基于GOWA算子的直觉模糊多属性决策方法

针对直觉模糊环境下的多属性决策问题,提出了一种基于广义有序加权平均(GOWA)算子的决策方法。首先构造了直觉模糊集相对隶属度和相对非隶属度计算公式,使得决策方案的定性、定量指标的属性评价值和权重都可以用直觉模糊集进行统一描述,然后提出能集结直觉模糊集的GOWA算子,进而建立了直觉模糊多属性决策问题的GOWA决策方法。最后利用一个实例对文中模型与方法进行了验证、说明。     

基于直觉模糊交互影响算子的多属性决策方法

针对属性权重未知,属性值为直觉模糊数的多属性决策问题,并考虑到直觉模糊集隶属度与非隶属度的相互影响关系,提出了一种基于直觉模糊熵和直觉模糊交互影响算子的决策方法.利用直觉模糊熵求出属性权重,引入三种直觉模糊交互影响算子:广义直觉模糊交互影响加权平均算子,广义直觉模糊交互影响有序加权平均算子和广义直觉模糊交互影响混合平均算子,利用交互影响算子来集结信息得到方案综合评价值,通过改进的得分函数对方案进行排序选优.最后,通过一个算例说明了该决策方法的合理性和有效性.     

基于TIFN Choquet积分几何平均算子的多属性决策方法

针对属性值为三角直觉模糊数且属性间存在关联的多属性决策问题,定义了三角直觉模糊数的度以及相对核,根据Choquet积分的性质和模糊测度定义了三角直觉模糊Choquet积分几何平均算子,分析和证明其相关性质.针对方案的评价信息为三角直觉模糊数的关联多属性决策问题,利用三角直觉模糊Choquet积分几何平均算子集成得到方案的综合属性值,接着提出了三角直觉模糊数下基于属性关联的多属性决策方法,以一个实例分析证明了所提出方案的可行性和合理性.     

区间犹豫模糊Bonferroni mean算子在多属性决策中的应用

针对在信息集成时, 需要考虑输入变量之间的相互影响以及专家评价值为区间犹豫模糊信息的多属性决策问题, 提出一种基于区间犹豫模糊Bonferroni mean算子的多属性决策方法。考虑到由于Bonferroni mean(BM)算子能够良好的反映输入变量之间相互影响, 首次提出了评价值为区间犹豫模糊集信息环境下的两种新的集成算子, 即区间犹豫模糊Bonferroni mean(IVHFBM)算子和区间犹豫模糊几何Bonferroni mean(IVHFGBM)算子。并讨论了其相关的一些特性。同时基于输入变量会具有不同重要程度的情况, 定义了区间犹豫模糊加权Bonferroni mean(IVHFWBM)算子和区间犹豫模糊加权几何Bonferroni mean(IVHFWGBM)算子。针对评价信息以区间犹豫模糊集表示的决策问题, 提出了基于IVHFWBM算子和IVHFWGBM算子的多属性决策方法。最后通过实例证明了该方法的可行性和有效性。     

权重为直觉模糊数的直觉模糊多属性群决策方法

针对属性权重以直觉模糊数形式给出的直觉模糊多属性群决策问题,提出了一种新的集成算子,首先证明了该算子具有诸如单调性等良好的性质,然后将该算子应用到权重为直觉模糊数的直觉模糊多属性群决策方法中,给出了决策方法的一般步骤,最后用实例说明了该方法的有效性和实用性.     

基于IOWHA算子的直觉模糊多属性决策方法及其应用

对于直觉模糊(IFS)环境下的多属性决策问题,引进了诱导有序加权调和平均算子(IOWHA),然后构建了直觉模糊集之间的运算关系,提出了直觉模糊集的逆的概念,继而得出能集结直觉模糊集的IOWHA算子并给出其在TOPSIS决策方法中的应用,实证分析的结果表明该方法有效、可行.     

