区间中智犹豫模糊Frank优先集成算子及其应用

研究了属性之间及决策者之间均存在优先关系的区间中智犹豫模糊多属性群决策问题。首先,基于Frank运算定义了区间中智犹豫模糊元的运算法则。其次,提出了区间中智犹豫模糊Frank优先加权平均(INHFFPWA)算子和区间中智犹豫模糊Frank优先加权几何(INHFFPWG)算子,研究了其性质及特殊情况。最后,将区间中智犹豫模糊Frank优先算子应用于多属性群决策问题中,验证了所提方法的可行性与有效性。     

基于直觉模糊AWD方法的供应商选择

供应商选择是供应链管理的关键环节之一.运用直觉模糊精确加权(AWD)和复杂比例评价(COPRAS)方法对供应商选择模型进行了研究,构建了基于直觉模糊精确加权的供应商选择的COPRAS模型.模型将供应商评价值的语言变量转化为直觉模糊数,运用直觉模糊的精确加权方法分别确定各个评价指标的精确权重和同一指标下各个供应商的精确权重,极大地提高了指标权重确定的科学性,然后结合COPRAS方法选择供应商.最后将构建的供应商选择模型在实例中进行了应用,并结合各供应商效用度得出了各个供应商的优先顺序,获得了最佳供应商选择方案,验证了所提出方法的可行性和有效性.     

基于级别高于关系的犹豫模糊IPA方法北大核心

针对属性权重完全未知,属性值为犹豫模糊元的多属性决策问题,构建级别高于关系与IPA结合的多准则决策方法。首先,从犹豫模糊集间的可能性程度角度出发,使用目标规划模型确定权重;其次,基于每一准则下方案评价的对比。以改进的PROMETHEEII方法建立犹豫模糊数的优序关系。得出方案的满意度;然后,以权重和满意度分别作为IPA分析指标,设计了PROMETHEEII-IPA的犹豫模糊评价模型。最后,以移动图书馆服务质量为实例进行验证以及对比分析,结果表明所提方法的可行性与有效性。     

中智犹豫模糊语言Frank Power集结算子及其应用

研究了中智犹豫模糊环境下属性之间和决策者之间存在支撑关系的多属性群决策问题,提出了基于中智犹豫模糊语言Frank Power集结算子的多属性群决策方法。首先,给出了中智犹豫模糊语言集的概念,定义了其运算法则、比较函数和距离公式。其次,引入Frank运算,设计了中智犹豫模糊语言Frank运算的表达式,探讨了运算法则之间的关系。然后,提出了中智犹豫模糊语言Frank Power平均(NHFLFPA)算子和中智犹豫模糊语言Frank Power几何(NHFLFPG)算子,研究了其性质和特殊情况。最后,通过实例验证新算子的有效性和可行性。     

基于优先加权平均算子的区间双边犹豫模糊多属性决策方法研究

为解决属性间具有优先级关系的区间双边犹豫模糊多属性决策问题,定义了区间双边犹豫模糊优先加权平均(IVDHFPWA)算子。首先允许决策者采用区间双边犹豫模糊数这种更直观的方法来表达决策信息,然后利用得分值获得具有优先关系的属性权重,并提出了IVDHFPWA算子并论证了相关性质,进而构建了一种基于IVDHFPWA算子的具有属性优先关系的多属性决策方法。最后,将方法应用在应急预案的选择中。     

考虑信息源相关的对偶犹豫模糊多属性绿色行为决策方法

内容利用经典数学处理多属性绿色行为决策时,通常假定属性及属性信息源联盟,有序位置及有序位置联盟之间是独立的,并且Chqouet积分在处理其独立性时只考虑了属性及属性信息源联盟、有序位置及有序位置联盟之间的一种,没有同时考虑这两种情况,有悖于实际应用,为此,提出了考虑属性及属性信息源联盟之间相互依赖的区间值对偶犹豫模糊多属性决策方法.首先,基于传统的信息集成算子,定义了诱导广义区间值对偶犹豫模糊夏普利混合加权平均算子,证明了其正确性;其次,结合Shapley值给出了一种属性和有序位置权重均为未知的混合型多属性决策模型,基于模糊属性的相似性测度构建了区间值对偶犹豫模糊测度目标规划模型,进而提出了一种方案的属性评价信息和属性权重相关的均以区间值对偶犹豫数信息源表示的多属性决策方法;最后,通过模糊环境下的企业绿色行为选择问题算例的比较说明了该方法的可行性和有效性.分析结果表明,考虑信息源相关的区间值对偶犹豫模糊决策结果不仅符合人的主观心理,同时增强了Shapley值的表示范围.     

