三角毕达哥拉斯模糊Choquet积分算子及其应用

针对属性值为三角毕达哥拉斯模糊数且属性之间相互关联的多属性决策问题,将三角毕达哥拉斯模糊集与Choquet积分相结合,提出了三角毕达哥拉斯模糊Choquet积分平均算子(TPFCA)和三角毕达哥拉斯模糊Choquet积分几何算子(TPFCG),给出其计算公式;然后又研究了算子的性质:幂等性、单调性、有界性等;最后将三角毕达哥拉斯模糊Choquet积分算子用于多属性决策中,提出了基于三角毕达哥拉斯模糊Choquet积分算子的多属性决策方法,并且通过实例说明这些算子的有效性.     

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。     

基于Choquet积分的区间直觉梯形模糊多属性群决策

针对决策信息为区间直觉梯形模糊数(IVITFN)且属性间存在相互关联的多属性群决策问题,提出了基于Choquet积分理论的区间直觉梯形模糊关联平均(IVITFCA)算子.首先,基于IVITFN的运算法则和Choquet积分,定义了IVITFCA算子,并研究了该算子的相关性质.然后,提出了基于IVITFCA算子的多属性群决策方法.最后,通过供应商选择算例证明了所提方法的有效性与可行性.     

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.     

直觉三角模糊数密度算子及其决策应用

首先提出了一种直觉三角模糊数集聚类的方法,然后考虑到属性信息分布的疏密程度,针对属性值为直觉三角模糊数的多属性决策问题提出了直觉三角模糊数密度算子,给出了密度算子与已有几种信息集结算子合成的形式,并研究了直觉三角模糊数密度算子的性质.最后通过一个决策算例说明了直觉三角模糊数密度算子的有效性.     

直觉模糊交叉影响Choquet积分算子及其决策应用

直觉模糊Choquet积分集成算子能有效解决属性关联的直觉模糊决策问题,直觉模糊数交叉影响运算能反映出不同直觉模糊数的隶属度和非隶属度之间的交叉影响.通过将直觉模糊Choquet积分平均算子与直觉模糊数交叉影响运算相结合,定义了直觉模糊交叉影响Choquet积分集成算子,包括直觉模糊交叉影响Choquet积分平均算子(IFICIA)和直觉模糊交叉影响Choquet积分几何算子(IFICIG),推导出它们的计算公式,讨论了它们的性质.通过研究直觉模糊交叉影响Choquet积分集成算子的特殊形式,发现直觉模糊交叉加权平均算子(IFIWA)和有序加权平均算子(IFIOWA)、直觉模糊交叉加权几何算子(IFIWG)和有序加权几何算子(IFIOWG)等均为它们的特例。最后,提出了基于直觉模糊交叉影响Choquet积分集成算子的决策方法,通过决策实例说明其可行性和稳定性。     

基于TOPSIS的属性关联直觉模糊多属性决策方法

针对属性值为直觉模糊数,已知部分属性偏好关系及属性交互类型的属性关联多属性决策问题给出决策方法.首先定义方案到正(负)理想方案的距离及各方案与正理想方案相对贴近度.然后以极大化各方案与相对贴近度为目标建立优化模型,确定出属性集的模糊测度.进而基于直觉模糊Choquet积分算子计算各方案的直觉模糊综合评价值,再根据直觉模糊数的得分值及精确度得到方案的排序.最后通过实例验证了方法的有效可行性.     

基于Choquet积分的直觉语言TODIM多属性群决策方法

针对属性间存在着关联性的直觉语言多属性群决策问题,提出一种基于Choquet积分的直觉语言TODIM多属性群决策方法.首先定义直觉语言Choquet积分平均算子、直觉语言Choquet积分几何算子,并讨论其性质;然后考虑决策者参照依赖和损失规避心理行为,对每个属性下方案两两之间的优势-劣势进行比较,计算属性关联情境下每个方案相对于其它方案的益损值,构建益损值感知价值函数矩阵;进一步计算方案相对于其它所有方案的综合感知价值函数值,进而依据备选方案综合感知价值函数值大小进行排序择优,并通过实例分析表明该方法的可行性和有效性.     

诱导型广义Pythagorean模糊Choquet积分算子及群决策应用

主要目的研究决策信息为Pythagorean模糊数,决策属性间存在相互关联的多属性群决策问题。首先,基于Pythagorean模糊数运算和Choquet积分,提出了诱导型广义Pythagorean模糊Choquet积分(I-GPFCI)算子。然后,探讨了I-GPFCI算子的相关性质及一些特例,并给出了基于I-GPFCI算子的多属性群决策方法。最后,通过算例分析说明I-GPFCI算子在群决策应用中的有效性和可行性。     

基于FOWGA算子的动态三角模糊数多属性决策法

针对各决策时段权重未知、属性值以三角模糊数形式给出的动态多属性决策问题,给出模糊有序加权几何平均(FOWGA)算子.算子可以对各时段属性信息进行横向和纵向的集结,从而得到方案的排序.最后通过实例分析说明方法的有效性和可行性.     

