基于毕达哥拉斯犹豫模糊距离测度的灰关联双向投影决策法

为解决多属性决策单方向偏差难题所提出的灰关联投影法尚存在适用性差的技术不足。为此,在借鉴双向投影技术要点的基础上联合新型灰关联系数,并引入毕达哥拉斯犹豫模糊集的表达优势,提出基于毕达哥拉斯犹豫模糊距离测度的灰关联双向投影决策方法。新方法能够有效解决毕达哥拉斯犹豫模糊多属性决策问题,具有较高的分辨度。通过算例应用分析,直接验证了毕达哥拉斯犹豫模糊灰关联双向投影方法的实用性,间接验证了毕达哥拉斯犹豫模糊距离测度和灰关联双向投影法的有效性。     

区间中智犹豫模糊Frank优先集成算子及其应用

研究了属性之间及决策者之间均存在优先关系的区间中智犹豫模糊多属性群决策问题。首先,基于Frank运算定义了区间中智犹豫模糊元的运算法则。其次,提出了区间中智犹豫模糊Frank优先加权平均(INHFFPWA)算子和区间中智犹豫模糊Frank优先加权几何(INHFFPWG)算子,研究了其性质及特殊情况。最后,将区间中智犹豫模糊Frank优先算子应用于多属性群决策问题中,验证了所提方法的可行性与有效性。     

基于区间犹豫模糊信息双向投影技术的双边匹配决策方法

近年来,双边匹配决策问题受到学者们的广泛关注,然而区间犹豫模糊信息双向投影技术的双边匹配决策问题的研究并不多见。因此,针对基于区间犹豫模糊信息下的双边匹配问题,本文提出了一种基于区间犹豫模糊信息双向投影技术的双边匹配决策方法。给出了区间犹豫模糊信息下的双边匹配问题的描述;依据双边主体给出的偏好信息构造区间犹豫模糊矩阵,运用双向投影法对区间犹豫模糊矩阵进行技术处理,构造双向投影矩阵;采用传统Topsis思想构造贴近度矩阵;在此基础上,构建了该双边匹配问题的优化模型,并使用组合满意度法对优化模型进行求解,从而得到了双边主体间的匹配结果;最后,通过算例说明了所提方法的有效性和可行性。     

基于对偶犹豫模糊偏好信息的双边稳定匹配决策方法

针对基于对偶犹豫模糊偏好信息的双边稳定匹配问题,提出了一种新的匹配方法.首先,给出了基于对偶犹豫模糊偏好信息的双边稳定匹配问题的描述;然后,依据双边主体给出的偏好信息构造对偶犹豫模糊偏好矩阵,使用投影技术将对偶犹豫模糊偏好矩阵转化为满意度矩阵;接着,以双方主体满意度最大化为目标,考虑稳定匹配的约束条件,构建了匹配模型;进而,运用组合满意度分析方法,将多目标优化模型转化为单目标优化模型,通过模型求解得到最优的匹配方案;最后,实例分析说明了所提方法的实用性和有效性.     

图犹豫模糊Power Heronian平均算子及其在多属性决策中应用

针对需要同时考虑属性关联性及整体均衡性多属性决策问题,联合图犹豫模糊集对于不确定信息的表达优势,提出一种基于图犹豫模糊Power Heronian平均算子的多属性决策方法。首先,给出图犹豫模糊数的得分函数、精确函数及距离公式;在此基础上,提出图犹豫模糊Power Heronian平均算子和图犹豫模糊Power加权Heronian平均算子;最后,将所提算子应用于多属性决策问题中,验证所提算子的有效性和可行性。