基于相对熵的区间Pythagorean模糊多属性AQM决策方法及其应用

针对决策信息为区间Pythagorean模糊数,属性权重不完全确定的多属性决策问题,提出了一种基于相对熵的AQM决策方法。首先,提出区间Pythagorean模糊数的相对熵,计算了各方案与区间Pythagorean模糊正理想方案和负理想方案间的相对熵,据此构建了基于方案相对满意度最大的非线性规划属性权重确定模型;其次,针对每个属性,利用新的区间Pythagorean模糊数得分函数计算方案的0-1优先关系矩阵,依据AQM方法对所有0-1优先关系矩阵进行融合得到合成0-1优先关系矩阵,并确定了方案的综合度,由此获得方案的排序。最后,以软件开发项目的选取为实例说明了该方法的可行性和有效性。     

基于合格值自适应后悔理论和证据理论的区间多属性决策方法

针对属性值和权重都用区间描述的不确定性多属性决策问题,文章提出了一种基于合格值自适应后悔理论和证据理论的决策方法.该方法定义属性合格参考值,表示决策者对方案的接受度在该值以下呈现快速下降趋势.之后依据后悔理论,定义基于属性合格参考值的后悔效用函数,改善传统后悔效用函数灵活性弱和对风险规避行为的描述能力不够强的缺点.之后扩展出基于区间的效用计算方法,并基于区间最优点得到感知效用值矩阵.然后将感知效用值转化为基本概率分配函数并据此进行基于权重的证据合成.该方法还通过设定偏好态度系数以反映决策者对评价高低的倾向性.最后,通过算例分析说明了该方法的可行性,合理性和稳定性.     

一种区间Pythagorean模糊VIKOR多属性群决策方法

针对属性信息为区间Pythagorean模糊集且属性权重和专家权重均未知的一类群决策问题, 结合信息熵理论, 提出了一种区间Pythagorean模糊VIKOR多属性群决策方法。首先定义一种新的区间Pythagorean模糊距离测度, 并讨论其性质。其次基于该距离测度定义了区间Pythagorean模糊相对距离指数, 并基于相对距离指数构建了一种熵权模型确定专家权重和属性权重。然后提出一种区间Pythagorean模糊VIKOR多属性群决策方法。最后通过企业生产方案选择案例说明了提出新方法的可行性与有效性。     

一种基于Shapley值的Pythagorean模糊多属性群决策方法及其应用

针对模糊决策信息环境下的专家权重确定问题提出一种基于Shapley值的Pythagorean模糊多属性群决策方法。本文引入Shapley值和特征函数的定义,提出Pythagorean模糊距离测度和Pythagorean模糊决策误差信息矩阵等概念,并研究它们的性质。进一步,构建基于Shapley值的Pythagorean模糊专家权重确定模型和属性权重确定模型。针对决策信息是以Pythagorean模糊数形式给出的决策问题,提出一种基于Shapley值的Pythagorean模糊多属性群决策方法,并应用到应急救援中,验证了该方法的有效性。     

基于后悔理论及云模型的多属性群决策方法

针对属性值为不确定语言信息的群决策问题,考虑决策者后悔规避的心理行为特征,提出了一种基于后悔理论及云模型的多属性群决策方法.首先,将不确定语言值转化为云模型;其次,给出一种新的考虑决策者期望的方法求解其权重;然后,通过给出的云模型效用函数构建效用值矩阵,进而通过后悔-欣喜函数构建感知效用矩阵确定方案的综合感知效用,并根据其排序;最后,通过实例说明了方法的可行性和科学有效性.     

基于灰色关联法和HA算子的Pythagorean模糊群决策方法

针对Pythagorean模糊群决策问题,提出一种基于Pythagorean模糊混合平均算子的决策方法。首先,提出一种基于Pythagorean模糊信息及其运算法则的Pythagorean模糊混合平均算子;其次,构建一种基于最大熵模型的属性位置权重定权方法,同时根据灰色关联方法提出一种属性客观权重计算方法,进而获得Pythagorean模糊混合平均算子的定权方法;利用Pythagorean模糊混合平均算子对单决策者信息进行融合,通过Pythagorean模糊加权平均算子对各专家信息进行融合,并依据得分函数与精确函数进行排序择优;最后,通过一个算例说明该方法的有效性和可行性。     

