基于集成算子改进得分函数的区间直觉模糊多属性决策方法

为更大程度的保留决策信息的原始性，针对决策过程决策信息的聚合、备选方案的比选问题，提出一种基于集成算子改进得分函数的区间直觉模糊多属性决策方法。首先，构建各决策者区间直觉模糊集评分矩阵，并根据模糊熵获得各决策者权重。其次，利用区间模糊集集成算子得到区间直觉模糊综合决策矩阵，进而选择Hamming距离表示方法，建立总离差最大化为目标的最优化模型客观确定属性权重。然后，基于得分函数的定义及性质将原始得分函数进行改进，获得各方案的得分区间矩阵，并将其与决策者属性进行综合得到综合得分区间。最后，根据区间数中心和半径的全序关系对方案的距离，计算每个方案的最终得分，并通过某公司选择投资企业算例验证该方法的可行性和有效性。     

区间直觉模糊集的模糊熵群决策方法

针对专家权重未知、专家判断信息以区间直觉模糊集给出的多属性群决策问题,提出了一种新的模糊熵决策方法。通过定义区间直觉模糊集的模糊熵判断专家信息的模糊程度,进而确定每位专家的权重;然后计算备选方案距理想方案和负理想方案的模糊交叉熵距离,得到每个专家对方案的排序;再分别利用加权算术算子和加权几何算子集结专家的排序结果,得到专家群体对方案的排序。实例分析验证了方法的有效性。     

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.     

基于新型区间直觉三角模糊熵的多属性决策方法

在进行区间直觉模糊多属性决策时,有时属性权重是未知的,针对这一问题,提出一种新型区间直觉三角模糊熵的决策方法.首先,给出该新型区间直觉三角模糊熵定义和相关定理,应用该区间直觉三角模糊熵确定属性的权重.然后,基于逼近理想解排序法(TOPSIS)的思想,采用改进的加权欧几里得距离,进行区间直觉模糊群决策,并给出决策步骤.最后,将该方法应用在供应链选择的群决策问题中,通过算例实验验证了该方法的有效性与可行性.     

直觉模糊多属性决策的TOPSIS法

属性值和权重都是直觉模糊集的多属性决策问题不同于一般的多属性决策问题，不能运用现有的决策方法求解。本文给出了直觉模糊正、负理想方案的定义及其与每个方案的欧氏距离，进而建立了每个方案与直觉模糊正理想方案的相对贴近度计算方法，从此产生所有方案的优序排序，即拓展了TOPSIS法。数值实例说明了该方法的有效性和实用性，可为解决直觉模糊多属性决策提供新途径。     

一种有方案偏好的TOPSIS区间直觉模糊多属性决策方法

考虑了决策者对方案具有一定偏好,且偏好信息和决策信息都为区间直觉模糊数的多属性决策问题.首先,基于偏差极小化的思想,利用区间直觉模糊得分函数构造优化模型,计算属性权重,然后将TOPSIS方法拓展到区间直觉模糊环境中对方案进行排序,进而提出了一种有方案偏好的TOPSIS区间直觉模糊多属性决策方法.最后,通过实例表明了所提方法的有效性和实用性.     

基于TOPSIS的区间直觉模糊多属性决策法

对基于区间直觉模糊信息的多属性决策问题进行了研究。给出了区间直觉模糊数之间的距离公式,并定义了区间直觉模糊正、负理想点,进而提出了一种基于TOPSIS的区间直觉模糊多属性决策方法。最后进行了实例分析。     

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.     

基于模糊熵的直觉模糊多属性群决策方法

针对专家权重未知、专家判断信息以直觉模糊集给出的多属性群决策问题,提出了一种新的决策方法.通过定义直觉模糊集的模糊熵计算专家判断信息的模糊程度,进而确定每位专家的权重.然后定义直觉模糊集的模糊交叉熵确定备选方案距理想方案和负理想方案的距离,再根据加权算术算子集结专家的判断信息,得到方案的排序.最后,通过一个实例分析验证了方法的有效性.     

基于连续直觉梯形模糊相似测度的多属性群决策方法

针对评价值以直觉梯形模糊数形式给出的多属性群决策问题,提出一种基于α-截集,β-截集及连续区间有序加权平均(COWA)算子的连续直觉梯形模糊平均算子,并定义一种新的连续直觉梯形模糊相似测度,基于该相似测度构建群决策专家权重和属性权重确定模型,进而提出了一种基于连续直觉梯形模糊相似测度的多属性群决策方法。最后分析了决策者态度参数λ对群决策专家权重、属性权重以及方案排序值的影响,并通过投资方案选择问题的分析对新方法的有效性和合理性进行了说明。     

基于改进熵权法的区间直觉模糊TOPSIS方法

本文对区间直觉模糊信息的TOPSIS多属性决策方法进行了研究。在属性权重信息完全未知的情况下,通过研究熵权法以及区间直觉模糊集本身的一些性质特点,将熵权法拓展到区间直觉模糊环境中来确定属性权重,进而提供了一种可直接利用评估信息的新的TOPSIS决策方法。该方法不仅拓展了传统熵权法的应用范围,而且不需要决策者事先给出权重信息,结果更加客观和可靠。应用实例表明该方法的可行性和有效性,具有推广应用价值。     

