基于区间数确定性与不确定性相互作用点的多属性决策

区间数多属性决策中的区间数是确定性与不确定性的对立统一体,存在着相互依赖、相互作用的关系,利用集对分析的联系数理论可以计算出一个区间数的确定性与不确定性的"相互作用点",以此反映一个区间数确定性与不确定性相互作用的大小,该点同时可以作为该区间数的"代表点"参与决策,从而使区间数多属性决策过程简明,快捷.     

基于联系数的定性定量混合多属性区间数决策

针对多属性区间数决策中既有用定量属性又有用自然语言表示的定性属性的这类复杂问题,基于集对分析的联系数理论,把定性属性值先用区间数赋值,再把各属性值区间数转换成二元联系数,建立基于二元联系数的决策模型,利用模型中的确定性联系分量作出初决策,再利用模型中的不确定量作不确定分析,得到终决策.方法简称为"确定性计算+不确定性分析-两步决策法".把以上方法用于电力黑启动决策实例计算和分析,表明方法原理清晰,方法简明,结论可靠,有应用推广价值.     

区间数特性集对分析及在多指标决策中的应用

针对区间数多指标决策过程中区间数运算的不确定性问题,对区间数特性进行集对分析,利用区间数的确定性与不确定性,数量特性与空间位置特性以及这两对特性的相互关系,定义一种新的区间数加法运算和两区间数大小关系判别准则.实例应用表明方法在区间数多指标决策中简明实用.     

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.     

区间数伴语言变量的混合多属性决策

针对属性值既有区间数又有定性语言变量的混合多属性决策问题,基于集对分析中的联系数理论,通过语言变量的等级赋值,再把赋值看成区间数,继而把区间数转换成二元联系数,利用二元联系数中的确定性分量作出初决策,再利用二元联系数的不确定性分量作不确定分析,得到终决策。实例应用表明,该方法原理简单,方法简明,决策结果可靠。     

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.     

基于联系数不确定性分析的区间数多属性决策

区间数多属性决策通常是在某一算法下得到方案的排序,很少考虑区间数不确定性的影响,通过区间数转换成联系数,可以客观地反映区间数的不确定性,在此基础上,建立基于联系数的多属性决策模型,从而对不确定性进行较全面的取值分西,使决策结果更为合理.     

属性等级和属性值均为区间数的多属性决策集对分析

针对属性等级和属性值都是区间数的不确定型多属性决策问题,通过把区间数转化为集对分析联系数,计算联系数的模以及属性等级模与属性值模的同一度,再利用这些同一度并参照属性等级数n建立n元联系数,利用n元联系数综合值做出决策.实例运算表明,此方法简明,而且便于对决策方案的排序作不确定性分析.     

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。     

基于集对分析的多种不确定偏好形式大群体决策方法

针对具有多种不确定偏好形式的多方案大群体决策问题,提出一种基于集对分析的群决策方法。将区间数、三角模糊数以及语言值三种形式的不确定偏好转换为联系数,保留了不确定偏好信息中的确定性与不确定性。提出一种区间聚类算法,在决策成员权重未知的情况下对成员进行赋权。利用加权综合联系数对大群体偏好进行集结,根据方案的集对势大小给出方案的排序。该方法避免了确定权重时的主观性,同时考虑决策信息的确定性与不确定性,提高了决策结果的可信度。通过实例分析验证了方法的有效性和实用性。