一种三角模糊数型多准则决策的拓展VIKOR方法

针对准则值和准则权重均为三角模糊数的多准则决策问题,提出了一种拓展VIKOR的决策方法.首先,分析了含有三角模糊数的VIKOR方法中群体效用值、个体遗憾值等计算过程中可能存在不满足除法法则的情形;其次,分析了去模糊化参数的选择对于妥协解的影响,提出了确定最优参数的优化模型;最后,通过实例说明了方法有效性和可行性.     

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.     

融合关联性准则模糊测度的改进型VIKOR方法研究

多准则决策环境下,厘清准则关联性对决策结果影响机理将有助于提高决策结果的可靠性。首先,详细阐述了关联性准则的模糊测度表征的shapley值和交互系数;其次,以VIKOR方法为基础,深入分析了关联性准则对群体效用值和方差以及个体遗憾值的影响规律,提炼并总结了3条重要性质;再次,提出了包含准则交互系数的改进型VIKOR方法;最后,通过实例的对比研究凸显了本方法的优越性。     

融合关联性准则模糊测度的改进型VIKOR方法研究

多准则决策环境下,厘清准则关联性对决策结果影响机理将有助于提高决策结果的可靠性。首先,详细阐述了关联性准则的模糊测度表征的shapley值和交互系数;其次,以VIKOR方法为基础,深入分析了关联性准则对群体效用值和方差以及个体遗憾值的影响规律,提炼并总结了3条重要性质;再次,提出了包含准则交互系数的改进型VIKOR方法;最后,通过实例的对比研究凸显了本方法的优越性。     

基于语言偏好信息的稳定双边匹配决策方法

针对语言偏好信息下的双边匹配问题,提出一种双边匹配决策方法。首先,将双边主体给出的语言偏好信息转化为三角模糊数;然后,基于去模糊化处理方法将三角模糊数转化为匹配满意度,在此基础上,考虑稳定匹配约束条件,以最大化每方主体的匹配满意度为目标,建立双边匹配多目标优化模型,求解模型,获得双边匹配结果;最后,通过一个算例验证了提出方法的可行性和有效性。     

基于前景理论的VIKOR犹豫模糊多属性决策方法研究

针对属性权重未知,且属性值为犹豫模糊的问题提出了一种基于前景理论的VIKOR犹豫模糊多属性决策方法.首先,从方案和属性两个角度切入,以犹豫模糊数均值,方差和非明确熵构建多目标优化模型来确定权重;然后,通过犹豫模糊Euclidean距离定义了犹豫模糊环境下的前景价值函数,确定中位数参考点以及各个方案在各个属性下的综合前景值;最后,通过前景价值矩阵给出基于多准则妥协优化解(VIKOR)的方案排序,通过实证分析验证了方法的有效性和可行性.     

一类系数为梯形模糊数的两层线性规划

讨论了一类系数为梯形模糊数的两层线性规划问题,首先是利用模糊结构元理论将梯形模糊数去模糊化,将其转化成常规的两层线性问题,并验证其去模糊化后的常规的两层线性规划的最优解与系数为梯形模糊数的两层线性规划问题的最优解一致,并给出具体的算法,数例进行验证.     

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.     

基于联系数投影的三角模糊数组合预测模型及其应用

在模糊预测中,三角模糊数比区间数更能准确刻画不确定信息。针对三角模糊数组合预测,本文首先引入集对分析中联系数,找出三角模糊数与三元联系数的转换关系,巧妙回避三角模糊数组合预测运算的模糊性和复杂性。其次定义三元联系数运算规则,构建联系数投影作为最优准则,建立联系数投影的定权系数三角模糊数组合预测模型。然后依据高精度预测方法应赋予较大权系数的原则,构建联系数广义诱导有序加权平均(CNGIOWA)算子,研究其性质定理,再结合联系数投影的最优准则,建立基于联系数投影和CNGIOWA算子的变权系数三角模糊数组合预测模型。最后将两类三角模糊数组合预测模型应用到模糊预测实证分析中,结果显示两类组合预测模型都能有效提高预测准确性。     

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。     

Extension of VIKOR method for decision making problem based on hesitant fuzzy set

