基于模糊数直觉模糊集的多属性决策方法

对属性权重信息完全未知且属性值为模糊数直觉模糊数的多属性决策问题进行了研究,定义了模糊数直觉模糊数的得分函数,进而提出了一种基于线性规划模型的模糊数直觉模糊多属性决策方法.最后通过实例对该决策途径的详细过程及有效性进行了说明.     

模糊多属性决策的直觉模糊集方法

基于直觉模糊集理论,提出了一种新的TOPSIS方法来研究模糊多属性决策问题。首先,根据直觉模糊集的几何意义,定义了两个直觉模糊集之间的距离,且每个备选方案的评价值用直觉模糊值表示;然后,根据TOPSIS原理,通过计算备选方案到直觉模糊正理想解和负理想解的距离,来确定备选方案的综合评价指数,以此判断方案的优劣次序。最后,通过一个具体实例说明该方法的有效性和具体应用过程。     

模糊数直觉模糊集

定义一种新的模糊数直觉模糊集,同时给出了它的一些运算,并讨论了它与直觉模糊集、区间值直觉模糊集的关系。     

基于区间值直觉模糊集的TOPSIS多属性决策

基于区间值直觉模糊集,提出了一种新的TOPSIS模糊多属性决策方法。首先介绍区间直觉模糊集的概念,定义了两个区间值直觉模糊集之间的距离;然后根据TOPSIS方法的原理,定义了两个区间值直觉模糊集的接近系数,通过计算备选方案到区间值直觉模糊正理想解和负理想解的距离来确定接近系数,从而判断备选方案的优劣次序。最后,通过一个具体实例来说明这种方法的有效性和具体计算过程。     

区间灰数直觉模糊集及其G-TOPSIS模糊多属性决策方法

提出以区间灰数为隶属度、非隶属度和犹豫度的区间灰数直觉模糊集概念,定义了两个区间灰数直觉模糊集之间的距离.对于以灰直觉模糊数为属性值的模糊多属性决策,依据经典TOPSIS准则,提出了基于区间灰数直觉模糊集的模糊多属性决策方法G-TOPSIS.其包含两种方法:一是将区间灰数白化后,按直觉模糊集的TOPSIS方法进行;一是基于区间灰数直觉模糊距离的TOPSIS方法.示例分析表明了两种方法的有效性与一致性.     

模糊数直觉模糊集运算的模糊结构元表示

在文[4]提出的模糊数直觉模糊集定义的基础上,将文[2]和[7]定义的区间值直觉模糊集运算推广到模糊数直觉模糊集中.利用模糊数的结构元表示方法,得到了模糊数直觉模糊集运算的简便的结构元表示形式,同时给出这些运算的相关性质及证明.     

直觉模糊多属性决策的TOPSIS法

属性值和权重都是直觉模糊集的多属性决策问题不同于一般的多属性决策问题，不能运用现有的决策方法求解。本文给出了直觉模糊正、负理想方案的定义及其与每个方案的欧氏距离，进而建立了每个方案与直觉模糊正理想方案的相对贴近度计算方法，从此产生所有方案的优序排序，即拓展了TOPSIS法。数值实例说明了该方法的有效性和实用性，可为解决直觉模糊多属性决策提供新途径。     

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.     

区间直觉模糊集的模糊熵群决策方法

针对专家权重未知、专家判断信息以区间直觉模糊集给出的多属性群决策问题,提出了一种新的模糊熵决策方法。通过定义区间直觉模糊集的模糊熵判断专家信息的模糊程度,进而确定每位专家的权重;然后计算备选方案距理想方案和负理想方案的模糊交叉熵距离,得到每个专家对方案的排序;再分别利用加权算术算子和加权几何算子集结专家的排序结果,得到专家群体对方案的排序。实例分析验证了方法的有效性。     

基于证据推理的直觉模糊多属性群决策方法

针对属性值为直觉模糊数的多属性群决策问题,提出了一种证据推理的扩展方法。首先,在考虑主观因素与客观因素的基础上运用直觉模糊熵法计算出属性及专家的综合权重。其次,提出一种基于证据推理的直觉模糊信息融合方法,该方法可以避免由于评价值的隶属度为0而导致的信息丢失现象,弥补了现有直觉模糊信息融合方法存在的不足。在此基础上,集结评价信息并按照备选方案与理想方案的相对贴近度对备选方案进行比选。最后,运用实例验证了所提方法的有效性。     

区间直觉模糊集多属性决策方法

定义了区间直觉模糊集的加权算子和加权几何集成算子,介绍了现有的区间直觉模糊集的得分函数和精确函数.定义了一个新的精确函数,此函数弥补了已有函数的不足和缺陷,应用新定义的精确函数,提出了对区间直觉模糊集多属性决策问题进行决策的方法.最后以应用实例对该方法进行说明和验证.     

