基于Choquet积分的区间直觉梯形模糊多属性群决策

针对决策信息为区间直觉梯形模糊数(IVITFN)且属性间存在相互关联的多属性群决策问题,提出了基于Choquet积分理论的区间直觉梯形模糊关联平均(IVITFCA)算子.首先,基于IVITFN的运算法则和Choquet积分,定义了IVITFCA算子,并研究了该算子的相关性质.然后,提出了基于IVITFCA算子的多属性群决策方法.最后,通过供应商选择算例证明了所提方法的有效性与可行性.     

区间直觉梯形模糊Bonferroni平均算子及在多属性群决策中的应用

针对决策信息为区间直觉梯形模糊数(IVITFN)且属性间存在相互关联的多属性群决策(MAGDM)问题,提出一种基于加权区间直觉梯形模糊Bonferroni平均(WIVITFBM)算子的决策方法.首先,基于IVITFN的运算法则和Bonferroni平均(BM)算子,定义了区间直觉梯形模糊Bonferroni平均(VITFBM)算子和WIVITFBM算子.然后,研究了这些算子的一些性质,建立基于WIVITFBM算子的MAGDM模型,结合排序方法进行决策。最后通过MAGDM算例验证了该算子的有效性与可行性。     

基于直觉不确定语言评价的群决策方法

针对直觉不确定语言评价的群决策问题,定义了直觉二元不确定语言数及其运算法则、期望值和精确值.提出了直觉二元不确定语言和(IBULS)算子以及加权平均(IBULWA)算子,并验证了IBULWA算子的性质,如单调性、幂等性和介值性.在此基础上,提出一种属性权重已知且属性值为直觉不确定语言信息的群决策方法.最后通过实例说明决策方法的有效性.     

三角模糊数直觉模糊PA算子及其应用

针对决策信息为三角模糊数直觉模糊数（TFNIFN）且属性间存在相互关联的多属性群决策（MAGDM）问题,提出了一种基于三角模糊数直觉模糊PA （TFNIFPA）算子的决策方法.首先,基于TFNIFN的运算法则和PA （Power Average）算子,定义了TFNIFPA算子.然后,研究了该算子的一些性质,建立基于TFNIFPA算子的MAGDM模型,结合排序方法进行决策.最后通过MAGDM算例验证了该算子的有效性与可行性.     

基于区间概率语言术语集幂算子的多属性群决策

本文基于区间概率语言术语集(IVPLTS),结合幂聚合算子,提出一种多属性群决策方法,刻画了不确定环境下属性间存在相关联性的决策信息。首先,基于概率语言术语集(PLTS)定义了IVPLTS及其标准化方法,结合区间折衷概率构建新得分函数给出IVPLTS的排序法,并与概率知识结合定义了新的IVPLTS运算法则且研究了其性质。其次,提出了区间概率语言幂平均(IVPLPA)和区间概率语言幂几何(IVPLPG)算子,讨论了算子的理想性质及相互关系。最后,基于IVPLPA和IVPLPG算子提出一种多属性群决策方法,通过算例与其它方法对比,说明本文方法的可行性与优越性。     

梯形模糊数直觉模糊Bonferroni平均算子及其应用

本文研究决策信息为梯形模糊数直觉模糊数(TFNIFN)且属性间存在相互关联的多属性群决策(MAGDM)问题,提出一种基于梯形模糊数直觉模糊加权Bonferroni平均(TFNIFWBM)算子的决策方法.首先,介绍了TFNIFN的概念和运算法则,基于这些运算法则和Bonferroni平均(Bonferroni mean,BM)算子,定义了梯形模糊数直觉模糊Bonferroni平均算子和TFNIFWBM算子.然后,研究了这些算子的一些性质,建立基于TFNIFWBM算子的多属性群决策模型,结合排序方法进行决策.最后,将该方法应用在MAGDM中,算例结果表明了该方法的有效性与可行性.     