区间犹豫模糊ELECTRE多属性决策方法及应用

近年来,多属性决策问题一直是广大学者研究的重点,然而基于ELECTRE方法的区间犹豫模糊多属性决策问题的研究并不多见。因此,结合区间犹豫模糊集的信息表达优势和ELECTRE方法的思想,提出了一种区间犹豫模糊ELECTRE(IVHF ELECTRE)多属性决策新方法。首先构造了区间犹豫模糊决策矩阵,引入得分函数和可能度的概念,构造属性优势集和属性劣势集。然后通过设定阈值得到综合优先判定矩阵,从而得到各方案间的优先顺序。为了进一步得到各方案的整体排序,引入TOPSIS方法,通过计算各方案与正负理想点的相对距离来构造综合优先矩阵,从而得到各方案的总体排序。最后通过具体实例验证了该方法的可行性和合理性。     

基于直觉模糊集的多属性决策方法

对基于直觉模糊信息的多属性决策问题进行了研究,引入了直觉模糊数的得分函数、直觉模糊正理想点和负理想点,然后给出了基于TOPSIS的多属性决策方法,通过计算各备选方案的得分向量与直觉模糊负理想点得分向量之间的距离来确定各备选方案的综合评价指数,进而判断方案的优劣次序.最后,通过一个具体的实例分析说明了该方法的有效性与具体应用过程.     

基于语言直觉模糊多属性群决策方法的购房决策分析

针对居民在购房决策过程中具有有限理性且相关决策属性权重信息未知的特点,本文提出一种新的基于前景理论的语言直觉模糊多属性群决策方法解决居民购房决策问题。首先,定义了语言直觉模糊距离并分析其相关性质。其次基于该距离,提出了一种主客观综合定权法来确定决策属性的权重。最后,引入决策者心理因素的前景理论,以平均方案作为参考点,利用各方案加权综合前景值得出备选方案的评价结果,据此对备选方案进行排序。本文将所提语言直觉模糊多属性群决策方法用于居民购房决策中,与已有决策方法的比较分析说明本文所提决策方法的有效性和优越性并为居民购房提供合理科学的参考决策。     

考虑决策者风险偏好的区间直觉模糊多属性群决策方法

提出了一种考虑决策者风险偏好且属性权重信息不完全的区间直觉模糊数多属性群决策方法。同时考虑相似度和接近度,确定每一属性的决策者权重。为了考虑决策者风险偏好对决策结果的影响和避免区间直觉模糊矩阵的渐进性,引入了决策者风险偏好系数,将集结后的综合决策矩阵转换成区间数矩阵。然后,为了客观地求出属性权重信息不完全环境下属性的权重,构建了基于区间直觉模糊交叉熵的属性权重目标规划模型,该模型不仅考虑了评价值的偏差,也强调了评价值自身的可信度。最后,通过研发项目选择问题的实例分析说明了所提方法的合理性和优越性。     

基于区间值直觉模糊集的TOPSIS多属性决策

基于区间值直觉模糊集,提出了一种新的TOPSIS模糊多属性决策方法。首先介绍区间直觉模糊集的概念,定义了两个区间值直觉模糊集之间的距离;然后根据TOPSIS方法的原理,定义了两个区间值直觉模糊集的接近系数,通过计算备选方案到区间值直觉模糊正理想解和负理想解的距离来确定接近系数,从而判断备选方案的优劣次序。最后,通过一个具体实例来说明这种方法的有效性和具体计算过程。     

考虑双参照点累积前景理论的风险型群决策方法

针对决策者权重信息、属性值为区间数形式的风险型多属性群决策问题,提出了一种考虑双参照点累积前景理论的群决策方法。考虑预期和正理想点为双参照点,根据累积前景理论分别表示针对双参照点的价值;引入预期侧重系数,进一步得到各方案的加权累积前景值;根据离差最大化的思想建立决策者权重优化模型,据此计算各方案综合累积前景值并进行方案排序。最后运用到工程评标案例中,通过与单参照点、期望效用理论的比较验证了该方法的有效性和实用性。     

基于Hausdauff度量的模糊TOPSIS方法研究

针对模糊多属性决策中的模糊 TOPSIS方法 ,提出了一种基于 Hausdauff度量的模糊 TOPSIS方法 .首先由模糊极大集与模糊极小集确定模糊多属性决策问题的理想解与负理想解 ,进而由 Hausdauff度量获得不同备选方案到理想解与负理想解的距离及其贴近度 ,根据贴近度指标对方案进行排序 ,为决策者提供决策支持 .最后以 L-R梯形模糊数为例进行了实例研究 .     

基于六种区间直觉模糊群决策技术的卫生应急能力综合评价方案

区间直觉模糊数测度为计算基础依据,基于多属性群决策技术设计综合评价模型并验证可行性.区间直觉模糊数信息集结运算,以得分函数、TOPSIS、灰色关联、投影寻踪、相关系数和VIKOR法与之结合,以卫生应急能力评价为例验证可行性.基于区间直觉模糊数集结群信息,多种建模方案以经典算法为依据,从特定视角实施综合评价并阐述了主要结果.模糊数测度下群决策技术有适应性,资料特点、原理解读是选用条件,这些建模方案有待于类似应用研究者关注与探讨.     

基于区间值直觉模糊不确定语言变量的灰色关联度分析方法

给出了区间值直觉模糊不确定语言环境下的灰色关联度分析方法。首先确定了区间值直觉模糊不确定语言正负理想解, 然后计算每个评价值与正负理想解的灰色关联度, 利用属性的权重向量, 计算方案与正负理想解的灰色关联度, 最后计算出方案的相对关联度, 并根据方案的相对关联度对方案进行排序。如果属性权重部分可知, 则需要根据与正理想解有最大的灰色关联度而与负理想解有最小的关联度的原则建立数学规划确定属性的权重。最后, 为了说明算法的可行性和有效性, 将其应用到房地产开发项目的风险评价上。 实例说明了算法的可行性和有效性。