基于双边犹豫模糊非均衡语言优先集成算子的应急响应预案评估方法

在应用多属性决策理论求解应急响应预案评估问题时,问题结构的复杂性往往使决策者评价信息存在高度不确定性且属性相对重要性仅能以优先级关系来表征。为此,本文首先提出了双边犹豫模糊非均衡语言集这种新型信息形式以使决策者能够灵活有效的表征复杂评价信息,并定义了运算法则、熵和距离测度;其次,基于熵测度开发了双边犹豫模糊非均衡语言优先加权集成算子,并构建了能够考虑属性优先关系的多属性决策方法;进一步针对属性相对重要性不能由定性分析获得的情况,设计了客观权重确定方法,并构建了另一种更具实际灵活性的VIKOR决策方法;最后,实例研究表明了方法的有效性与优势。     

权重完全未知下基于投影的犹豫模糊多属性群决策方法及应用

旨在犹豫模糊环境下,针对属性权重和专家权重完全未知的情形,提出了一种基于投影的犹豫模糊多属性群决策方法.首先,根据改进的犹豫模糊熵结合均熵求得决策者的客观权重,利用熵最小化原则与犹豫模糊指数熵确定评价属性的权重.接着,利用犹豫模糊加权算术平均算子对个体犹豫模糊决策矩阵进行集结,构建并求解出每个方案在正、负理想方案上的投影.然后,通过计算相对贴近度实现方案的排序和择优.最后,把该决策方法应用在应急救援路径选择问题上,进而验证了所提群决策方法的可行性与有效性.     

基于VIKOR和关联系数的犹豫三角模糊语言多属性决策方法

针对属性评价值为犹豫三角模糊语言集的多属性决策问题,提出一种基于VIKOR方法的犹豫三角模糊语言多属性决策方法.首先定义了犹豫三角模糊语言集的相关概念.然后运用VIKOR和关联系数方法,在可接受优势和决策过程稳定的条件下对方案进行择优,在理论分析的基础上,提出了这种新方法的计算步骤.并构建了确定最优属性权重的非线性规划模型,研究了当专家权重和属性权重未知情况下的犹豫三角模糊语言多属性决策方法.最后通过实例说明了该方法的有效性和可行性.     

犹豫中智语言PROMETHEE方法在网络谣言管控方案评选中的应用

针对网络谣言管控难以获得唯一方案的问题,设计了犹豫中智语言环境下PROMETHEE多属性决策方法。首先,给出了新的犹豫中智语言投影测度;在此基础上设计了体现决策者的风险态度的犹豫中智语言优势度测度,以此作为PROMETHEE方法中的偏好函数;利用广义Banzhaf值全面度量属性之间的关联程度;最后,以一个网络谣言管控方案选择的案例说明本文方法的有效性和可行性。     

基于QUALIFLEX和LINMAP的简化中性犹豫模糊多属性决策方法

在处理多属性决策问题中,QUALIFLEX是一种非常有用的排序算法。针对属性取值为简化中性犹豫模糊集的多属性决策问题,提出了SNHFS-QUALIFLEX算法。另外考虑到属性权重不确定的情况,将LINMAP扩展到简化中性犹豫模糊集中,定义了符号距离,建立了最优数学规划模型来确定属性权重。最后将SNHFS-QUALIFLEX方法应用到多属性决策实例中,并验证了其可行性和有效性。     

考虑可信度和优先级的对偶犹豫模糊多属性决策在绿色审计中的应用研究

针对目前专家和属性对于方案比选的重要性致使企业迫切需要将其定量化分析的问题,以及企业环境行为中公司需要承担环保责任,在绿色采购方面要将环境属性引入供应商比选标准的问题,本文提出了考虑专家可信度和属性优先级的对偶犹豫模糊多属性决策方法,将专家对于该领域的熟悉程度及所选属性的重要程度融入到供应商的绿色评估指标定量化分析与评选中。结合对偶犹豫模糊集的隶属度与非隶属度,给出了对偶犹豫模糊熵值、混合平均算子和混合几何算子的计算模型与该方法模型的具体步骤,通过对某企业绿色审计在内的四种属性进行评估来选择最佳供应商的实例,验证了此模型的可行性和有效性。     

Supplier selection using axiomatic fuzzy set and TOPSIS methodology in supply chain management

The current paper presents a comprehensive methodology for supplier selection. In the first stage, the linguistic values expressed as trapezoidal fuzzy numbers are used to assess the weights of the criteria. The Axiomatic Fuzzy Set clustering (AFS) method, which handles ambiguity and fuzziness in the supplier selection problem effectively, is applied to cluster the suppliers and evaluate each potential supplier that aims at obtaining initial supplier ranking. In the second stage, the Fuzzy Analytic Hierarchy Process (FAHP) model is constructed to determine the weight of various quantitative and qualitative criteria. To address multiple decision criteria in supplier ranking, the Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) is employed to select the final suppliers. A numerical example composed of 30 suppliers and 6 criteria is studied, and the experimental results show that the proposed evaluation framework is suitable for supplier selection decisions even with the dependent criteria/attributes.     

