基于语言区间直觉模糊幂加权平均算子的多属性群决策方法

研究以语言区间直觉模糊数为输入的多属性群决策问题。首先,给出语言区间直觉模糊集距离的定义,结合幂均算子的特点,提出语言区间直觉模糊幂加权平均(LIVIFPWA)算子,证明所提算子的幂等性、单调性、有界性等性质,剖析算子的退化性。幂加权平均算子在信息集结过程中的使用综合考虑了专家主观与客观权重,增强了决策信息的精确性。在此基础上,提出基于语言区间直觉模糊幂加权平均算子的群决策方法。最后,通过第三方共享物流供应商选择的案例验证所提方法的可行性和科学性。     

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。     

基于改进可能度和距离测度的概率语言多属性群决策方法研究

概率语言术语集(PLTSs)是一个表达决策者对各个方案的偏好及选择的强有力工具.针对概率语言术语集距离计算方法上存在的缺陷,利用转换函数重新定义了概率语言集的距离测度.并提出了一种改进概率语言可能度的计算方法.并在此基础上,计算出群决策矩阵最大可能度并对其加权平方,由此构造一个多目标函数来求得未知的属性权重,再结合TO...     

基于类Pearson综合相关系数的概率语言TOPSIS多属性决策方法

概率语言术语集(PLTS)包含了语言术语信息及其相应的概率信息,使得原始决策信息得到充分利用,大大提高了语言术语多属性决策的科学性.文章研究了一种基于概率语言术语集类Pearson综合相关系数的TOPSIS多属性决策方法.首先考虑了PLTSs的3个特征因素:均值、方差和长度,然后基于传统Pearson相关系数的思想,提出了一种新的概率语言术语集类Pearson综合相关系数,其特征是可从完整性、分布情况和犹豫性3个方面描述PLTSs,且取值大小介于区间[-1,1],从而可度量变量之间的正负相关关系,改进了现有方法存在的缺陷.为融合属性指标的不同权重,提出了概率语言术语集加权类Pearson综合相关系数,其考虑了属性权重的重要性,拓宽了适用范围.进一步地,构建了基于类Pearson综合相关系数的概率语言术语相对贴近度指标,并在此基础上提出了一种基于类Pearson综合相关系数的概率语言术语TOPSIS多属性方法.最后,通过数值算例和比较分析,说明该方法的有效性和适用性.     

纯语言信息下基于PLHAA算子的多属性群决策法

本文给出了建立在纯语言加权算术平均(PLWAA)算子和推广的有序加权平均(EOWA)算子基础上的纯语言混合算术平均(PLHAA)算子,研究了专家权重、属性权重及属性值均以语言形式给出的纯语言多属性群决策问题,提出了一种纯语言多属性群决策方法.该方法计算简洁方便且能充分利用已有的决策信息.最后将该方法应用于解决供应链管理领域中的合作伙伴选择问题.     

基于共识性测度的概率语言多准则群决策方法研究

针对准则值为概率语言术语集的决策问题,提出一种基于共识性测度的概率语言多准则群决策方法.首先,方法定义概率语言共识性测度公式,据此判断个体决策信息是否满足共识性检验.其次,建立考虑决策者协作意愿的群体共识反馈调整模型及权重惩罚体系.此外,利用网络层次分析法(ANP)和共识性测度公式构建指标定权模型,模型可有效解决指标间互相影响导致的权重计算失准问题.随后,提出改进的TODIM决策方法,结合准则权系数及通过共识性检验的群决策矩阵,对方案进行择优排序.最后,通过算例分析验证了该方法的有效性.     

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。     

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.     

犹豫三角模糊语言Prioritized算子的多属性决策方法

针对决策信息为犹豫三角模糊语言集且属性间存在优先顺序的多属性决策问题,提出了一种基于犹豫三角模糊语言Prioritized平均(HTFLPA)算子和犹豫三角模糊语言Prioritized几何(HTFLPG)算子的决策方法.首先,基于犹豫三角模糊语言集的运算法则,定义了 HTFLPA算子和HTFLPG算子.并讨论了其相应...     

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。     

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.     

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.     

基于Vague集的多属性群决策专家权重的确定

针对方案属性值为Vague值的多属性群决策问题,提出了一种新的专家权重的确定方法.定义了Vague值的得分函数、贴近度、运算法则以及信息集成算子.根据专家评判的相似度矩阵,通过其最大模特征值所对应的特征向量客观地确定了专家的权重,进而提出了新的群决策方法.制造资源应用实例验证了方法的可行性和合理性.     

一种基于三参数区间灰色语言变量的多属性群决策方法

针对属性值为三参数区间灰色语言变量的不确定型多属性决策问题进行了研究,本文将语言变量和三参数区间数融合, 提出了三参数区间灰色语言变量的概念, 定义了三参数区间灰色语言变量的运算规则和可能度公式,在此基础上建立了基于投影模型的三参数区间灰色语言变量的多属性群决策方法。最后,通过对移动银行服务质量评估案例验证本模型的有效性。     

基于连续语言型Z-Number算子的多属性决策方法

针对决策信息为区间犹豫性语言的多属性决策问题,提出一种基于连续语言型Z-Number算子的决策方法.首先,针对评价语言是区间犹豫性语言变量的问题,提出新型语言尺度函数,据此可将语言评价值转化为实数.其次,考虑到实际中决策者犹豫不决的问题,提出利用连续型语言变量表示概率,得到连续语言型Z-Number算子,并建立非线性规...     

二元不确定语言术语集成算子及在群决策中的应用

针对基于不确定语言评价信息的群决策问题,本文对不确定语言术语进行拓展,定义了包含语言术语权重信息的二元不确定语言术语,并给出能克服目前不确定语言术语集成运算不足的二元不确定语言术语集成运算法则。在此基础上,提出了基于二元不确定语言术语集成算子的群决策方法,并通过算例说明决策方法的可行性和有效性。     

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。     

多粒度区间语言信息的C-OWH算子及其应用

研究了多粒度区间语言信息的集成问题,把连续的有序加权调和(C-OWH)平均算子拓展到多粒度区间语言环境中,提出了连续区间二元语义OWH(ITC-OWH)算子,并在此基础上提出了加权调和的ITC-OWH(WHITC-OWH)算子,有序加权调和的ITC-OWH(OWHITC-OWH)算子以及组合的ITC-OWH(CITC-OWH)算子,探讨了它们的一些性质。最后给出了基于这些算子的多粒度区间语言多属性群决策方法,实例分析结果表明该方法是可行的。     

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。     

基于直觉纯语言集结算子的多属性群决策方法

定义了直觉纯语言集及其运算法则和直觉纯语言变量的数学期望和精确函数,提出了一些基于直觉纯语言评估标度及其运算法则的信息集结算子。在此基础上,给出了一种专家权重、属性权重及属性值均以语言标度形式给出的直觉纯语言信息集结方法,并将此方法应用到多属性群决策中,实例分析表明了该方法的有效性和可行性。