基于后悔理论和概率犹豫模糊集的多属性决策方法

由于决策环境的不确定性以及决策问题的复杂性,决策者越来越难以处理不确定型多属性决策的相关问题.针对决策者评估时具有犹豫性和偏好性以及风险规避和后悔规避等特点,提出了一种基于后悔理论和概率犹豫模糊集的多属性决策方法.运用概率犹豫模糊集对专家的评价信息进行表述和处理,在权重属性完全未知的情况下,使用CRITIC法确定属性权重;通过定义决策者对方案的感知效用函数,计算各个方案的总感知效用值并进行排序.最后,通过算例对该方法进行验证分析.结果表明:方法可以更好地刻画决策者的实际心理,决策结果更加客观和科学.     

基于Pythagorean犹豫模糊熵和交叉熵的绩效评价方法

针对模糊环境下的绩效评价问题,提出了一种基于Pythagorean犹豫模糊熵和交叉熵的人力资源绩效评价方法.基于Pythagorean犹豫模糊熵和交叉熵,文章提出了一种新的专家权重和属性权重确定方法;并给出了一种基于TOPSIS法和矢量投影法的组合决策模型;最后将该决策方法运用到金融企业人力资源绩效评价问题中,验证其可...     

基于在线评价信息的概率语言多属性变权决策方法

针对电子商务网站中涌现的大量在线评价信息,本文提出一种基于在线评价信息的概率语言多属性变权决策方法,指导消费者的购买决策。在本文方法中,首先利用概率语言描述在线评价信息,构建概率语言决策矩阵,并重新定义了区间概率语言的得分函数;其次,利用变权方法处理决策矩阵,得出不同方案的各属性权重;再次,依据得出的属性权重,基于后悔理论,考虑决策者风险规避系数,求出各方案的综合感知效用值,并据此排序。最后,利用汽车之家网站提供的顾客在线评价信息,以一个汽车选择的实例说明了本文所提方法的合理性与实用性。     

基于时间度的动态直觉模糊多属性妥协决策

针对当前动态直觉模糊多属性决策方法存在的不足,提出一种基于时间度的动态直觉模糊妥协决策方法。引入时间度准则,基于逼近理想解法融合主客观两类赋权法,获得兼顾主观偏好和样本客观信息的时序权重,克服现有时序权重主观赋值的随意性,同时运用直觉模糊熵(IFE)确定不同时序状态下各属性权重;根据动态直觉模糊加权几何算子(DIFWG)集结不同时序直觉模糊决策矩阵,构造动态直觉模糊综合决策矩阵,并利用VIKOR法,提供兼顾群体效用最大化与个体后悔最小化的各方案妥协折中排序,得到与理想解最近的妥协方案;以分布式创新企业合作伙伴选择为例,验证该方法在实际决策过程中的可行性和有效性。     

考虑决策者期望和失望-欣喜感知的风险型多属性群决策方法

针对多个决策者给出属性期望且存在多种类型属性值的风险型多属性决策问题,提出一种基于失望理论的风险型多属性决策方法.文章首先依据决策者的期望矩阵和风险决策矩阵构建针对各决策者的损益矩阵;其次,在考虑决策者失望-欣喜感知的情境下,依据失望理论将损益矩阵转化为修正决策矩阵,并利用PROMETHEE-Ⅱ方法构建出偏好函数;然后,依据偏好函数值计算出各自然状态下针对各决策者的排序值;在此基础上,借助自然状态发生的概率和决策者权重计算出各备选方案的总体排序值,据此对各备选方案进行排序;最后,通过一个算例说明了该方法的可行性和有效性.     