四参数区间数调和平均算子及其决策应用北大核心

将三参数区间数有序加权调和平均算子(CP-OWHA)推广到四参数区间数,提出了四参数区间数有序加权调和平均算子(CFP-OWHA),在此基础上定义了四参数区间数组的加权调和CFP-OWHA算子、有序加权调和CFP-OWHA算子、组合CFP-OWHA算子以及广义加权调和CFP-OWHA算子、广义有序加权调和CFP-OWHA算子和广义组合CP-OWHA算子,并探讨了它们的一些性质。然后,提出了基于四参数区间数调和平均算子的决策方法.最后,通过实例说明了决策方法的可行性。     

四参数区间数调和平均算子及其决策应用

将三参数区间数有序加权调和平均算子(CP-OWHA)推广到四参数区间数,提出了四参数区间数有序加权调和平均算子(CFP-OWHA),在此基础上定义了四参数区间数组的加权调和CFP-OWHA算子、有序加权调和CFP-OWHA算子、组合CFP-OWHA算子以及广义加权调和CFP-OWHA算子、广义有序加权调和CFP-OWHA算子和广义组合CP-OWHA算子,并探讨了它们的一些性质。然后,提出了基于四参数区间数调和平均算子的决策方法.最后,通过实例说明了决策方法的可行性。     

区间直觉不确定语言几何Heronian平均算子及其在多属性群决策中的应用

针对决策信息为区间直觉不确定语言变量且属性间存在相互关联的多属性群决策问题,提出了一种基于区间直觉不确定语言几何加权Heronian平均算子的决策方法.首先对区间直觉不确定语言变量的概念、运算法则以及相关性质等做出界定,然后基于区间直觉不确定语言变量和Heronian平均算子,定义了新的区间直觉不确定语言几何Heronian平均算子和区间直觉不确定语言几何加权Heronian平均算子,并给出了基于IVIULN的MAGDM方法,最后通过实例验证了该算子的科学性与适用性.     

基于区间犹豫模糊集成算子的入侵检测模型

针对属性值为区间犹豫模糊信息的入侵检测模型选择决策问题,对于区间犹豫模糊集成算子,构建了一种入侵检测模型选择方法。首先,为了完善欠缺,新定义了区间犹豫模糊Hamacher算子基本运算法则;其次,基于新的基本运算法则,对区间犹豫模糊有序加权几何Hamacher(I-IHG)算子与区间犹豫模糊有序加权平均Hamacher(I-IHA)算子分别改进,并且讨论两类算子的性质;最后,通过数据入侵检测模型系统的选择实例,验证了所提出的决策算法是可行的和有效的。     

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。     

基于模糊数直觉模糊PG算子的多属性决策方法

针对决策信息为三角模糊数直觉模糊数(TFNIFN)且属性间存在相互关联的多属性群决策(MAGDM)问题,提出了一种基于三角模糊数直觉模糊PG(TFNIFPG)算子的决策方法.首先,基于TFNIFN的运算法则和PG(Power Geometric)算子,定义了TFNIFPG算子.然后,研究了该算子的一些性质,建立基于TFNIFPG算子的MAGDM模型,结合排序方法进行决策.最后通过某项目投资算例验证了该算子的有效性与可行性.     

基于区间值三角模糊数的多属性群决策方法

研究了属性值以区间值三角模糊数表示的群决策问题,对属性值为模糊数的HFGB算子进行扩展,定义了区间值三角模糊数几何加权均值(ITFGWM)算子.同时对Carson定义的均值进行扩展,从而给出了区间值三角模糊数的均值定义.在此基础上,基于ITFGWM算子、均值及可能度,提出了区间值三角模糊数的模糊多属性群决策的新方法,最后给出一个实例进行分析,结果表明了此方法的实用性和可行性.     

区间直觉正态模糊数集成算子及其在决策中的应用

研究了区间直觉正态模糊数(IVINFN)决策信息及其集成算子。首先,定义了区间直觉正态模糊数的概念,提出了运算法则;其次,给出了区间直觉正态模糊数诱导有序加权平均(IVINFN-IOWA)算子和区间直觉正态模糊数诱导有序加权几何(IVINFN-IOWGA)算子的概念,探讨了其性质;在此基础上,分别定义了基于均值和标准差的区间直觉正态模糊数的得分函数和精确函数,给出其排序方法。最后,针对属性值为区间直觉正态模糊数且权重已知的多属性决策问题,给出了其决策方法,并进行了实例分析,结果表明该决策方法是有效的。     

基于全序关系与A-DHFHW算子的DHFMAGDM方法及其应用

研究专家权重未知的对偶犹豫模糊多属性群决策问题.以记分函数和精确度函数为基础,引入广义距离测度,定义一种对偶犹豫模糊数的全序关系.而后,为克服现存算子的不足,定义新的Hamacher运算法则,并提出改进的对偶犹豫模糊Hamacher加权(A-DHFHW)算子,分析算子与参数的内在关系.为获取专家的客观权重,基于距离测度定义群共识测度,建立以最大化群共识测度为目标的权重优化模型.进一步地,基于全序关系、权重优化模型以及A-DHFHW算子提出一种新的群决策方法.通过解决大数据分析平台的评价问题验证所提方法的有效性和实用性,并分析参数对决策结果的影响.     

