基于距离的区间值Vague集的相似度量

分别利用平均值和Hausdorff测度将基于距离的实数型Vague集的相似度方法扩展到区间值Vague集上,比较各种方法的优缺点.填补了i-v Vague值(集)的相似度方法研究的空白.并通过例子说明利用Hausdorff测度度量距离得到的相似度量方法比用区间中值得到的相似度效度高.     

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集的水电工程方案模糊综合评价

水利工程建设方案决策是多目标综合评价问题,系统指标信息具有复杂、多变,模糊、不确定等特点,采用Vague集相似度量评价模型构建水利工程建设方案综合决策模型,建立基于Vlague集的指标隶属度计算方法,构造基于Vague集相似度的多目标方案评价.针对建设方案决策评价指标的不确定性,通过肯定、踌躇、否定的Vague集相似度量概念延伸了传统模糊集的评价、分析方式.将方法应用于水利工程建设方案决策实例,取得较为满意的结果,表明了方法的合理可行性,为水利工程的建设方案评价提供了科学决策的新途径.     

Vague集综合评价中单值指标规范化研究

不同指标值的规范化是使用Vague集综合评价的第一步.针对现有算法的不足,根据Vague集理论,提出了效益型、成本型、固定型、区间型、偏离型、偏离区间型等六种类型单值指标Vague集规范化新算法,通过实例验证了新规范化算法的有效性,合理性和高分辨性.     

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集的理想解和灰色关联结合的决策方法及应用

针对当前应用Vague集在解决多指标决策问题时存有的不足,提出一种基于Vague集的理想解与灰色关联结合的新决策方法.决策方法充分利用了Vague集强大的模糊信息表达能力,并将理想解法与灰色关联法进行有机结合,实现从位置和曲线形状两方面来更全面地反映备选方案与理想解的关系.最后,通过一个并购中目标企业选择的示例说明方法的应用过程,并验证了方法的可行性和实用性.     

一种运用Vague集理论转化区间运输规划的方法

为解决区间型运输问题的清晰化处理问题,将Vague集当中真假隶属度函数与必要性测度和可能性测度有机的联系起来;将区间型运输问题的约束条件分为两大类等价的问题进行研究;针对供需区间型运输规划问题的特点,利用截集的思想实现了不确定性运输问题向确定性运输问题的转化.     

Vague集TOPSIS方法在方案优选中的应用

指出Vague集理论中现有距离度量的不足之处以及Vague集距离度量的基本准则,建立新的距离公式,给出建立在该距离公式基础上的TOPSIS方法,并将其应用到方案选优的实例中,得到合理的结论.     

一种Vague偏好群体决策方法

采用 Vague集理论来描述和处理不确定信息或含糊信息 ,比采用模糊集理论描述和处理不确定信息或含糊信息在很多情况下更贴近客观现实 .在诸学者对模糊群体决策研究的基础上 ,提出一种 Vague群体决策方法 ,采用 Vague值作为决策者对备选方案的评估值 ,通过对决策者的各备选方案偏好值的集结 ,最后根据集结值的效用值对备选方案排序 ,进行决策 .     

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DEA的vague值的确定性转化及其应用

含糊性和不可分辨性是决策中不确定性的两个方面.Vague集由真、假隶属度两方面来定义,具有强大的表达不精确数据的能力.在介绍Vague集的有关概念的基础上,基于DEA方法,将vague值转化为确定性数据,能够对vague值之间进行比较,且为同时包含vague值和其他定量指标的多目标决策提供思路.     

不完备信息下的灰色粗糙集成决策模型侯亚林

In this paper, for multiple attribute decision-making problem in which attribute values are interval grey numbers and some of them are null values, a decision model based on grey rough sets integration with incomplete information is proposed. We put forward incidence degree coefficient formula for grey interval, by information entropy theory and analysis technique, the method and principle is presented to fill up null values. We also establish the method of grey interval incidence cluster. Because grey system theory and Rough set theory are complementary each other, decision table with preference information is obtained by the result of grey incidence cluster. An algorithm for inducing decision rules based on rough set theory and the dominance relationship is presented. In some extent, this algorithm can deal with decision-making problem in which the attribute values are interval grey numbers and some of them are null values. Contrasted with classical model of cluster decision-making, the algorithm has an advantage of flexibility and compatibility to new information.     

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.     

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集相似度量模型

Vague集的相似度量在模糊推理、模式识别、聚类分析、决策分析等领域的广泛运用,要求所建立的vague集相似度量模型具有较高的区分度及度量结果合乎人的直觉.基于此要求,首先对已有Vague值的相似度量模型在区分度上的不足进行了分析.然后,在分析地基础上,提出了vague值的相似度量建模须考虑的因素.最后建立了Vague集的相似度量模型.数值实验表明,新模型具有较好的区分度,能克服已有模型在区分度上的不足.     

基于集对分析的混合型多属性决策方法的研究

针对属性权重信息不完全且属性值为实数、区间数和模糊语言值相结合的混合型多属性决策问题,提出了一种基于集对分析的多属性决策方法.该方法所需计算量较少,方法简单,易于计算.最后通过实例验证了该方法的有效性和实用性.