The multiple criteria decision making (MCDM) methods VIKOR and TOPSIS are all based on an aggregating function representing “closeness to the ideal”, which originated in the compromise programming method. The VIKOR method of compromise ranking determines a compromise solution, providing a maximum “group utility” for the “majority” and a minimum of an “individual regret” for the “opponent”, which is an effective tool in multi-criteria decision making, particularly in a situation where the decision maker is not able, or does not know to express his/her preference at the beginning of system design. The TOPSIS method determines a solution with the shortest distance to the ideal solution and the greatest distance from the negative-ideal solution, but it does not consider the relative importance of these distances. And, the hesitant fuzzy set is a very useful tool to deal with uncertainty, which can be accurately and perfectly described in terms of the opinions of decision makers. In this paper, we develop the E-VIKOR method and TOPSIS method to solve the MCDM problems with hesitant fuzzy set information. Firstly, the hesitant fuzzy set information and corresponding concepts are described, and the basic essential of the VIKOR method is introduced. Then, the problem on multiple attribute decision marking is described, and the principles and steps of the proposed E-VIKOR method and TOPSIS method are presented. Finally, a numerical example illustrates an application of the E-VIKOR method, and the result by the TOPSIS method is compared.     

Extension of VIKOR method for decision making problem with interval numbers

The VIKOR method was developed for multi-criteria optimization of complex systems. It determines the compromise ranking list and the compromise solution obtained with the initial (given) weights. This method focuses on ranking and selecting from a set of alternatives in the presence of conflicting criteria. It introduces the multi-criteria ranking index based on the particular measure of “closeness” to the “ideal” solution. The aim of this paper is to extend the VIKOR method for decision making problems with interval number. The extended VIKOR method’s ranking is obtained through comparison of interval numbers and for doing the comparisons between intervals, we introduce α as optimism level of decision maker. Finally, a numerical example illustrates and clarifies the main results developed in this paper.     

A fuzzy multi-criteria decision-making model based on lower and upper boundaries

Many researches generalized classical multi-criteria decision-making (MCDM) methods under uncertain environment for fuzzy multi-criteria decision-making (FMCDM), such that Chen, Liang, Raj and Kumar, and Wang et al. extended TOPSIS into FMCDM methods. However, there are some problems in their methods. For instance, intersection of fuzzy numbers is a null set, calculation is a complex work for approximate triangular fuzzy numbers or trapezoidal fuzzy numbers, or criteria values of ideal/anti-ideal solution may not exist in feasible alternatives. In addition, steps of the methods are too many to realize or apply for decision-makers. To improve above shortcomings, we propose a FMCDM method based on lower and upper boundaries. Practically, the proposed method is not totally generalized TOPSIS under fuzzy environment. Furthermore, the method is aggregated into a FMCDM model to simplify FMCDM computation. Since the FMCDM model can be clearly expressed by a simple formulation, it is easy to utilize the model to solve FMCDM problems.     

区间数型模糊VIKOR方法

针对备选方案的属性值和各属性权重为区间数的多属性决策问题,讨论了区间数型模糊V IKOR方法。该方法以最接近理想解为基本思想,在决策过程中采用线性规范方法,利用心态指标对区间数进行排序,在可接受优势和决策过程的稳定条件下对备选方案进行选择,得到折衷解,实现了群体效用最大化,个体遗憾最小化。最后,在最大群体效用权重为0.5的情况下,用实例说明了该方法的有效性和可行性,结果显示不同的心态,最后的选择是不同的。     

基于ELECTRE方法的模糊多属性群决策

结合模糊集理论知识,将经典的ELECTRE方法拓展到模糊环境下,用来解决模糊多属性群决策问题.决策问题中涉及到的属性评价值与属性权值是以三角模糊数的形式给出.首先集结各决策者的评价矩阵,构造模糊群决策矩阵,在规范化的基础上,分别对其进行模糊和谐性检验与模糊非和谐性检验,最后通过设定否决门槛值得到一致性比较矩阵,最终评价结果也是以三角模糊数的形式给出.该方法操作方便,计算简单.给出的实例验证了此方法的可行性和有效性.