基于Vague集多准则决策的新的评分函数

评分函数是Vague集多准则决策过程中影响决策结果的一个重要因素.针对模糊环境下多准则决策问题,首先,指出现有文献所构造的评分函数的缺陷.其次,在整合前人工作的基础上,为同时兼顾真、假隶属度的绝对差距和未知度对决策结果的贡献,提出了一种新的评分函数,有效地解决了决策结果与直觉判断不符的问题,并在多方案的评分函数值相等时,给出了合理的决策规则,为决策者做出科学决策提供了一种方便有效的方法.最后,通过实例阐明新评分函数的有效性和优越性.     

改进Vague集评价方法在IT项目经理评价中的应用

针对Vague集评价过程中信息容易遗失的问题,提出采用Vague综合评价的思想进行计算.通过定义Vague基本运算法则,以及建立加权综合评价函数构建了新的评价方法.方法体现了Vague集理论描述不确定性问题的优点,反映了项目经理评价的一般特点.最后,通过案例计算,得到了公平公正的评价结果,并验证了计算结果的可靠性.     

基于证据理论和Vague集的多属性群决策方法研究

为了解决人们在复杂环境中决策困难的问题,论文基于Vague集描述不确定事物的优势,通过证据理论对Vague集进行合成,得到一种信息集结的多属性群决策方法。该算法首先考虑专家评分的可信度,在分析Vague集与证据理论的数学关系后,使用证据理论将各方案在各属性下的专家集证据集结。然后通过Vague集记分函数进行属性权重的计算,将方案集在属性集下的Vague评价值进行加权修正,再通过证据理论将属性集证据集结得到各方案最终的Vague评价值。之后使用记分函数计算每一方案的得分来确定最优方案。最后通过算例进一步说明所提方法的可行性与有效性。文章给出的算法使决策者在不确定环境下可以进行理性决策,从而选出最优方案。     

基于Vague集的模糊多目标决策方法及应用

针对目前基于Vague集多目标决策中Vague值计算困难以及确定目标满意度的下界和不满意度的上界存在主观随意性问题.提出了一种基于Vague集的模糊多目标决策方法.利用属性数学中的属性集和属性测度理论构造目标的真隶属度函数、假隶属度函数和犹豫度函数,从而可计算出目标的Vague值;采用记分函数计算方案的多目标评分值,从而可以对方案进行排序并选择出最优方案.应用实例验证了该方法的有效性和实用性.     

基于Vague集思想的电子产品可靠性评价

针对电子产品可靠性评价中存在的问题,将Vague集理论引入到评价环节.通过指标选取、权重确定、Vague加权集结、记分函数计算等四个环节的计算,剔除了可靠性评价中的不确定性信息.方法体现了Vague集理论描述不确定性问题的优点,反映了电子产品可靠性评价的一般特点,得到了公平公正的评价结果,方法的应用具有一定推广价值.     

软件质量评估的Vague集方法应用研究

通过回顾软件质量评估领域的研究现状,分析了采用Vague集方法进行评价的可能性.提出在定性评价的基础上,借助定性指标向Vague值得转化,通过构建加权综合评价函数的方法实现了Vague集的软件质量评估.最后,通过案例计算,得到了公平公正的评价结果,并验证了计算结果的可靠性.     

基于Vague集的群决策方法研究

首先介绍了Vague集的基本概念,将直觉模糊集的一些运算规则重新在Vague集上作了定义,提出用Vague值表示的九级语言术语集.接着指出衡量Vague集(值)相似度要考虑的三个因素,提出了新的度量方法.在同时考虑专家决策结果的一致性和专家权重的基础上,提出了汇总各专家Vague意见的方法.最后以一个案例说明了所提出的方法.     

基于Vague集信息的多属性群决策专家水平评判方法

针对基于Vague集信息的多属性群决策专家水平评判问题提出了两种评判方法.首先引进了基于Vague集信息的多属性群决策信息体(即决策信息体)的相关概念,通过决策信息体构造了基于Vague集信息的一致性决策矩阵及模糊熵,其次利用Vague集信息的相似度量以及Vague集信息的模糊熵两种信息不确定性度量方法,对基于Vague集信息的多属性群决策专家水平评判问题提出了两种评判方法,即统计分析方法和模糊熵分析方法,对专家的评判水平进行排序.最后,通过一个算例说明两种方法的一致性、有效性和实用性.     