基于直觉模糊软集的煤矿应急救援决策方法

在煤矿突发事故初期,时间的紧迫性和环境的复杂性导致应急救援决策中的评估信息存在不确定性,传统基于确数的决策方法难以适用,对此本文提出了一种基于直觉模糊软集(IFSSs)的煤矿应急救援决策方法。首先对现有IFSSs熵公理化定义中的不合理之处进行修正,进而据此构造新的IFSSs熵计算公式,并通过与既有IFSSs熵公式的对比算例表现了新公式的合理性和有效性。然后基于新熵公式给出属性综合权重的确定方法,再利用推广的TOPSIS方法对预案进行排序以确定最优煤矿应急救援预案。最后将本文提出的方法应用于某煤矿应急救援实例。结果表明,基于IFSSs的煤矿应急救援决策方法能充分利用和有效处理不确定性的信息,具有更好的决策分辨效果,可以为煤矿突发事故的应急救援提供决策支持。     

不完全信息下的区间直觉模糊数的多属性决策方法

针对属性权重信息不完全的区间直觉模糊的多属性决策问题,提出灰色关联分析的决策方法.该方法首先确定各属性下的最佳和最劣方案,确定各方案与理想方案的灰色关联系数,然后在属性权重信息不完全的情况下,建立基于理想点的最优决策模型,求出属性权重,进而根据与理想方案的相对贴近度对各方案进行排序,最后用实例对该方法进行了说明,理论分析和数据结果表明了方法的可行性和有效性.     

一种基于不完备直觉模糊信息的TOPSIS方法

多属性决策过程中,每个方案的属性值有时体现为由直觉模糊数所刻划的语言变量,通过定义直觉模糊数间的距离,首先提出了基于直觉模糊数的TOPSIS方法;其次,考虑到在实际问题中往往会遇到不完备直觉模糊信息的事实,提出一种将不完备直觉模糊数完备化的方法,并建立了基于不完备直觉模糊信息的TOPSIS方法,同时通过实例说明该方法的有效性以及在多属性决策中的应用.     

基于直觉犹豫模糊集的TOPSIS法

直觉犹豫模糊集集成了直觉模糊集和犹豫模糊集的优势,能更有效地刻画决策者偏好不一致的情况。距离测度一直是研究的热点问题,但尚没有文献研究直觉犹豫模糊集间的距离测度,因此本文定义了直觉犹豫模糊集间的Hamming距离、Euclidean距离和广义距离,同时考虑每个元素的权重,定义了加权距离。犹豫度是直觉犹豫模糊集的重要特性,因此在考虑犹豫度的基础上,又定义了一些距离测度。这些距离测度不仅考虑了直觉犹豫模糊数间的差异,同时考虑了犹豫度的影响,决策者可以根据对直觉犹豫模糊数和犹豫度之间偏好的不同,设置不同的偏好值得到距离测度。然后基于这些距离测度,又提出了直觉犹豫模糊环境下的TOPSIS法。最后通过实例说明了所提出的TOPSIS法的合理性与实用性。     

基于直觉模糊集的突发事件应急预案评估

提出了一种基于直觉模糊集理论的突发事件应急预案评价的新方法.首先,定义了直觉模糊集和两个直觉模糊集之间的距离;然后,建立了应急预案评价指标体系,给出了直觉模糊正理想点和负理想点的概念,提出了基于直觉模糊集和TOPS IS法的应急预案评估方法.最后通过实例说明了该方法的有效性.     

一种有方案偏好的直觉模糊多属性决策方法

研究了方案属性值和偏好值均为直觉模糊数的多属性决策问题.首先,通过分析部分文献中利用方案属性值与偏好值之间的偏差建立并求解规划模型,从而得到属性权重的不合理性.其次,在最小化方案综合评价值与偏好值偏差的基础上,建立并求解一个规划模型计算出属性权重.然后,利用方案综合评价值的得分函数和准确度函数对方案进行排序,从而得到了一种有方案偏好的直觉模糊数多属性决策方法.最后,通过一个实例说明了该方法的合理性与有效性.     

直觉模糊集之间的距离测度

介绍了直觉模糊集之间距离测度公理化的定义,引入了一些新的距离测度并给出了这些距离测度性质的证明.讨论了相似测度与距离测度之间的关系.最后,指出直觉模糊集距离测度在模式识别中的应用.     

一种基于“垂面”距离和IFE的直觉模糊多属性决策方法

提出了一种属性权重未知情境下的基于“垂面”距离和直觉模糊熵(intuitionistic fuzzy entropy,IFE)的直觉模糊多属性决策方法。该方法针对基于相对欧氏距离的直觉模糊TOPSIS法中出现的逆排序问题,将“垂面”距离引入到直觉模糊决策理论中,通过将“垂面”距离对欧氏距离进行替换,提出了一种基于“垂面”距离的直觉模糊多属性决策规则;基于IFE最小原理和“垂面”距离最小思想,构建了融合主客观信息偏好的属性权重确定模型。最后给出了一个算例验证了该方法的有效性和实用性。