直觉正态模糊数幂均算子及其决策应用

将幂均算子推广到直觉正态模糊数决策环境中。定义了直觉正态模糊数的运算,研究了运算性质。在此基础上,提出直觉正态模糊数幂均(INFPA)算子、有序加权幂均(INFPOWA)算子、广义直觉正态模糊数幂均(GINFPA)算子和广义有序加权幂均(GINFPOWA)算子,分析了GINFPA算子的特殊形式并研究其性质。针对属性值为直觉正态模糊数的多属性决策问题,提出基于GINFPA算子的决策方法。最后,通过一个算例说明决策方法的有效性和可行性。     

基于区间值三角模糊数的多属性群决策方法

研究了属性值以区间值三角模糊数表示的群决策问题,对属性值为模糊数的HFGB算子进行扩展,定义了区间值三角模糊数几何加权均值(ITFGWM)算子.同时对Carson定义的均值进行扩展,从而给出了区间值三角模糊数的均值定义.在此基础上,基于ITFGWM算子、均值及可能度,提出了区间值三角模糊数的模糊多属性群决策的新方法,最后给出一个实例进行分析,结果表明了此方法的实用性和可行性.     

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.     

三角模糊数直觉模糊PA算子及其应用

针对决策信息为三角模糊数直觉模糊数（TFNIFN）且属性间存在相互关联的多属性群决策（MAGDM）问题,提出了一种基于三角模糊数直觉模糊PA （TFNIFPA）算子的决策方法.首先,基于TFNIFN的运算法则和PA （Power Average）算子,定义了TFNIFPA算子.然后,研究了该算子的一些性质,建立基于TFNIFPA算子的MAGDM模型,结合排序方法进行决策.最后通过MAGDM算例验证了该算子的有效性与可行性.     

基于模糊数直觉模糊PG算子的多属性决策方法

针对决策信息为三角模糊数直觉模糊数(TFNIFN)且属性间存在相互关联的多属性群决策(MAGDM)问题,提出了一种基于三角模糊数直觉模糊PG(TFNIFPG)算子的决策方法.首先,基于TFNIFN的运算法则和PG(Power Geometric)算子,定义了TFNIFPG算子.然后,研究了该算子的一些性质,建立基于TFNIFPG算子的MAGDM模型,结合排序方法进行决策.最后通过某项目投资算例验证了该算子的有效性与可行性.     

基于直觉模糊交互影响算子的多属性决策方法

针对属性权重未知,属性值为直觉模糊数的多属性决策问题,并考虑到直觉模糊集隶属度与非隶属度的相互影响关系,提出了一种基于直觉模糊熵和直觉模糊交互影响算子的决策方法.利用直觉模糊熵求出属性权重,引入三种直觉模糊交互影响算子:广义直觉模糊交互影响加权平均算子,广义直觉模糊交互影响有序加权平均算子和广义直觉模糊交互影响混合平均算子,利用交互影响算子来集结信息得到方案综合评价值,通过改进的得分函数对方案进行排序选优.最后,通过一个算例说明了该决策方法的合理性和有效性.     

区间直觉正态模糊数集成算子及其在决策中的应用

研究了区间直觉正态模糊数(IVINFN)决策信息及其集成算子。首先,定义了区间直觉正态模糊数的概念,提出了运算法则;其次,给出了区间直觉正态模糊数诱导有序加权平均(IVINFN-IOWA)算子和区间直觉正态模糊数诱导有序加权几何(IVINFN-IOWGA)算子的概念,探讨了其性质;在此基础上,分别定义了基于均值和标准差的区间直觉正态模糊数的得分函数和精确函数,给出其排序方法。最后,针对属性值为区间直觉正态模糊数且权重已知的多属性决策问题,给出了其决策方法,并进行了实例分析,结果表明该决策方法是有效的。     

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.     

一种基于犹豫模糊集的多属性关联决策方法

主要讨论属性间具有关联性的条件下犹豫模糊多属性决策问题.首先,基于gλ模糊测度,Shapley值和Choquet积分,定义了两种犹豫模糊信息集成算子:AHFGSCgλ算子和GHFGSCgλ算子.然后,讨论了这些算子的一些性质.最后通过一个实例来说明算子的可行性和有效性.