权重信息不完全的多属性决策的灰色关联分析法

针对属性权重信息不完全且属性值确定的多属性决策问题,提出了一种灰色关联分析的决策方法.该方法依据一般的灰色关联分析方法的基本思路,给出了解决属性权重信息不完全的多属性决策问题的计算步骤,其核心是通过构建并求解一个单目标最优化模型,得到每个方案与正、负理想方案的关联度,进而计算出每个方案与正理想方案的相对关联度,即可得到所有方案的排序结果.最后给出了一个数值例子,结果表明方法简单,有效和易于计算.     

基于区间二型模糊数的多属性群体灰色关联决策方法

针对属性值以区间二型模糊数形式给出的多属性决策问题,提出基于灰色关联度的多属性群体决策方法.首先,提出了一种新的计算区间二型模糊数之间距离的测度;然后,结合该距离测度公式构造出一种新的基于距离测度来求权重的方法,运用此方法求出决策者属性的权重;接着,通过主客观综合赋权法求出专家权重;最后,通过各方案与理想方案的灰色关联贴近度对方案进行大小排序.案例分析及对比分析说明该方法的合理有效性.     

基于区间灰数多属性群决策建模技术的卫生应急综合评价研究

多属性灰色群决策建模方案设计为立足点,引入区间灰数、相离度、逼近理想点、群决策集结算法知识,在属性权重为实数、区间灰数或优化运算形式下,经属性值规范化后制定理想方案.首先,计算区间灰数相离度、灰色关联系数、灰色关联度,讨论以理想方案贴近度确定排序或择优.然后,改进为群体专家独立决策环境下,由属性矩阵虚构理想方案并计算关联度、贴近度,与专家权重集结为贴近度矩阵,由逼近理想点思路排序及择优.最后,由疾控机构卫生应急能力评价案例验证可行性,区间灰数、属性测度、专家权重以及属性群决策信息利用充分,这套建模方案对于类似问题也有推介意义.     

区间粗糙数多属性决策方法

针对属性值为区间粗糙数,属性权重部分已知和属性权重未知两种情形的多属性决策问题,本文利用灰色关联分析的思想方法,构建了一种区间粗糙数多属性决策方法。本文首先利用区间粗糙数的运算法则和期望值比较,确定最优理想方案和最劣理想方案,并基于灰色关联度分析方法构建了属性权重部分已知、属性权重未知两种情形的多目标优化模型,从而确定属性权重和属性权重表达式,进而获得各方案的综合评价值和方案排序。最后以一个实例验证模型的有效性与适用性。     

基于投影的联系数多属性决策方法

针对属性权重和属性值均以联系数形式给出的区间型多属性决策问题,提出了一种基于投影的决策方法.方法依据一般投影分析方法的基本思路,给出了解决属性取值为联系数的多属性决策问题的计算步骤,核心是通过构建并求解每个方案在虚拟正、负理想方案上的投影,进而计算出每个方案对虚拟正、负理想方案的相对一致度,即可得到所有方案的排序结果,     

基于理想关联度的不确定多属性决策方法

针对只有部分属性权重信息且属性值以区间数形式给出的不确定多属性决策问题,提出了一种逼近理想关联度的决策分析方法。首先改进了文[4]给出的区间数决策矩阵的规范化方法;然后提出了利用期望-方差区间数排序方法求解理想最优方案;最后依据关联系数矩阵给出了属性权重信息不完全的区间数多属性决策问题的求解方法,其核心是求解线型规划得到属性权重,进而根据各个方案与理想最优方案的综合关联度大小进行排序。特别地,给出了属性权重完全未知的简洁方法,文后的实例验证了方法的可行性和有效性。     

基于区间值直觉模糊不确定语言变量的灰色关联度分析方法

给出了区间值直觉模糊不确定语言环境下的灰色关联度分析方法。首先确定了区间值直觉模糊不确定语言正负理想解, 然后计算每个评价值与正负理想解的灰色关联度, 利用属性的权重向量, 计算方案与正负理想解的灰色关联度, 最后计算出方案的相对关联度, 并根据方案的相对关联度对方案进行排序。如果属性权重部分可知, 则需要根据与正理想解有最大的灰色关联度而与负理想解有最小的关联度的原则建立数学规划确定属性的权重。最后, 为了说明算法的可行性和有效性, 将其应用到房地产开发项目的风险评价上。 实例说明了算法的可行性和有效性。     

区间数型多属性决策相对灰色关联分析方法及其应用

多属性决策时由于掌握的信息不充分,资料不全,加之问题本身的复杂性、不确定性以及人类思维的模糊性,其属性的精确值往往难以获取,常用区间数形式表示.针对基于"理想方案"的灰色关联分析方法存在的不足,根据TOPSIS法原理,提出一种同时考虑"理想方案"和"负理想方案"的区间数型多属性决策相对灰色关联分析法.通过一个实例说明了该方法的应用,并与其它方法进行了对比,得到的结果一致.方法同时考虑了"理想方案"和"负理想方案",概念清晰,数学推导严谨,评价值分辨率高,克服了仅考虑一种方案时排序的不相容问题,更具有客观性和合理性.     

基于二元语义的纯语义多属性群决策方法

考虑属性评估值、专家权重以及属性权重均以语义信息形式给出的纯语义多属性群决策问题,提出了一种基于二元语义的纯语义多属性群决策方法.采用二元语义表达模型处理专家给出的纯语义评估信息;提出了融合加权调和平均算子和有序加权平均算子的二元语义混合调和平均(2-tuple hybrid harmonic average,2THHA)算子,解决属性评估值以及属性权重的群决策问题.针对传统灰色关联分析方法仅考虑单一参考序列以及没有考虑属性间非线性补偿关系的问题,提出了改进灰色关联分析,同时考虑正理想参考序列和负理想参考序列计算候选方案在每个属性点上的灰色关联度;考虑属性间的非线性补偿,得到了方案的总体评估值.所提方法最后被应用于产品服务系统配置方案选择问题.     