基于模糊熵的直觉模糊多属性群决策方法

针对专家权重未知、专家判断信息以直觉模糊集给出的多属性群决策问题,提出了一种新的决策方法.通过定义直觉模糊集的模糊熵计算专家判断信息的模糊程度,进而确定每位专家的权重.然后定义直觉模糊集的模糊交叉熵确定备选方案距理想方案和负理想方案的距离,再根据加权算术算子集结专家的判断信息,得到方案的排序.最后,通过一个实例分析验证了方法的有效性.     

基于集成算子改进得分函数的区间直觉模糊多属性决策方法

为更大程度的保留决策信息的原始性，针对决策过程决策信息的聚合、备选方案的比选问题，提出一种基于集成算子改进得分函数的区间直觉模糊多属性决策方法。首先，构建各决策者区间直觉模糊集评分矩阵，并根据模糊熵获得各决策者权重。其次，利用区间模糊集集成算子得到区间直觉模糊综合决策矩阵，进而选择Hamming距离表示方法，建立总离差最大化为目标的最优化模型客观确定属性权重。然后，基于得分函数的定义及性质将原始得分函数进行改进，获得各方案的得分区间矩阵，并将其与决策者属性进行综合得到综合得分区间。最后，根据区间数中心和半径的全序关系对方案的距离，计算每个方案的最终得分，并通过某公司选择投资企业算例验证该方法的可行性和有效性。     

基于区间直觉模糊熵和时间熵的动态多属性模糊决策

以熵理论为基础,针对属性权重和时间权重完全未知的动态多属性区间直觉模糊决策问题,首先针对现有区间直觉模糊熵公理化定义的缺陷进行了分析,提出一种改进的区间直觉模糊熵的公理化定义,并据此构造了区间直觉模糊熵的一个新的计算公式;其次,利用改进的区间直觉模糊熵确定属性权重;再次,基于时间度体现对近期数据的重视程度的基础上,利用时间权向量的信息熵为优化目标来确定时间权重;然后,利用区间直觉模糊几何加权算子进行集结,并利用区间直觉模糊集的排序函数对决策方案进行排序和择优。最后,通过一个实例分析,表明本文提出的方法的可行性和有效性,为动态多属性区间直觉模糊决策问题提供了一种新的方法和思路。     

三角直觉模糊决策的变权方法

研究了属性值为三角直觉模糊数的多属性决策问题,提出了一种基于变权综合的决策方法。首先,针对三角直觉模糊数,提出一种新的三角直觉模糊排序方法;其次,定义了三角直觉模糊变权加权算术平均算子和三角直觉模糊变权加权几何平均算子;然后,提出一种基于三角直觉模糊变权集成算子的多属性决策方法;最后,数值算例说明了该方法的有效性。     

Same families of geometric aggregation operators with intuitionistic trapezoidal fuzzy numbers

The aim of this work is to present some cases of aggregation operators with intuitionistic trapezoidal fuzzy numbers and study their desirable properties. First, some operational laws of intuitionistic trapezoidal fuzzy numbers are introduced. Next, based on these operational laws, we develop some geometric aggregation operators for aggregating intuitionistic trapezoidal fuzzy numbers. In particular, we present the intuitionistic trapezoidal fuzzy weighted geometric (ITFWG) operator, the intuitionistic trapezoidal fuzzy ordered weighted geometric (ITFOWG) operator, the induced intuitionistic trapezoidal fuzzy ordered weighted geometric (I-ITFOWG) operator and the intuitionistic trapezoidal fuzzy hybrid geometric (ITFHG) operator. It is worth noting that the aggregated value by using these operators is also an intuitionistic trapezoidal fuzzy value. Then, an approach to multiple attribute group decision making (MAGDM) problems with intuitionistic trapezoidal fuzzy information is developed based on the ITFWG and the ITFHG operators. Finally, an illustrative example is given to verify the developed approach and to demonstrate its practicality and effectiveness.     

