联系数在梯形模糊数多属性决策中的应用

属性权重和属性值都是梯形模糊数的多属性决策问题是一种带有不确定性的决策,需要作不确定性分析后才能得出结论.为此把梯形模糊数表示的属性值和属性权重先用其特征函数"均值+偏差"联系数(特征联系数)表示,再利用联系数运算法则作"加权求和"运算,不仅获得与其它决策方法相同的结果,而且借助联系数中i的不同取值考察决策对象的排序变化,方法简便易行,且具有较强适用性.     

基于模糊语言的多属性联系数决策方法

针对属性权重已知,属性值以模糊语言给出的多属性决策问题,提出了一种基于模糊语言标度的区间数表示形式,并利用集对分析方法将区间数进行转化为联系数的表示方式,通过联系数中同、异、反的关系,给出相应集势值,由集势值的大小进行择优排序.最后,通过实例分析,验证了该方法的可行性和有效性.     

基于集对分析联系数的信息不完全直觉模糊多属性决策

信息不完全直觉模糊多属性决策是一类不确定性决策问题,其不确定性来自属性权重信息不完全和属性值的直觉模糊数表示.为了系统地刻画直觉模糊多属性决策中的不确定性,避免直觉模糊多属性决策中利用得分函数做决策的片面性和不准确性,可以将信息不完全的权重和直觉模糊数表示的属性值转化成集对分析理论中的联系数,并建立信息不完全直觉模糊多属性决策模型,通过对不确定性进行分析后作出决策.实例应用表明该决策方法具有合理性和可行性.     

基于联系数的组合赋权电能质量评估

由于电能质量指标的多样性,科学地综合评估电能质量存在一定的困难.针对目前电能质量评价时指标组合赋权中普遍存在的不确定性,把联系数引入组合赋权研究.首先把同一指标的主观赋权值与客观赋权值用区间数表示,再把此区间数转换成集对分析中的联系数,并计算出联系数的模,然后把模作为主观权重和客观权重的相互作用值给指标定权,最后利用不确定系数i开展综合评估初值的不确定性分析,检验其综合评估结果的稳定性,据此确定所评电能质量等级,提高了评估结论的科学性和可靠性.     

基于联系数的高职院校教师教学执行力评价数学模型

教学执行力是教师从事教学工作的能力,是教师素质的重要展示,科学、公平、公正地评价教师的教学执行力益于引导教师提高素质.采用"三选法"探讨教师教学执行力评价指标内容、用矩阵法确定指标权重、评价量化数值采用三参数区间数表示,并转化为联系数处理数据运算,方法更加方便、有效.     

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。     

基于联系数的区间数多属性决策非线性模型及应用

当多属性决策中的属性权重和属性值都是区间数时,把区间数改写成联系数,并让联系数按普通多项式运算法则作加法和乘法运算,进而建立基于联系数的区间数多属性决策非线性决策模型,其决策联系数为关于i的二次函数,从而说明当属性权重和属性值都是区间数时的决策问题是一个含有二次不确定性的问题.     

基于混合模糊数的TOPSIS方法及产能过剩评价

利用区间数和三角模糊数可将定性指标定量化,从而构建多属性的混合指标体系.在多指标的评价体系中,权重的大小对评价的结果是非常重要的,本文给出了一种融合主观和客观的组合权重TOPSIS法.以七大过剩行业为研究对象,用AHP方法求出主观权重,利用模糊数将一些定性指标定量化,用变异系数法求出客观权重建立以主观、客观指标为约束条件的优化模型,求出组合权重的最优解,并将其应用于TOPSIS评价方法中,分析七大行业在2016-2018年的产能过剩程度,最后给出结果分析及对策建议.     

基于联系数复运算的区间数多属性决策方法及应用

针对属性权重与属性值都为区间数的多属性决策问题,先把区间数转换成a+bi形式的联系数,再按联系数的复运算要求改写成三角函数表达式,在此基础上得到一种多属性加权决策综合主值模型.实例应用表明:该方法在一定程度上客观地反映出区间数多属性决策问题中确定性与不确定性的相互联系和相互影响,算法简便,结论可靠.     

