基于直觉模糊集TOPSIS决策方法的应急预案综合评价研究

通过直觉模糊集决策方法和TOPSIS方法的组合使用,定义了直觉模糊集的正理想解和负理想解,构建了基于直觉模糊集的突发事件应急预案综合评价模型并基于此模型对突发森林火灾扑救的应急预案进行综合评价,通过算例的计算表明了该模型和方法的有效性和可行性,对于模糊决策的理论和应用研究具有一定的参考价值和借鉴意义.     

区间灰数直觉模糊集及其G-TOPSIS模糊多属性决策方法

提出以区间灰数为隶属度、非隶属度和犹豫度的区间灰数直觉模糊集概念,定义了两个区间灰数直觉模糊集之间的距离.对于以灰直觉模糊数为属性值的模糊多属性决策,依据经典TOPSIS准则,提出了基于区间灰数直觉模糊集的模糊多属性决策方法G-TOPSIS.其包含两种方法:一是将区间灰数白化后,按直觉模糊集的TOPSIS方法进行;一是基于区间灰数直觉模糊距离的TOPSIS方法.示例分析表明了两种方法的有效性与一致性.     

模糊多属性决策的直觉模糊集方法

基于直觉模糊集理论,提出了一种新的TOPSIS方法来研究模糊多属性决策问题。首先,根据直觉模糊集的几何意义,定义了两个直觉模糊集之间的距离,且每个备选方案的评价值用直觉模糊值表示;然后,根据TOPSIS原理,通过计算备选方案到直觉模糊正理想解和负理想解的距离,来确定备选方案的综合评价指数,以此判断方案的优劣次序。最后,通过一个具体实例说明该方法的有效性和具体应用过程。     

基于直觉模糊集的突发事件应急预案评估

提出了一种基于直觉模糊集理论的突发事件应急预案评价的新方法.首先,定义了直觉模糊集和两个直觉模糊集之间的距离;然后,建立了应急预案评价指标体系,给出了直觉模糊正理想点和负理想点的概念,提出了基于直觉模糊集和TOPS IS法的应急预案评估方法.最后通过实例说明了该方法的有效性.     

基于区间值直觉模糊集的TOPSIS多属性决策

基于区间值直觉模糊集,提出了一种新的TOPSIS模糊多属性决策方法。首先介绍区间直觉模糊集的概念,定义了两个区间值直觉模糊集之间的距离;然后根据TOPSIS方法的原理,定义了两个区间值直觉模糊集的接近系数,通过计算备选方案到区间值直觉模糊正理想解和负理想解的距离来确定接近系数,从而判断备选方案的优劣次序。最后,通过一个具体实例来说明这种方法的有效性和具体计算过程。     

基于直觉犹豫模糊集的TOPSIS法

直觉犹豫模糊集集成了直觉模糊集和犹豫模糊集的优势,能更有效地刻画决策者偏好不一致的情况。距离测度一直是研究的热点问题,但尚没有文献研究直觉犹豫模糊集间的距离测度,因此本文定义了直觉犹豫模糊集间的Hamming距离、Euclidean距离和广义距离,同时考虑每个元素的权重,定义了加权距离。犹豫度是直觉犹豫模糊集的重要特性,因此在考虑犹豫度的基础上,又定义了一些距离测度。这些距离测度不仅考虑了直觉犹豫模糊数间的差异,同时考虑了犹豫度的影响,决策者可以根据对直觉犹豫模糊数和犹豫度之间偏好的不同,设置不同的偏好值得到距离测度。然后基于这些距离测度,又提出了直觉犹豫模糊环境下的TOPSIS法。最后通过实例说明了所提出的TOPSIS法的合理性与实用性。     

基于模糊TOPSIS法的职业选择定量分析

由于职业选择受多种因素的影响,且许多因素又具有模糊不确定性,单纯地从定性的角度无法准确清晰地进行选择判断.为解决这一问题,本文运用模糊TOPSIS法对职业选择问题进行定量分析.首先,从个人兴趣爱好、单位的工资收入水平、地理位置、单位性质、发展前景、继续深造的条件和机会、发展机会等,建立职业选择的评价指标体系;然后,采用模糊集理论与专家综合评判相结合的方法求出模糊评价指标的概率并给出所有评价指标的权数;接着,以模糊数学和传统TOPSIS(逼近理想解的排序法)法为基础,建立职业选择评价方法;最后,以某大学生职业选择为例,验证该评价方法的有效性.结果表明,运用模糊TOPSIS法对职业选择定量分析是可行的.     

基于IOWHA算子的直觉模糊多属性决策方法及其应用

对于直觉模糊(IFS)环境下的多属性决策问题,引进了诱导有序加权调和平均算子(IOWHA),然后构建了直觉模糊集之间的运算关系,提出了直觉模糊集的逆的概念,继而得出能集结直觉模糊集的IOWHA算子并给出其在TOPSIS决策方法中的应用,实证分析的结果表明该方法有效、可行.     

基于改进熵权法的区间直觉模糊TOPSIS方法

本文对区间直觉模糊信息的TOPSIS多属性决策方法进行了研究。在属性权重信息完全未知的情况下,通过研究熵权法以及区间直觉模糊集本身的一些性质特点,将熵权法拓展到区间直觉模糊环境中来确定属性权重,进而提供了一种可直接利用评估信息的新的TOPSIS决策方法。该方法不仅拓展了传统熵权法的应用范围,而且不需要决策者事先给出权重信息,结果更加客观和可靠。应用实例表明该方法的可行性和有效性,具有推广应用价值。     

润滑油的指标评价及配方优化

本文首先基于优选理论中的TOPSIS法,较好地评价了润滑油各实验指标,缩小了添加剂和基础油种类的选择范围,然后采用均匀设计,得到了润滑油的最优配方.研究表明,将TOPSIS法和均匀设计结合、运用到润滑油优质配方的寻找及优选中,有助于企业降低实验成本,提高实验效率,具有较高的应用价值.     

