毕达哥拉斯三角模糊数集成算子及其决策应用

将毕达哥拉斯模糊数与三角模糊数相结合,提出了毕达哥拉斯三角模糊数的概念,定义了其运算,研究了其运算规律,推广了直觉三角模糊数和毕达哥拉斯模糊数,并通过定义毕达哥拉斯三角模糊数的得分函数和精确函数,实现毕达哥拉斯三角模糊数的排序。然后,定义了毕达哥拉斯三角模糊数加权平均算子(PTFWA)和有序加权平均算子(PTFOWA)、毕达哥拉斯三角模糊数加权几何算子(PTFWG)和有序加权几何算子(PTFOWG)以及毕达哥拉斯三角模糊数混合平均算子(PTFHA)和混合几何算子(PTFHG),研究了它们的性质,并给出其计算公式。最后,提出了基于毕达哥拉斯三角模糊集成算子的决策方法,通过实例说明了其可行性。     

概率OWA算子及其在多属性决策中的应用

提出了概率有序加权平均算子(P-OW A算子),研究了该算子的一些基本性质,基于该算子提出了属性权重确知、各状态概率已知的不确定多属性决策方法,最后,进行了实例分析.     

二元语义Bonferroni集成算子及其在多属性群决策中的应用

Bonferroni平均算子的优点是在进行信息集成的过程中能够考虑到输入变量之间的相互影响。本文首先将其推广到语言环境中,提出了二元语义Bonferroni平均(2TLBA)算子、加权2TLBA(W2TLBA)算子和组合W2TLBA(C-W2TLBA)算子的概念,研究它们的相关性质。然后针对决策信息以语言变量给出的多属性群决策问题,提出一种基于W2TLBA算子和C-W2TLBA算子的群决策方法。最后应用实例说明了该方法是切实可行的。     

犹豫模糊语言集结算子及其在多属性群决策中的应用

犹豫模糊语言术语集是在犹豫模糊集和语言术语集的基础上,建立的一种更为合理的处理定性信息的方法。属性变量为犹豫模糊语言的群决策问题是近年来决策科学的一个研究热点,采用算子进行信息集结是解决该问题的一种有效方法。本文将幂几何算子引入到犹豫模糊语言变量环境下,定义了犹豫模糊语言加权幂几何算子、犹豫模糊语言加权幂有序几何算子、犹豫模糊语言线性加权幂有序几何算子,并探讨了它们的相关性质和特例。新算子通过综合考虑变量位置和自身重要性及相互间的支撑度,从而使决策结果更加令人信服。基于上述算子,论文还提出一种犹豫模糊语言多属性群决策方法,并通过数值案例验证方法的可行性和有效性。     

毕达哥拉斯模糊数密度算子及其决策应用

针对属性值为毕达哥拉斯模糊数的多属性决策问题,考虑到属性信息分布的疏密程度,提出了毕达哥拉斯模糊数密度集结(PFDM)算子。利用得分函数,提出一种毕达哥拉斯模糊数集有效聚类的方法,进而给出PFDM算子的密度加权向量,并构建PFDM算子与经典算子的合成形式,同时分析了PFDM算子相关性质。最后,提出基于PFDM算子的多属性决策方法,并通过决策实例说明了该方法的可行性和有效性。     

直觉模糊优先有序加权距离算子及其在多属性群决策中的应用

在一些多属性群决策问题中,属性间可能存在一定的优先等级,因此在决策过程中有必要考虑属性间的优先关系。本文首先基于COWA算子定义了一种新的直觉模糊值间的距离。其次,基于属性间的优先关系,利用直觉模糊值的熵值给出多属性群决策问题中关联权重的计算方法。为了解决具有优先级的直觉模糊多属性群决策问题,定义了直觉模糊优先有序加权距离(IFPOWD)算子,并且提出了基于IFPOWD算子的多属性群决策方法。最后,运用实例证明了方法的有效性。     

区间毕达哥拉斯模糊Heronian平均算子及其决策应用

将Heronian平均算子推广至区间毕达哥拉斯模糊环境,定义了区间毕达哥拉斯模糊Heronian平均(IVPFHM)算子、区间毕达哥拉斯模糊加权Heronian平均(IVPFWHM)算子、区间毕达哥拉斯模糊几何Heronian平均(IVPFGHM)算子、区间毕达哥拉斯模糊几何加权Heronian平均(IVPFGWHM)算子,并研究了这些新集成算子的基本性质。最后,给出基于IVPFWHM算子和IVPFGWHM算子的多属性决策方法,并通过实例说明所提方法在区间毕达哥拉斯模糊信息集成中的合理性与优越性。     

一种直觉模糊多属性群决策方法及其在群决策中的应用

对以直觉模糊数形式表示的信息和属性权重完全未知的多属性群决策问题进行了研究.提出了一种基于熵值的直觉模糊数距离测度方法,同时对传统的比较得分函数和精确函数的直觉模糊数排序方法进行了改进,定义了一种新的排序公式;进而利用此距离度量公式,引入到基于直觉模糊数之间距离的离差最大化方法中,确定属性的权重,提出了一种基于属性权重完全未知的直觉模糊多属性群决策方法.最后,将此方法运用在ERP选型中.     

