基于在线评价信息的概率语言多属性变权决策方法

针对电子商务网站中涌现的大量在线评价信息,本文提出一种基于在线评价信息的概率语言多属性变权决策方法,指导消费者的购买决策。在本文方法中,首先利用概率语言描述在线评价信息,构建概率语言决策矩阵,并重新定义了区间概率语言的得分函数;其次,利用变权方法处理决策矩阵,得出不同方案的各属性权重;再次,依据得出的属性权重,基于后悔理论,考虑决策者风险规避系数,求出各方案的综合感知效用值,并据此排序。最后,利用汽车之家网站提供的顾客在线评价信息,以一个汽车选择的实例说明了本文所提方法的合理性与实用性。     

基于差值测度和区间测度的多属性灰靶决策方法

针对决策信息为区间灰数且属性权重未知的多属性决策问题,提出一种基于差值测度和区间测度的区间灰数信息下灰靶决策方法.首先,定义区间灰数的差值测度和区间测度,由此对区间灰数进行排序并确定正、负靶心;然后,给出区间灰数间的距离公式,通过计算正、负靶心距以及正负靶心间距确定综合靶心距,以综合靶心距最小化和灰熵最大化为目标确定属性权重,进而依据综合靶心距对方案进行排序;最后,通过一个实例验证该方法的有效性和可行性.     

一种基于蒙特卡罗模拟的群体协商评价方法及其应用

针对综合评价中不同专家(或利益相关者)对属性权重看法不一致的情况,提出了一种蒙特卡罗模拟的群体协商评价方法。文章首先给出了一种专家影响力的确定方法;然后对各属性下专家的非一致性意见进行协商集结,得出属性权重的协商区间;最后在权重协商区间确定的基础上,利用蒙特卡罗模拟的方式来计算方案的优先排序概率,据此对方案进行排序,并给出了一个排序可信度的概念。文章最后给出了一个应用例。     

考虑群体一致性的区间犹豫模糊TOPSIS决策方法

在区间犹豫模糊多属性决策问题中,针对区间犹豫模糊元中人为添加元素从而影响最终决策结果客观性的问题,文章提出一种基于群体一致性的区间犹豫模糊多属性决策方法.首先,根据区间犹豫模糊元中的元素个数以及元素间的差异定义区间犹豫度,并基于犹豫度定义了区间群体一致性;然后,基于群体一致性构建属性权重确定模型,并确定各属性的权重.最后,计算各备选方案到理想点的距离,运用TOPSIS方法对备选方案进行排序,并通过一个算例证明文章方法的可行性和有效性.     

属性和专家客观权重未知的多值中智数群决策方法

针对评价信息为多值中智数的多属性决策问题,提出基于最小最大相似度求解属性权重与标准区间求解专家权重的方法.该方法首先根据最小最大模型求解属性权重,将初始评价矩阵集结为综合决策矩阵,其次利用数字分析法求得标准区间,根据各专家与标准区间的相似度确定专家权重,再对综合评价矩阵集结得各方案的综合评价值,对综合评价值排序得最优方案,最后用实例说明了方法的有效性和适用性.     

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。     

犹豫模糊动态灰靶决策方法

针对属性权重及阶段权重完全未知的犹豫模糊动态多属性决策问题,提出一种考虑决策信息无量纲化的动态决策方法.首先,基于变异系数提出一种新的决策群体分歧度.并基于这种分歧度建立属性权重确定模型;其次,根据数据的平均年龄及各阶段决策信息间相关关系,提出一种阶段权重确定方法.然后,将灰靶决策方法推广到犹豫模糊环境下,并基于模糊聚类算法思想对方案进行排序.最后,给出算例说明方法可行性.     

基于距离测度及支持度的混合评价信息供应商选择决策

新零售模式的推进迫使企业不断加强供应链节点上的供应商选择优化,是企业新时代发展面临的新课题。针对供应商选择优化提出一种基于距离测度及支持度的群决策方法,根据不同类型属性评价信息的距离测度定义,得到不同决策者之间关于单一属性指标的相互支持度,从而确定单个供应商各属性的群体综合评价值,并采用灰关联法对备选供应商进行排序择优。     

基于区间二型模糊数的多属性群体灰色关联决策方法

针对属性值以区间二型模糊数形式给出的多属性决策问题,提出基于灰色关联度的多属性群体决策方法.首先,提出了一种新的计算区间二型模糊数之间距离的测度;然后,结合该距离测度公式构造出一种新的基于距离测度来求权重的方法,运用此方法求出决策者属性的权重;接着,通过主客观综合赋权法求出专家权重;最后,通过各方案与理想方案的灰色关联贴近度对方案进行大小排序.案例分析及对比分析说明该方法的合理有效性.     

基于可能度的区间粗糙数排序方法

针对属性权重信息未知或属性权重信息不完全且属性值为区间粗糙数的多属性决策问题,给出一种基于可能度的区间粗糙数排序方法.首先引进和补充了区间粗糙数的一些运算法则及集成算子.然后首次给出了区间粗糙数的可能度定义公式,并研究了该公式所具有的一些良好性质,随后,建立了基于投影思想的极小-极大优化模型来确定各属性权重,同时给出基于可能度矩阵的区间粗糙数排序算法.最后通过实例说明该方法的有效性和可行性.     

