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...     

基于误差传递和联系数的动态区间型多属性决策方法

提出了一种基于误差传递和联系数的动态区间型多属性决策方法。该方法从区间数型属性值的误差视角出发,运用误差传递模型确定了属性权重区间;兼顾多时间段内信息“累积存量”和“增长速率”,确定时间变权;利用UDWA算子集结所有决策时间段的属性权重区间,获得综合属性权重区间;利用IWAA算子集结不同属性下决策信息,得到属性综合决策矩阵;根据集对分析理论,利用联系数和投影隶属度得到备选方案的优劣性排序。以高专利密集型企业研发伙伴选择为例,验证了该方法的可行性和有效性。     

基于区间直觉梯形模糊数的改进TOPSIS多属性决策方法

研究了属性权重完全未知的区间直觉梯形模糊数的多属性决策问题,结合TOPSIS方法定义了相对贴近度及总贴近度公式.首先由区间直觉梯形模糊数的Hamming距离给出了每个方案的属性与正负理想解的距离,基于此,给出了相对贴近度矩阵,根据所有决策方案的综合贴近度最小化建立多目标规划模型,从而确定属性的权重值,然后根据区间直觉梯形模糊数的加权算数平均算子求出各决策方案的总贴近度,根据总贴近度的大小对方案进行排序;最后,通过实例分析说明该方法的可行性和有效性.     

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.     

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.     

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.     

兼顾效益和成功率的区间数决策矩阵的一种综合排序方法

目前的区间数的决策矩阵排序方法都只根据效益型准则进行的,而没有考虑到方案实施的成功率这个重要准则。本文提出了区间数的可行度概念,在此基础上给出了基于可行度的区间数决策矩阵的排序方法;然后提出了一种兼顾效益和成功率的区间数决策矩阵排序的综合评价方法,该方法能融合多方面的决策信息。文中给出了一个实例说明本法的有效性和可行性。     

基于集对分析联系数的区间型基坑支护方案综合评价方法及其应用

由于基坑支护方案的复杂性和不确定性以及人类思维的模糊性,其评价指标常用区间数形式来表达.针对区间数排序计算量大、步骤繁琐的不足,根据区间数的误差分布形式,沟通区间数与联系数的关系,提出了一种基于集对分析联系数的区间型基坑支护方案综合评价方法.方法根据区间数与联系数的关系将区间数多属性决策矩阵转化为对应的a+bi型联系数表示形式,再对转化后的联系数决策矩阵进行规范化处理,最后采用加权求和方法得到综合联系数矩阵.根据a+bi型联系数大小比较方法,对各方案进行优劣排序.通过实例与其它评价方法进行了对比,得到的结果完全一致,从而验证了该方法的可行性和有效性.该方法简便、实用、直观、易懂,易于推广使用.     

基于联系数伴随函数的区间数多属性决策

针对把集对分析联系数用于区间数多属性决策时会遇到联系数中i取值不确定问题,给出了一种合理规避i取值的区间数多属性决策新方法,先利用联系数的态势函数确定决策方案的态势排序,态势级别相同时利用联系数的势函数确定方案的优劣排序;势函数相同时再利用联系数的二阶全偏联系数确定方案的优劣排序;实例应用表明:该方法不仅合理规避了i取值难题,计算简便,而且同时兼顾了决策方案的当前状态评价和发展趋势评价,使决策更具合理性和可操作性。     

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.     

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.     

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.     

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.     

一种基于新的区间二型梯形模糊相似测度的多属性群决策方法

本文首先基于区间二型梯形模糊数的周长、面积、负指数距离提出了一种新的区间二型梯形模糊相似测度,讨论了其性质。其次,基于该相似测度公式分别构建了区间二型梯形模糊专家权重和属性权重确定模型,然后通过集结区间二型梯形模糊决策信息与权重信息,给出了一种基于该相似测度的群决策方法。最后,通过投资方案选择实例说明了该方法的合理性和有效性。     

“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.     

基于联系数的属性权重未知的区间数多属性决策研究

针对一类属性权重未知且属性值用区间数表示的不确定多属性决策问题,把区间数表示的属性值转换为二元联系数,并改写成三角函数,按决策方案属性值方差确定属性权重,根据各方案属性加权综合值确定方案初排序,再通过不确定性分析方法做出最终排序.实例应用表明上述方法简明实用有效,而且能方便地开展方案排序的不确定分析.