基于直觉模糊软集的群决策方法研究

研究了专家权重未知情况下基于直觉模糊软集的群决策问题.首先利用距离提出了一种基于直觉模糊软集的决策算法.然后通过考虑专家个体提供信息本身的不确定性和专家之间提供的信息间的一致性,定义了直觉模糊软集的知识测度和基于α-相似关系的一致度,由此提出了一种确定专家权重的方法.进而给出了一种基于直觉模糊软集的群决策算法.最后通过实例说明所提出算法是有效的与合理的.     

基于不确定方法的项目方案优选研究

典型的Vague集Topsis评价中以[1,1]和[0,0]作为正负理想解,认为这种选择方法会造成待评价方案不确定信息的丢失,影响待评价方案的区分度低.进而提出通过方案Vague值的横向比较获取正负理想解的方法,并通过实际案例验证了方法的可靠性和科学性.这一方法的提出,进一步丰富了Vague集评价方法的理论,拓展了Vague集评价方法的应用空间.     

基于vague集投影及距离的模糊多指标决策

提出了两个vague值投影和距离的概念,并在此基础上给出了考虑指标权重影响的基于vague集投影和距离的多指标模糊决策方法.在这个方法中,利用候选方案在理想方案上的投影和距离来求出最佳方案.此方法与文献现有的应用vague集相似度度量进行决策的方法相比较,新方法更加合理且弥补了现有方法的不足之处.最后对实例进行分析计算,算例验证了该方法的有效性.     

Vague集的截集及其分解定理

从Fuzzy集的基本理论出发,提出了Fuzzy集的扩展形式—vague集的截集定义和分解定理,进一步表明了Fuzzy集和vague集的相同的本质,丰富了vague集的理论体系,以期拓宽vague集的应用领域.     

A set scalarization function based on the oriented distance and relations with other set scalarizations

ABSTRACT

The aim of this paper is, in the setting of normed spaces with a cone K non necessarily solid, to study new relations among set scalarization functions that are extensions of the oriented distance of Hiriart-Urruty. Moreover, we deal with a set scalarization function of sup-inf type, we investigate its relation to the cone-properness and cone-boundedness and it is related to other set scalarizations existing in the literature. In particular, with the norm induced by the Minkowski's functional, we obtain relations with a set scalarization which is an extension of the so called Gerstewitz's scalarization function.     

基于Vague集的第三方物流客户满意度评价方法研究

首先分析了已有研究中对第三方物流客户满意的评价指标体系,接着将Vague集评价思想引入到该领域中,借助偏差函数确定各个指标的权重,通过正负理想解的定义,确定待评价对象与正负理想解之间的距离,最后借助指标函数的定义得到了各个方案的评价值.研究成果对物流企业改善服务,提高市场竞争力具有一定的促进作用.     

基于Vague粗糙集信息熵的属性约简算法

针对复杂系统分析中的数据信息冗余问题,提出一种基于Vague粗糙集信息熵的属性约简算法。首先,对Vague粗糙集相关概念进行拓展,提出Vague粗糙集的扩展信息熵和广义信息熵的模型;其次,对基于信息熵的属性重要性度量和属性约简原理进行研究,进而提出了一种基于Vague粗糙集信息熵的监督式属性约简算法;最后,选取UCI数据库对算法性能进行验证,计算结果表明该算法实用有效。     

On the Parameterized OWA Operators for Fuzzy MCDM Based on Vague Set Theory

The family of Ordered Weighted Averaging (OWA) operators, as introduced by Yager, appears to be very useful in multi-criteria decision-making (MCDM). In this paper, we extend a family of parameterized OWA operators to fuzzy MCDM based on vague set theory, where the characteristics of the alternatives are presented by vague sets. These families are specified by a few parameters to aggregate vague values instead of the intersection and union operators proposed by Chen. The proposed method provides a “soft” and expansive way to help the decision maker to make his decisions. Examples are shown to illustrate the procedure of the proposed method at the end of this paper.