基于TOPSIS的区间直觉模糊多属性决策法

对基于区间直觉模糊信息的多属性决策问题进行了研究。给出了区间直觉模糊数之间的距离公式,并定义了区间直觉模糊正、负理想点,进而提出了一种基于TOPSIS的区间直觉模糊多属性决策方法。最后进行了实例分析。     

基于集对分析联系数的信息不完全直觉模糊多属性决策

信息不完全直觉模糊多属性决策是一类不确定性决策问题,其不确定性来自属性权重信息不完全和属性值的直觉模糊数表示.为了系统地刻画直觉模糊多属性决策中的不确定性,避免直觉模糊多属性决策中利用得分函数做决策的片面性和不准确性,可以将信息不完全的权重和直觉模糊数表示的属性值转化成集对分析理论中的联系数,并建立信息不完全直觉模糊多属性决策模型,通过对不确定性进行分析后作出决策.实例应用表明该决策方法具有合理性和可行性.     

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 group decision making approach based on aggregating interval data into interval-valued intuitionistic fuzzy information

Group decision making is one of the most important problems in decision making sciences. The aim of this article is to aggregate the interval data into the interval-valued intuitionistic fuzzy information for multiple attribute group decision making. In this model, the decision information is provided by decision maker, which is characterized by interval data. Based on the idea of mean and variance in statistics, we first define the concepts of satisfactory and dissatisfactory intervals of attribute vector against each alternative. Using these concepts, we develop an approach to aggregate the attribute vector into interval-valued intuitionistic fuzzy number under group decision making environment. A practical example is provided to illustrate the proposed method. To show the validity of the reported method, comparisons with other methods are also made.     

基于直觉模糊集的全区间决策方法

针对属性值为直觉模糊集且属性权重已知的模糊多属性决策问题,本文基于直觉模糊算术加权平均算子,提出了一种基于直觉模糊集的全区间决策方法。全区间决策函数引入了态度指标k,从而可以反映决策者态度的变化,从0到1变化k值,可以在整个区间内挖掘决策信息的变化,与得分函数法和基于距离TOPSIS贴近度方法相比,将过去的点值判断延伸至全区间判断,避免了决策信息的丢失现象,决策更加准确合理。实例计算表明该方法的正确性、有效性和合理性,具有一定的推广借鉴价值。     

不同直觉偏好信息下的多属性决策方法

研究了属性值为实数且决策者对属性的偏好信息以直觉判断矩阵或残缺直觉判断矩阵给出的模糊多属性决策问题.首先介绍了直觉判断矩阵、一致性直觉判断矩阵、残缺直觉判断矩阵、一致性残缺直觉判断矩阵等概念,而后分别考虑关于直觉判断矩阵和残缺直觉判断矩阵的多属性决策问题,接着建立了基于直觉判断矩阵和残缺直觉判断矩阵的多属性群决策模型,通过求解这些模型获得属性的权重.进而给出了不同直觉偏好信息下的多属性决策方法.最后通过一个例子说明了该方法的可行性和实用性.     

Fuzzy prioritized operators and their application to multiple attribute group decision making

In this paper, we investigate the triangular fuzzy multiple attribute group decision making (MAGDM) problem in which the attributes and experts are in different priority level. Motivated by the ideal of prioritized aggregation operators (R.R. Yager, Prioritized aggregation operators, International Journal of Approximate Reasoning 48 (2008) 263–274.), we develop some prioritized aggregation operators for aggregating triangular fuzzy information, and then apply them to develop some models for triangular fuzzy multiple attribute group decision making (MAGDM) problems in which the attributes and experts are in different priority level. Finally, a practical example about talent introduction is given to verify the developed approach and to demonstrate its practicality and effectiveness.     

基于直觉模糊集的多属性决策方法

对基于直觉模糊信息的多属性决策问题进行了研究,引入了直觉模糊数的得分函数、直觉模糊正理想点和负理想点,然后给出了基于TOPSIS的多属性决策方法,通过计算各备选方案的得分向量与直觉模糊负理想点得分向量之间的距离来确定各备选方案的综合评价指数,进而判断方案的优劣次序.最后,通过一个具体的实例分析说明了该方法的有效性与具体应用过程.