基于网络客户评论的产品口碑排序方法

电子商务时代,产品的网络口碑已成为消费者做购买决策的重要参考依据。本文利用客户评论信息,依据产品的评分及产品之间的对比投票数据,提出了一个新的产品口碑排序方法。首先利用产品两两间的对比投票计算各自的相对口碑,再采用贝叶斯平均方法修正原始客户评分,然后将二者结合得到产品的总口碑,进而对产品的网络口碑进行排序。实验数据采自第三方点评网站中的产品对比投票数据,实验结果表明本文提出的产品口碑排序方法具有较高的支持度,且与产品销量排序的相关性也很高。     

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。     

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。     

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。     

基于时间度的动态直觉模糊多属性妥协决策

针对当前动态直觉模糊多属性决策方法存在的不足,提出一种基于时间度的动态直觉模糊妥协决策方法。引入时间度准则,基于逼近理想解法融合主客观两类赋权法,获得兼顾主观偏好和样本客观信息的时序权重,克服现有时序权重主观赋值的随意性,同时运用直觉模糊熵(IFE)确定不同时序状态下各属性权重;根据动态直觉模糊加权几何算子(DIFWG)集结不同时序直觉模糊决策矩阵,构造动态直觉模糊综合决策矩阵,并利用VIKOR法,提供兼顾群体效用最大化与个体后悔最小化的各方案妥协折中排序,得到与理想解最近的妥协方案;以分布式创新企业合作伙伴选择为例,验证该方法在实际决策过程中的可行性和有效性。     

基于区间粗糙直觉模糊数的多属性决策方法

研究了区间粗糙直觉模糊多属性决策。探讨了区间粗糙直觉模糊数的运算法则及其性质;定义了区间粗糙直觉模糊数的得分函数和精确函数,进而给出其排序方法;给出了区间粗糙直觉模糊数的变权算术平均和变权几何平均算子,并且建立了区间粗糙直觉模糊数的多属性决策模型;实例验证了所提出决策方法的有效性。     

Group decision making with simplified neutrosophic ordered weighted distance operator

Simplified neutrosophic set is a convenient tool proposed for dealing with complex problems; it is effective in providing more data for decision‐making process. In this study, we develop a simplified neutrosophic ordered weighted distance operator which combines the neutrosophic distance measures and the ordered weighted average distance in the same formulation. It is a new handy aggregation operator that considers the situations where the input data are represented in simplified neutrosophic numbers, and it also contains diverse distance aggregation operators. Parameterized families of simplified neutrosophic ordered weighted distance operator are handled. Moreover, we establish a new neutrosophic group decision‐making method based on the simplified neutrosophic ordered weighted distance operator, which has 2 extended approaches for determining the weights of decision makers and decision attributes in decision‐making process, respectively. Finally, an illustrative example demonstrates the application of the proposed method. The effectiveness and advantages of the proposed method are shown by the comparative analysis with existing relative methods.     

Extension of the TOPSIS method for decision making problems under interval-valued intuitionistic fuzzy environment

TOPSIS is one of the well-known methods for multiple attribute decision making (MADM). In this paper, we extend the TOPSIS method to solve multiple attribute group decision making (MAGDM) problems in interval-valued intuitionistic fuzzy environment in which all the preference information provided by the decision-makers is presented as interval-valued intuitionistic fuzzy decision matrices where each of the elements is characterized by interval-valued intuitionistic fuzzy number (IVIFNs), and the information about attribute weights is partially known. First, we use the interval-valued intuitionistic fuzzy hybrid geometric (IIFHG) operator to aggregate all individual interval-valued intuitionistic fuzzy decision matrices provided by the decision-makers into the collective interval-valued intuitionistic fuzzy decision matrix, and then we use the score function to calculate the score of each attribute value and construct the score matrix of the collective interval-valued intuitionistic fuzzy decision matrix. From the score matrix and the given attribute weight information, we establish an optimization model to determine the weights of attributes, and construct the weighted collective interval-valued intuitionistic fuzzy decision matrix, and then determine the interval-valued intuitionistic positive-ideal solution and interval-valued intuitionistic negative-ideal solution. Based on different distance definitions, we calculate the relative closeness of each alternative to the interval-valued intuitionistic positive-ideal solution and rank the alternatives according to the relative closeness to the interval-valued intuitionistic positive-ideal solution and select the most desirable one(s). Finally, an example is used to illustrate the applicability of the proposed approach.     

A new methodology for fuzzy multi-attribute group decision making with multi-granularity and non-homogeneous information

The aim of this paper is to develop a new methodology for solving fuzzy multi-attribute group decision making problems with non-homogeneous information, including multi-granular linguistic term sets, fuzzy numbers, interval values and real numbers. In this methodology, different distances are defined to measure differences between alternatives and the ideal solution as well as the negative ideal solution. A relative closeness method is developed by introducing the multi-attribute ranking index based on the particular measure of closeness to the IS. The proposed method determines a compromise solution for the group, providing a maximum “group utility” for the “majority” and a minimum of an individual regret for the “opponent”. The implementation process, effectiveness and feasibility of the method proposed in this paper are illustrated with a real example of the missile weapon system design project selection.     

基于相对熵的区间Pythagorean模糊多属性AQM决策方法及其应用

针对决策信息为区间Pythagorean模糊数,属性权重不完全确定的多属性决策问题,提出了一种基于相对熵的AQM决策方法。首先,提出区间Pythagorean模糊数的相对熵,计算了各方案与区间Pythagorean模糊正理想方案和负理想方案间的相对熵,据此构建了基于方案相对满意度最大的非线性规划属性权重确定模型;其次,针对每个属性,利用新的区间Pythagorean模糊数得分函数计算方案的0-1优先关系矩阵,依据AQM方法对所有0-1优先关系矩阵进行融合得到合成0-1优先关系矩阵,并确定了方案的综合度,由此获得方案的排序。最后,以软件开发项目的选取为实例说明了该方法的可行性和有效性。