一种基于最小偏差的联系数多属性决策方法

针对属性权重和决策矩阵均为区间数的多属性决策问题,提出了一种基于最小偏差的联系数排序方法.构建了一个区间数上下界偏差函数,并根据偏差越小越好的原则将区间数权重转化为确定性的权重向量.将区间决策矩阵转化成联系数决策矩阵,求出满意度最高的联系数,再根据各个方案与最高满意度的比较得出差异度,进而排序.并通过例证说明该方法的可行性与合理性.     

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.     

基于区间数期望和不确定性分析的多属性决策方法与应用

针对区间数多属性决策中的不确定性问题,提出基于区间数的不确定性分析方法,用集对分析联系数中的A表示区间数的数学期望,Bi表示区间数的不确定性,借助联系数A+Bi的加、乘运算建立区间数多属性决策模型,再利用i的不同取值进行不确定性分析.实例应用表明,方法算理清晰,算法简明,分析方便,结论可靠.     

基于二次联系数的区间数多属性决策方法及应用

针对属性权重与属性值都是区间数的多属性决策问题,提出基于联系数基本决策模型的二次联系数概念,再利用二次联系数值的变化对区间数多属性决策中的不确定性进行分析,从而客观地反映出区间数多属性决策中不确定性对决策结果的影响,算法简明清晰,结论可靠。     

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。     

基于区间数决策矩阵的评判专家水平分析方法

在群决策分析中,如何评判专家水平是一个重要课题,针对群决策中基于区间数决策矩阵形式偏好信息的评判专家水平问题,提出了一种分析方法。首先,给出了有关区间数、专家群体区间数决策矩阵的定义及其决策矩阵的规范化方法;然后,通过定义专家与专家群体关于方案排序向量之间的偏差,给出了基于理想点法的区间数决策矩阵形式偏好信息的专家评判水平的分析方法。同时,利用聚类分析方法,给出了专家评判水平分类的判别方法;最后,通过一个算例说明给出的分析方法。     

基于二元联系数距离的不确定语言多属性决策模型

研究了属性权重范围已知,方案主观偏好值为语言变量,决策信息为不确定语言决策矩阵的多属性决策问题.在给出不确定语言变量转换为二元联系数的公式以及二元联系数距离公式的基础上,将方案主观偏好语言评价值转换为二元联系数,将不确定语言决策矩阵转换为二元联系数决策矩阵,从而得到方案的二元联系数综合属性值,通过最小化方案的二元联系数综合属性值和主观偏好值之间距离,建立多目标优化模型,并将其转换为一个单目标规划模型计算出属性权重.然后,通过对方案的二元联系数综合属性值进行不确定性分析,得到各方案的排序总数,利用排序总数对方案进行排序择优.应用实例表明该决策方法可行有效.     

区间数的一种改进的排序方法

为了解决具有不确定性区间数的多属性决策问题 ,本文给出了区间数的一种简洁有效的排序方法 .我们首先引入了一个区间数大于另一个区间数的可能度概念 ,进而推出其有关性质 ,并对排序起着重要作用的结论给出了证明 .在此基础上本文还指出了区间数排序的一种简洁算法 ,使得对多个区间数的排序更为快捷有效 ,并通过实例加以验证 .     

Connected Covering Numbers

A connected covering is a design system in which the corresponding block graph is connected. The minimum size of such coverings are called connected coverings numbers. In this paper, we present various formulas and bounds for several parameter settings for these numbers. We also investigate results in connection with Turán systems. Finally, a new general upper bound, improving an earlier result, is given. The latter is used to improve upper bounds on a question concerning oriented matroid due to Las Vergnas.     

直觉模糊数可能度的概率定义及其决策

发现直觉模糊数可能度的传统定义考虑的因素不全面,计算结果不太符合常理,提出基于均匀分布的直觉模糊数可能度定义,得到相对简单且精确的可能度计算公式;证明可能度的传统定义不稳定;探索多属性直觉模糊集利用可能度进行决策的方法.最后,运用多属性直觉模糊集决策实例,既验证基于均匀分布的可能度定义的优越性,又验证可能度传统定义的不稳定性和不能敏锐区别方案间的差别,难以得到最优决策,甚至可能导致错误决策.