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。     

基于混合fuzzy entropy-TOPSIS法的供应链范式选择

针对精益、敏捷、精敏供应链范式选择决策涉及到多种定性指标和定量指标这一特点,提出一种基于模糊集理论、熵和TOPSIS的混合型多属性决策模型。为了避免主观赋权法无法反映客观条件变化,或客观赋权法无法反映专家经验的双重弊端,在对定量指标赋权时,采用主观赋权的三角模糊数法和客观赋权的熵权法对定量指标进行组合赋权。对于定性指标仅依靠三角模糊数法确定其权重。然后,运用fuzzy TOPSIS法选择出最佳的供应链范式。最后通过实例对模型进行验证以及对评价指标权重进行敏感性分析,证实了该模型能为企业选择适用自身运作的供应链范式提供高效方法。     

一种基于直觉模糊集的群决策方法

利用直觉模糊集理论研究专家意见为{满意,不满意,弃权}三种形式的群决策问题.在构建群决策模型的过程中,分如下两种情形分别将专家意见综合为直觉模糊集:一是首先综合单个专家根据各准则给出的方案评估值;二是首先对单个准则综合所有专家给出的方案评估值.由此建立两个群决策模型.对由直觉模糊集表示的群决策结果,利用推广的TOPSIS方法对它们进行排序选优.最后给出一个应用实例.     

直觉模糊集转化为模糊集的一次函数方法

以投票模型为例,分析了直觉模糊集向模糊集转化的几种方法,提出了一次函数转化方法.同时,提出以一次函数转化方法中的参数性质作为评价转化方法优劣的标准,并证明了差值修正法满足参数性质,而均值法、比例法和分段比例法均不满足参数性质.然后,给出直觉模糊集向模糊集转化的广义差值修正法,并证明了其满足参数的性质.最后,通过计算实例说明了这些转化方法的优劣.     

基于区间值毕达哥拉斯模糊数的TOPSIS方法及其在学生推优中的应用

毕达哥拉斯模糊是对模糊集和直觉模糊集的推广.研究了基于区间值毕达哥拉斯模糊集和模糊逼近理想解(TOPSIS)的多属性决策方法.考虑了属性信息的不同情况,包括属性信息完全已知,部分可知和完全未知的情况.对于部分可知情况,通过求解线性规划模型确定属性的权重;对于完全未知的情况,利用相对贴近系数确定属性的权重.给出了具体的算法步骤,最后将该方法应用到学生的推优问题上,实例说明新方法的有效性和合理性.     

基于二型直觉模糊信息的多属性决策方法

模糊数直觉模糊集是直觉模糊集和区间数直觉模糊集的拓展,本文提出了二型直觉模糊数概念,对基于二型直觉模糊信息的多属性决策进行了研究.以结构元理论为基础,给出了二型直觉模糊数的距离公式,然后定义了二型直觉模糊正、负理想点,进而给出了一种基于二型直觉模糊数的多属性决策的步骤.最后通过实例来证明其有效性.     

直觉模糊集的熵公式比较与改进

对现有文献中直觉模糊集的熵公式进行了分类比较.根据熵公式是否描述直觉模糊集的模糊性和直觉性对现有熵公式进行分类,并通过数据分析指出了各类公式的优缺点.最后提出了一个改进的直觉模糊集的熵公式,研究了其性质,与其它熵公式的比较说明了其合理性.此研究可为实际应用中直觉模糊熵公式的选择提供理论依据.     

基于三角形直觉模糊数TOPSIS群决策方法在应急预案有效性评估中的应用

结合三角形直觉模糊数加权集结算子和TOPSIS方法,构建了基于三角形直觉模糊数的突发事件应急预案评估群决策模型.通过对森林大火扑救应急预案方案最优选择这个决策问题的计算和分析,表明了所提模型和方法的有效性、合理性和可行性.     

区间直觉模糊集的相似性测度及其应用

在度量两个集合时,用相似性测度来表示两集合的相似性程度.在度量区间直觉模糊集的相似性程度时,现有的很多方法都没有把犹豫度考虑在内.针对这个问题,根据区间直觉模糊集理论,在Szmidt的区间直觉模糊集的海明距离、规范化海明距离、欧几里得距离、规范化欧几里得距离的基础上.定义了基于Szmidt的区间直觉模糊集的加权海明距离和基于Szmidt的区间直觉模糊集的加权欧几里得距离,分别包含了隶属度,非隶属度和犹豫度,并给出了定理和证明.然后定义了两种区间直觉模糊集的相似性测度.最后将这两种相似性测度应用到模式识别领域.     

基于直觉模糊集的多属性决策方法

对基于直觉模糊信息的多属性决策问题进行了研究,引入了直觉模糊数的得分函数、直觉模糊正理想点和负理想点,然后给出了基于TOPSIS的多属性决策方法,通过计算各备选方案的得分向量与直觉模糊负理想点得分向量之间的距离来确定各备选方案的综合评价指数,进而判断方案的优劣次序.最后,通过一个具体的实例分析说明了该方法的有效性与具体应用过程.