广义概率对偶犹豫模糊语言幂集结算子在多属性决策中的应用

在对偶犹豫模糊语言集、概率对偶犹豫模糊集和广义幂集结算子的基础上,研究了在概率对偶犹豫模糊语言环境下的广义幂集结算子问题。首先,给出了概率对偶犹豫模糊语言集的定义、运算规则、得分函数、精确函数、距离测度、熵。然后,定义了广义概率对偶犹豫模糊语言幂集结算子,并研究其具有的性质。其次,提出了一种决策方法来解决集结数据之间存在相互关系的概率对偶犹豫模糊语言多属性决策问题。最后,结合相关案例验证了该方法的有效性和可行性。     

三角犹豫模糊Heronian平均算子及其在多属性决策中的应用

针对属性间含有关联信息的三角犹豫模糊多属性决策问题,提出一种基于三角犹豫模糊Heronian平均算子的决策方法。首先,考虑已有Heronian平均算子仅适用输入变量为两参数的情形,进一步定义三参数加权Heronian平均(TPWHM)和三参数加权几何Heronian平均(TPWGHM)算子,证明所提算子具有还原性、幂等性、单调性和有界性等性质,并研究它们的几种特例。其次,将TPWHM和TPWGHM算子推广至三角犹豫模糊决策环境下,提出三角犹豫模糊三参数加权Heronian平均(HTFTPWHM)和三角犹豫模糊三参数加权几何Heronian平均(HTFTPWGHM)算子,并证明算子的优良性质。在此基础上,提出基于两种算子的决策分析方法,并用来解决三角犹豫模糊决策问题。最后,通过算例验证所提方法的可行性和合理性。     

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。     

概率犹豫模糊Maclaurin对称平均算子及其多属性群决策模型

本文构建了一种基于概率犹豫模糊Maclaurin对称平均(PHFMSM)算子的多属性群决策模型,使得决策者可以根据决策过程中的风险偏好而选择合适参数值进行决策。首先,基于Maclaurin对称平均和Archimedean范数,提出了概率犹豫模糊Maclaurin对称平均(PHFMSM)算子;其次,详细探讨了PHFMSM算子具有的四种优良性质,并分析了PHFMSM算子的几种特殊情况及其加权形式;最后,建立了一种基于PHFWMSM算子的概率犹豫模糊多属性群决策模型,并且通过实际决策案例验证该模型的有效性和可行性。     

Picture模糊幂几何Heronian平均算子及其在多属性决策中的应用

针对决策信息为Picture模糊数的多属性决策问题,将经典范畴内的几何Heronian平均算子和幂几何算子结合,提出了Picture模糊幂几何Heronian平均(PFPGHM)算子与Picture模糊加权幂几何Heronian平均(PFWPGHM)算子。该类算子不仅能体现待集结数据间的关联性,而且还能反映决策过程中信息的整体性,降低了与整体信息偏差较大的待集结数据对决策结果的影响。推导其数学表达式,证明相关性质。提出了基于PFWPGHM算子的多属性决策方法,通过决策实例分析了参数p和q对决策结果的影响,并对比分析新方法与现存的决策方法,进而表明所研究方法的可行性与优点。     

犹豫模糊语言Heronian平均算子在多属性决策中的应用

针对输入变量之间的相互影响以及评价值为犹豫模糊语言信息的多属性决策问题,提出一种基于犹豫模糊语言Heronian平均算子的多属性决策方法。由于Heronian平均(HM)算子具有能够反映输入变量之间相互关联的良好特性,在犹豫模糊语言信息环境下,提出了两种新的集成算子,即犹豫模糊语言Heronian平均(HFLHM)算子和犹豫模糊语言几何Heronian平均(HFLGHM)算子,同时研究了它们的一些特性。考虑到输入变量具有不同的重要程度,还定义了犹豫模糊语言加权Heronian平均(HFLWHM)算子和犹豫模糊语言加权几何Heronian平均(HFLWGHM)算子。最后提出了基于HFLWHM算子和HFLWGHM算子的犹豫模糊语言多属性决策方法,并通过实例验证了这些算子的合理性和可行性。     

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。     

基于Hamacher算子的对偶犹豫毕达哥拉斯模糊不确定语言多属性决策方法

针对对偶犹豫毕达哥拉斯模糊不确定语言信息的多属性决策问题,提出了一种基于Hamacher算子的多属性决策方法。首先,给出了对偶犹豫毕达哥拉斯模糊不确定语言集的定义和得分函数。然后,基于Hamacher算子定义了对偶犹豫毕达哥拉斯模糊不确定语言变量之间的运算法则。在此基础上,提出了一系列对偶犹豫毕达哥拉斯模糊不确定语言Hamacher集结算子,并研究了其一般显著特征以及参数取不同值的特殊情况。最后,利用新算子给出一种解决多属性决策问题的方法,并通过算例来实现,验证了其有效性和实用性。     

概率犹豫模糊Bonferroni平均算子及其决策应用

研究了属性值为概率犹豫模糊元的多属性决策问题。考虑到属性间的相互影响关系,提出基于Bonferroni平均算子的概率犹豫模糊多属性决策方法。首先,为避免概率犹豫模糊元运算时计算量过大的情形,提出新的运算法则。其次,定义了概率犹豫模糊Bonferroni平均算子和概率犹豫模糊几何Bonferroni平均算子,并讨论了其性质。另外,为比较概率犹豫模糊元大小,定义了概率犹豫模糊符号距离。最后,通过实例说明所提方法的应用过程。     

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.     

犹豫模糊语言幂均算子及其在群决策中的应用

犹豫模糊语言术语集用以描述专家给出语言评价时表现出犹豫的情形.文章针对专家权重未知的犹豫模糊多属性群决策问题,提出一种基于犹豫模糊语言幂均算子的群决策方法.首先定义了犹豫模糊虚拟术语集,犹豫模糊虚拟术语集上的距离和幂均算子,然后建立一种专家间信息相互支持的犹豫模糊群决策方法.该方法将专家给出的语言评价信息转化为犹豫模糊虚拟术语集,用犹豫模糊虚拟术语集上的幂均算子构建群决策矩阵,并用基于TOPSIS的方法对方案进行排序和择优.最后通过实例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。