三参数区间灰数的多属性灰关联决策方法

针对决策信息不确定的多属性决策问题,利用三参数区间灰数的概率分布特征及经典灰关联决策的优势,提出了基于三参数区间灰数的灰关联决策方法.首先定义了三参数区间灰数决策向量与理想最优方案和临界方案决策向量的区间关联系数,其次得到所有方案决策向量的区间综合关联度,由区间综合关联度最大化和灰熵最大化确定属性的权重,进而对方案进行择优排序,最后用算例说明决策模型的合理性和实用性.     

基于区间数贴近度的不确定多属性决策模型

针对只有部分权重信息且属性值以区间数形式给出的多属性决策问题,提出了一种基于区间数贴近度的决策方法.首先讨论了区间数贴近度的定义和性质;然后给出了解决不确定多属性决策问题的一般步骤.并依据传统的逼近理想解的基本思路,以实际评价值与理想解之间的贴近度最大化为目标建立优化模型,从而得到指标权重.进而计算出每个方案与正理想解的相对贴近度,即可得到所有方案的排序结果.方法能充分利用规范化评价的先验信息,评价结果客观可靠,不具有主观随意性.最后通过实例分析验证了该方法的有效性和实用性.     

“奖优罚劣”的区间数多指标决策的关联分析法

针对区间数多指标系统的决策特点,对指标数据初始化处理时,利用“奖优罚劣”原则,提出了一种易于计算且实用的[-1,1]线性变换算子,然后定义正、负理想方案,结合灰色关联分析方法,建立一种新的区间数多指标的灰色关联决策模型.该模型为区间数多指标决策提供了一种科学、实用的方法,并利用现有的实例来证实此方法的科学性与可行性.     

基于“奖优罚劣”的区间数多指标决策的TOPSIS方法

针对区间数多指标系统的决策特点,对指标数据初始化处理时,利用"奖优罚劣"原则,提出了一种易于计算且实用的[-1,1]线性变换算子,然后定义正、负理想方案,给出了区间数多指标决策问题的TOPS IS方法.该模型为区间数多指标决策提供了一种科学、实用的方法,并利用现有的实例来证实此方法的科学性与可行性.     

基于联系数贴近度的区间数多属性决策方法

利用集对分析和联系数学理论对区间数多属性决策方法进行了研究.首先给出了联系数贴近度的定义和性质;然后在将区间数决策矩阵转化为联系数决策矩阵的基础上,依据传统的逼近理想解的排序方法(TOPSIS)的基本思路,基于联系数贴近度提出了一种区间数多属性决策新方法.该方法简洁直观,易于计算,无需对区间数进行排序;最后,通过算例表明了它的有效性和实用性.     

A grey relational projection method for multi-attribute decision making based on intuitionistic trapezoidal fuzzy number

With respect to multiple attribute decision making (MADM) problems in which the attribute value takes the form of intuitionistic trapezoidal fuzzy number, and the attribute weight is unknown, a new decision making analysis methods are developed. Firstly, some operational laws and expected values of intuitionistic trapezoidal fuzzy numbers, and distance between two intuitionistic trapezoidal fuzzy numbers, are introduced. Then information entropy method is used to determine the attribute weight, and the grey relational projection method combined grey relational analysis method and projection method is proposed, and to rank the alternatives are done by the relative closeness to PIS which combines grey relational projection values from the positive ideal solution and negative ideal solution to each alternative. Finally, an illustrative example is given to verify the developed approach and to demonstrate its practicality and effectiveness.     

区间型联系数及其在多属性决策中的应用

在联系数的基础上定义了区间型联系数,并讨论了相应的运算法则,然后将区间型联系数应用于区间型多属性决策问题,在文中为了便于对决策结果的排序定义了区间型联系数的相对贴近度及关于区间型正理想解的投影等概念,并通过实例分析验证了该方法的有效性和实用性.     

多指标区间决策的理想点贴近法

研究了指标的权重不能完全确定但知道其所在区域的条件下的多指标决策问题 ,给出了方案与理想解的贴近度及其算法 ,按贴近度的大小可以对方案进行排序 .它同传统的决策方法相比较 ,具有需要信息量少 ,简单可靠等特点 .最后用该决策方法分析了一个实际问题 .     

一种基于集对分析的模糊多属性决策方法

针对属性权重和决策矩阵的属性值均为梯形模糊数的模糊多属性决策问题,提出了一种基于集对分析的决策方法.方法具有如下特点:通过借鉴集对分析理论和论域三划分的思想,把梯形模糊数属性值转化成联系数的形式,能有效处理决策过程中的不确定因素;对于权重向量和决策矩阵中的梯形模糊数采取不同的处理方法;用联系数决策理论的概念来刻画备选方案与正、负理想方案组成集对的同一对立程度;基于可能势的联系数排序能够准确反映联系数间的同一对立程度,方法直观,概念明确,易于实际操作.实例计算表明,方法是求解模糊多属性决策问题的一种有效工具.     

一种基于区间型联系数的多指标决策方法

首先定义了区间数贴近度,并讨论了相应的性质;然后在联系数的基础上定义了区间型联系数及运算法则,并给出了区间型决策矩阵的规范化公式,提出了一种基于区间型联系数相对贴近度的决策方案排序方法.运用该方法进行多指标决策和评价,概念清楚、涵义明确,决策和评价结果准确、可信、不具有主观随意性.最后通过实例分析验证了该方法的有效性和...