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。     

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。     

基于TOPSIS的模糊群体多属性决策方法

针对模糊群体多属性决策问题,给出一种基于理想点法(TOPSIS)的多属性决策方法.方法先用三角模糊数的形式表示专家评价值的模糊性和不确定性,而后考虑了专家在不同评价属性中的重要程度和意见的相似度,并将专家意见进行集结得到专家群体关于方案集的模糊决策矩阵,最后定义了三角模糊数形式的正负理想方案,通过计算各方案与正负理想方案的距离以及各方案与理想点的相对接近度,最终确定最优方案.通过实例分析说明了该方法的可行性和有效性.     

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.     

基于距离测度的区间直觉梯形模糊多属性群决策方法

提出了一种基于距离测度的区间直觉梯形模糊多属性群决策方法.首先,基于个体决策矩阵与平均决策矩阵及极端决策矩阵之间的距离,获取专家的权重.然后,运用区间直觉梯形混合几何算子对个体决策矩阵和属性值进行集结,进而通过得分函数和精确度函数对方案进行排序.最后,通过应急方案选择的算例来说明该方法的可行性和有效性.     

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.     

基于新型区间直觉三角模糊熵的多属性决策方法

在进行区间直觉模糊多属性决策时,有时属性权重是未知的,针对这一问题,提出一种新型区间直觉三角模糊熵的决策方法.首先,给出该新型区间直觉三角模糊熵定义和相关定理,应用该区间直觉三角模糊熵确定属性的权重.然后,基于逼近理想解排序法(TOPSIS)的思想,采用改进的加权欧几里得距离,进行区间直觉模糊群决策,并给出决策步骤.最后,将该方法应用在供应链选择的群决策问题中,通过算例实验验证了该方法的有效性与可行性.     

基于区间二型模糊数的多属性群体灰色关联决策方法

针对属性值以区间二型模糊数形式给出的多属性决策问题,提出基于灰色关联度的多属性群体决策方法.首先,提出了一种新的计算区间二型模糊数之间距离的测度;然后,结合该距离测度公式构造出一种新的基于距离测度来求权重的方法,运用此方法求出决策者属性的权重;接着,通过主客观综合赋权法求出专家权重;最后,通过各方案与理想方案的灰色关联贴近度对方案进行大小排序.案例分析及对比分析说明该方法的合理有效性.     

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.     

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。     

模糊多属性决策的投影折衷方法

基于矢量投影的思想,导出了分量为L-R型梯形模糊数的模糊矢量投影的计算公式。通过将加权后的方案矢量投影到理想解上,再将负理想解投影到方案矢量上,进而在两个投影的基础上构建方案与理想解的相对贴近度,用以确定多属性决策方案的优劣次序。同时,本文以实例对这一决策方法进行了说明。     

模糊多属性决策中模糊属性值的规范化方法

模糊属性值的规范化是模糊多属性决策分析中的一个基础性问题。本文针对由有界模糊数表示的收益类属性值和成本类属性值,基于模糊数的扩展线性运算和期望值算子,提出了三种规范化方法,同时说明了它们各自的特点,并对这些方法进行了比较。最后给出了算例。     

一种基于梯形模糊语言变量的多属性决策方法

针对属性权重未知、属性值以梯形模糊语言变量形式给出的多属性决策问题,提出了一种扩展的VIKOR决策方法。首先介绍了梯形模糊语言变量的概念、运算法则,提出了梯形模糊语言变量值之间的距离公式,并进行了证明。在此基础上利用离差最大化方法确定了属性指标权重,并建立了基于梯形模糊语言变量的扩展VIKOR方法,给出了决策步骤。最后,通过一个算例说明该方法的有效性。     

梯形直觉模糊数集成算子及在决策中的应用研究

在直觉模糊集理论基础上,用梯形模糊数表示直觉模糊数的隶属度和非隶属度,进而提出了梯形直觉模糊数;然后定义了梯形直觉模糊数的运算法则,给出了相应的证明,并基于这些法则,给出了梯形直觉模糊加权算数平均算子(TIFWAA)、梯形直觉模糊数的加权二次平均算子(TIFWQA)、梯形直觉模糊数的有序加权二次平均算子(TIFOWQA)、梯形直觉模糊数的混合加权二次平均算子(TIFHQA)并研究了这些算子的性质;建立了不确定语言变量与梯形直觉模糊数的转化关系,并证明了转化的合理性;定义了梯形直觉模糊数的得分函数和精确函数,给出了梯形直觉模糊数大小比较方法;最后提供了一种基于梯形直觉模糊信息的决策方法,并通过实例结果证明了该方法的有效性。     

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.     

模糊环境下的多属性决策分析

探讨经典决策理论中最常见的乐观型、悲观型和赫威斯型决策方法在模糊环境下的表现形式 ,并以左、右模糊集和海明距离为基础提出了新的模糊多属性决策的算法。