基于二维二元语义和模糊AHP-TODIM的低碳供应商选择方法

针对专家给出二维语言评价信息的低碳供应商评选问题,提出一种基于二维二元语义和模糊AHP-TODIM的方法。该方法首先提出改进的二元语义模型,基于此定义二维二元语义及其加权平均算子。接着构建低碳供应商评价的指标体系。最后,将专家给出的二维语言评价信息转化为二维二元语义,使用模糊AHP法计算指标权重,并利用二维二元语义加权平均算子集结信息,在此基础上将TODIM方法扩展到二维二元语义环境以获取低碳供应商排序。案例分析说明了所提出的方法的有效性。     

A QFD-based fuzzy MCDM approach for supplier selection

Supplier selection is a highly important multi-criteria group decision making problem, which requires a trade-off between multiple criteria exhibiting vagueness and imprecision with the involvement of a group of experts. In this paper, a fuzzy multi-criteria group decision making approach that makes use of the quality function deployment (QFD) concept is developed for supplier selection process. The proposed methodology initially identifies the features that the purchased product should possess in order to satisfy the company’s needs, and then it seeks to establish the relevant supplier assessment criteria. Moreover, the proposed algorithm enables to consider the impacts of inner dependence among supplier assessment criteria. The upper and the lower bounds of the weights of supplier assessment criteria and ratings of suppliers are computed by using the fuzzy weighted average (FWA) method. The FWA method allows for the fusion of imprecise and subjective information expressed as linguistic variables or fuzzy numbers. The method produces less imprecise and more realistic overall desirability levels, and thus it rectifies the problem of loss of information. A fuzzy number ranking method that is based on area measurement is used to obtain the final ranking of suppliers. The computational procedure of the proposed framework is illustrated through a supplier selection problem reported in an earlier study.     

基于多目标属性权重优化的犹豫模糊语言TOPSIS决策方法

犹豫模糊语言术语集作为一种有效的信息表达形式,能够很好的反映出人们的定性且犹豫的决策信息。传统的距离测度会导致犹豫模糊语言信息的流失,因此,本文首先提出了一种新的犹豫模糊语言距离测度,并研究了该距离测度的性质。其次,针对属性权重完全未知的犹豫模糊语言多属性决策问题,考虑方案和属性两个层面,构建了多目标优化的属性权重确定模型。进而,基于多目标权重优化模型和犹豫模糊语言距离测度,提出了一种改进的犹豫模糊语言TOPSIS法。最后通过实例说明了所提出的TOPSIS法的实用性和有效性,并进行了灵敏度和比较分析。     

Fuzzy measures of supplier evaluation under lean concepts

Supplier evaluation is a multiple attribute decision-making (MADM) problem involving a mixture of qualitative and quantitative attributes. Some mathematical programming techniques have difficulty in dealing with the qualitative attributes that are not easy to measure but very important in supplier evaluation. Fuzzy set theory is useful whenever variables defining a complex and vague system can neither be quantitatively defined nor assigned very precise measures, but are described by linguistic values. This paper presents a procedure for supplier evaluation by incorporating fuzzy set theory into the evaluation process to handle the qualitative attributes in the problem. A mathematical ranking method is used to convert the qualitative attributes into crisp scores. All the quantitative and qualitative performance measures are normalized and then using the proposed model, data are integrated into a single score to rank suppliers. The model application is demonstrated through two previously reported data sets under lean philosophy.     

基于犹豫模糊语言环境的投资组合优化研究

跟传统模糊投资组合相比,基于犹豫模糊语言环境的投资组合不仅可以使用自然语言对金融资产及其不确定程度进行评价,还可以避免评价过程中信息的丢失。本文根据犹豫模糊语言投资组合综合评价系统,对不同金融产品计算得分。通过设置不同的语言尺度函数的参数值及犹豫模糊语言优化模型的临界值,针对激进型、稳健型和保守型三类投资者分别提出了收益最大化和风险最小化犹豫模糊语言投资组合模型,对建立的非线性模型进行求解,得到犹豫模糊语言投资组合的最优解。最后,用数值仿真验证了模型的合理性和有效性。     

基于对偶犹豫模糊语言变量的多属性决策方法

首先定义了对偶犹豫模糊语言变量,然后给出其运算规则、得分值函数、精确值函数、比较规则以及对偶犹豫模糊语言变量的加权算术平均算子、有序加权算术平均算子和混合平均算子。针对属性值为对偶犹豫模糊语言变量的多属性决策问题,提出了一种基于对偶犹豫模糊语言变量集结算子的多属性决策方法。最后,结合国家电网公司合作单位选择问题,验证了该方法的有效性和可行性。     

一种基于TOPSIS法的单值中智多属性决策新方法

单值中智集(SVNS)是中智集(NS)的一种特殊情况,它可以描述现实世界中大量存在的不精确、不确定和不一致信息。由于语言评价的模糊性,传统的模糊评价方法在解决多属性决策(MADM)问题上效果不佳。针对这种情况,提出了一种基于TOPSIS法的单值中智多属性决策新方法。首先介绍了中智集的一些基本概念和运算规则,给出了两个单值中智集之间的广义距离公式;然后构建了聚合专家权重的单值中智决策矩阵,把TOPSIS法推广到单值中智集的环境下;接着通过偏好排序确定了最佳的决策方案。最后通过一个仿真实例,说明了该方案的有效和实用性。