致性的逼近方法和满意一致的调整方法;最后通过对实数互补判断矩阵权重公式的推广给出了区间数互补判断矩阵的一个权重计算公式.并通过算例说明了此方法的有效性.     

不确定型模糊判断矩阵一致性逼近与权重计算的一种方法

西方根据模糊判断矩阵一致性的定义，提出了区间数模糊判断矩阵一致性逼近与排序的方法：该方法充分利用区间数模糊判断矩阵信息构造一致性模糊判断矩阵进行一致性逼近，基于误差传递理论计算排序权重区间，最后给出了一个算例。     

偏好信息为模糊互反判断矩阵的模糊多属性决策法

研究只有部分权重信息且决策者对方案的偏好信息以模糊互反判断矩阵形式给出的模糊多属性决策问题。提出了一种基于目标规划模型的模糊多属性决策方法。该法首先基于模糊互反判断矩阵，利用转换函数将决策信息一致化，建立了一个目标规划模型．通过求解该模型确定属性的权重，然后运用加性加权法求出各方案的模糊综合属性值，并利用已有的三角模糊数排序公式求得决策方案的排序。文章最后把该法应用于解决风险投资领域中的项目评估问题。     

基于Pythagorean模糊熵的风险型决策方法——考虑后悔与失望规避

针对决策信息为Pythagorean模糊数,属性权重完全未知的风险型多属性决策问题,提出了一种基于Pythagorean模糊熵的考虑决策者后悔与失望规避心理行为的决策方法。首先,计算备选方案和理想点各属性的效用值,从而获得各备选方案的后悔-欣喜值、失望-愉悦值及感知效用值。其次,构建了一种Pythagorean模糊熵,并给出基于该Pythagorean模糊熵的属性权重确定方法,利用属性权重加权求和获得备选方案综合感知效用值,从而对方案进行排序。最后,通过算例说明方法的可行性和优点,并分析了后悔规避系数δ和失望规避系数τ对决策结果的影响。     

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.     

基于模糊聚类的不同形式偏好信息的集结方法研究

针对具有5种不同形式偏好信息的群决策问题给出了一种分析方法.当专家给出的偏好信息是模糊互补判断矩阵、区间值、正互反矩阵、序关系值以及效用值时,首先把不同形式的偏好信息转化为模糊互补判断矩阵,然后,再根据模糊互补判断矩阵得出每个专家的方案排序值,据此对专家进行模糊聚类,根据聚类结果确定专家的权重,进而进行信息合成和方案选优,并用算例进行了验证.     

基于一致性逼近的三角模糊数互补判断矩阵的排序方法

研究了元素为三角模糊数形式的互补判断矩阵的一致性和排序问题.分析了三角模糊数互补判断矩阵和三角模糊数互反判断矩阵之间的相互转换关系,提出了这两类判断矩阵完全一致性的概念并得到了三角模糊数互补判断矩阵的元素和排序权值之间的关系,在此基础上建立了一个多目标优化模型,通过求解该模型得到三角模糊数互补判断矩阵的排序向量,利用已有的模糊数比较大小公式得到方案的排序,最后给出了一个算例.     

基于模糊数对高新技术企业决策风险的影响因素排序

针对高新技术企业决策风险的特点,结合高新技术企业决策风险体系的构成要素,基于模糊数对决策风险的影响因素两茂比较,建立三角模糊数互补判断矩阵,最后转化为模糊互补一致矩阵,得到决策风险影响因素指标的权重值,并对决策风险的影响因素进行排序,为高新技术企业决策者降低决策风险提供理论依据.     

区间互反判断矩阵的不一致性改进方法北大核心

针对不确定层次分析法中的区间互反判断矩阵的不一致性问题,提出一种新的计算方法。首先,对于影响区间互反判断矩阵不一致性的因素分析,建立线性规划模型,求出不一致情况下的互反判断矩阵的权重向量。其次,根据不一致情况下的权重向量,构造一种修复区间互补矩阵不一致性的算法,该算法能够在没有决策者参与的情况下得出新的具有一致性的权重向量,并且能够有效地反映决策者的主观愿望和节约时间。最后,通过算例证明该方法的有效性和实用性。     

区间互反判断矩阵的不一致性改进方法

针对不确定层次分析法中的区间互反判断矩阵的不一致性问题,提出一种新的计算方法。首先,对于影响区间互反判断矩阵不一致性的因素分析,建立线性规划模型,求出不一致情况下的互反判断矩阵的权重向量。其次,根据不一致情况下的权重向量,构造一种修复区间互补矩阵不一致性的算法,该算法能够在没有决策者参与的情况下得出新的具有一致性的权重向量,并且能够有效地反映决策者的主观愿望和节约时间。最后,通过算例证明该方法的有效性和实用性。     

模糊多属性决策中模糊加权平均法的一种改进方法

本文针对模糊加权平均法(FWA)的应用局限性,基于α截集、区间算子改进了模糊加权平均法。该方法首先运用区间算子计算在α水平下方案的区间综合属性值,然后借助可能度对方案两两比较得到互补判断矩阵,利用模糊互补判断矩阵确定方案优先权重的参数方法确定该水平下的方案优先权重,再通过集结各个水平下的权重得到方案排序的优先权重。改进的加权平均法可以有效的处理属性值和权重以多种模糊数形式给出的模糊多属性决策,具有普遍性,值得进一步研究推广。最后用实例说明该方法的有效性与可行性。     

基于乘性一致的区间数互补判断矩阵排序法

首先通过分析乘性一致模糊互补判断矩阵的定义,给出了衡量判断矩阵一致性程度的新指标,在此基础上,结合区间数互补判断矩阵一致性和满意一致性定义,建立了判断矩阵完全一致和满意一致两种情况下的二次规划模型,通过求解得出判断矩阵的区间权重向量,最后提出了一种新的可能度公式对方案进行排序和择优.通过算例说明了此方法的可行性和简洁性.     

两类模糊数判断矩阵的转换关系及一致性研究

研究了三角模糊数互反和互补判断矩阵的相互转换和一致性问题.提出了三角模糊数互反判断矩阵完全一致性的定义以及三角模糊数互补判断矩阵加性一致性和乘性一致性的定义,给出了两类模糊数判断矩阵相互转化的公式,论证了转换公式对判断矩阵一致性的保持关系.最后,基于一致性模糊数判断矩阵元素和排序权值的关系,建立了两个方案排序的非线性规划模型.     

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Hausdorff距离的模糊数互补判断矩阵排序研究

基于Bonissone近似计算、Hausdorff距离和模糊折衷型决策方法,给出带有梯形模糊数互补判断矩阵的一种排序方法。同时给出精确值、三角模糊数的互补判断矩阵转化为梯形模糊数互补判断矩阵的方法,因此本文方法同样适合于处理精确值、三角模糊数的互补判断矩阵的排序问题。最后用算例说明了计算过程。     

层次分析法中模糊判断的简化排序方法

本给出了AHP中一种判断为模糊型问题的判断矩阵的建立及排序权重的简化计算方法。     

基于OWGA算子的偏好信息集结法及其在群决策中的应用

研究了决策者的偏好信息以不同形式给出的群决策问题。首先，利用不同偏好信息之间的转换公式，将偏好次序型、效用值型、互反判断矩阵型三种偏好信息一致化为模糊互补判断矩阵型的偏好信息；其次。利用加权几何平均（OWGA）算子对一致化后的决策信息进行集结。再对方案的加权几何平均优势度进行综合集结，并以此进行方案的排序，提出了基于OWGA算子的群决策方法，该方法具有操作简便和计算量少的特点。最后。通过实例说明方法的可行性和实用性。