不确定隶属度语言Einstein算子及其应用

在不确定隶属度语言变量和Einstein算子的基础上,提出了一种新的算子—不确定隶属度语言Einstein算子,并将其应用到多属性群决策中.首先定义了不确定隶属度语言Einstein算子的概念、相应的运算规则、大小比较方法.之后提出了几种新的不确定隶属度语言Einstein算子,比如:不确定隶属度语言Einstein加权算术平均算子(UMLEWA)、不确定隶属度语言Einstein加权几何平均算子(UMLEWG)、不确定隶属度语言Einstein有序加权算术平均算子(UMLEOWA)、不确定隶属度语言Einstein有序加权几何平均算子(UMLEOWG)、广义不确定隶属度语言Einstein加权算术平均算子(GUMLEWA)、广义不确定隶属度语言Einstein加权几何平均算子(GUMLEWG),以及算子的相应性质(幂等性,有界性,单调性),并证明了性质的正确性.其次在不确定隶属度语言Einstein加权算术平均算子(UMLEWA)和不确定隶属度语言Einstein加权几何平均算子(UMLEWG)基础上,提出了两种不同的方法来处理多属性群决策问题,并给出了具体的群决策步骤.最后,通过实例验证了所提方法的有效性和可行性.     

直觉正态模糊数幂均算子及其决策应用

将幂均算子推广到直觉正态模糊数决策环境中。定义了直觉正态模糊数的运算,研究了运算性质。在此基础上,提出直觉正态模糊数幂均(INFPA)算子、有序加权幂均(INFPOWA)算子、广义直觉正态模糊数幂均(GINFPA)算子和广义有序加权幂均(GINFPOWA)算子,分析了GINFPA算子的特殊形式并研究其性质。针对属性值为直觉正态模糊数的多属性决策问题,提出基于GINFPA算子的决策方法。最后,通过一个算例说明决策方法的有效性和可行性。     

诱导型广义Pythagorean模糊Choquet积分算子及群决策应用

主要目的研究决策信息为Pythagorean模糊数,决策属性间存在相互关联的多属性群决策问题。首先,基于Pythagorean模糊数运算和Choquet积分,提出了诱导型广义Pythagorean模糊Choquet积分(I-GPFCI)算子。然后,探讨了I-GPFCI算子的相关性质及一些特例,并给出了基于I-GPFCI算子的多属性群决策方法。最后,通过算例分析说明I-GPFCI算子在群决策应用中的有效性和可行性。     

基于阿基米德范数的广义直觉模糊Bonferroni平均及其多属性决策方法

主要提出了一种基于阿基米德T-范数和S-范数的广义直觉模糊Bonferroni平均算子.首先利用广义直觉模糊运算法则和阿基米德T-范数和S-范数,构建了一种新的广义直觉模糊Bonferroni平均算子,并详细研究了该算子的一些优良性质,包括幂等性、单调性、有界性以及置换不变性等;然后探究了广义直觉模糊Bonferroni平均算子的几类特殊形式;最后在直觉模糊环境下,基于提出的算子建立了一种新的多属性决策方法,并以图书馆空调系统的选择为例,分析说明了提出的决策方法的可行性和有效性.     

基于T2ITrFHA算子与T2ITrFHG算子联合的多准则群决策方法

在二型直觉模糊集与直觉梯形模糊数的基础上,定义二型直觉梯形模糊数及其运算规则,证明了该运算规则的相关性质.由此定义二型直觉梯形模糊数的几类集结算子,讨论了这些算子的性质,将二型直觉梯形模糊混合算术平均(T2IT:。FHA)算子与二型直觉梯形模糊混合几何(r】?2Y11rFHG)算子应用于群决策中,提出基于T2InFHA算子与T2I,nFHG算子联合的多准则群决策方法.最后,算例表明文章所提方法的有效性及合理性.