基于前景理论和三角模糊MULTIMOORA的多阶段决策方法

针对时间权重与属性权重完全未知的三角模糊多属性决策问题,基于前景理论和MULTIMOORA提出一种新的决策方法。首先,建立备选方案在不同时段的三角模糊前景决策矩阵,根据时间度及不同时段内备选方案前景值的差异构建时间权重优化模型,并运用最大偏差法的基本思想获得属性权重。其次,基于三角模糊数提出一种新的MULTIMOORA扩展形式,并结合占优理论对备选方案进行比选。最后,通过实例证明了所提方法是可行的,也是有效的。     

考虑群体一致性的区间犹豫模糊TOPSIS决策方法

在区间犹豫模糊多属性决策问题中,针对区间犹豫模糊元中人为添加元素从而影响最终决策结果客观性的问题,文章提出一种基于群体一致性的区间犹豫模糊多属性决策方法.首先,根据区间犹豫模糊元中的元素个数以及元素间的差异定义区间犹豫度,并基于犹豫度定义了区间群体一致性;然后,基于群体一致性构建属性权重确定模型,并确定各属性的权重.最后,计算各备选方案到理想点的距离,运用TOPSIS方法对备选方案进行排序,并通过一个算例证明文章方法的可行性和有效性.     

基于双参照点的区间型多属性决策方法研究

文章针对属性值为区间数、权重完全未知的多属性决策问题,提出一种基于双参照点的多属性决策方法。首先,描述了双参照点决策问题的广泛性,分析了双参照点的特征及其对决策行为的影响;接着,通过损益值和态度值来计算效用值,并将效用值用于判断备选策略的可行性;再接着,给出基于损益值的赋权法;然后,利用区间TOPSIS法对效用值进行集结和策略排序;最后,通过一个实例证明本文所提出的决策方法的科学性。     

直觉模糊熵与加权决策算法

直觉模糊熵是直觉模糊集理论中的一个重要概念,反映了直觉模糊集的模糊程度和不确定程度.首先给出一种新的直觉模糊熵,并运用到多属性直觉模糊决策问题中.决策时根据直觉模糊熵计算属性权重,再综合决策者的偏好对各属性权重进行修正,然后使用直觉模糊集结算子和得分函数对方案进行排序,从而获得最优方案.     

基于改进VIKOR方法的地震应急物资运输决策问题研究

地震灾害应急救援物资方案的合理选择对与减少人员伤亡,降低灾民的财产损失具有重要影响。本文针对属性权重未知情形下的地震应急物资运输方案决策问题,提出了一种Pythagorean模糊不确定语言与前景理论相结合的改进VIKOR决策方法,即PFUL-PT-VIKOR法。首先,采用Pythagorean模糊不确定语言用于描述和融合专家对地震应急物资运输方案在考虑多种属性影响下的感知信息;其次,利用主客观融合法对属性权重进行求解;然后,提出基于前景理论的改进VIKOR法并得出方案排序;最后,通过算例分析,对所提出方法的有效性和实践性给予验证。结果表明,PFUL-PT-VIKOR模型有助于增强决策专家对不确定突发情景信息感知的知识表示能力,解决属性赋权过于主观或过分依赖样本的困难,并突围了应急决策者隐性心理行为较难定量应用的思维定势,增强了模型的现实适用性,为地震应急物资是否合理运输提供决策支持。     

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。     

犹豫模糊环境下考虑后悔行为的双边匹配决策方法

针对犹豫模糊环境下的双边匹配问题,考虑匹配主体存在决策后将所选方案与其他方案进行对比的心理行为,即决策者是有限理性的,提出一种考虑后悔规避行为的双边匹配方法.首先,对犹豫模糊环境下的双边匹配问题进行了描述;然后,将犹豫模糊信息转化为对主体的满意度,在此基础上,依据后悔理论用满意度构建效用函数和后悔-欣喜函数,转化为相对于匹配主体的感知效用,构造感知效用计算规则,建立双边匹配模型,求解模型获取感知效用最大化.最后,采用IT服务企业的实例来验证该方法的可行性与有效性.     

基于语言直觉模糊多属性群决策方法的购房决策分析

针对居民在购房决策过程中具有有限理性且相关决策属性权重信息未知的特点,本文提出一种新的基于前景理论的语言直觉模糊多属性群决策方法解决居民购房决策问题。首先,定义了语言直觉模糊距离并分析其相关性质。其次基于该距离,提出了一种主客观综合定权法来确定决策属性的权重。最后,引入决策者心理因素的前景理论,以平均方案作为参考点,利用各方案加权综合前景值得出备选方案的评价结果,据此对备选方案进行排序。本文将所提语言直觉模糊多属性群决策方法用于居民购房决策中,与已有决策方法的比较分析说明本文所提决策方法的有效性和优越性并为居民购房提供合理科学的参考决策。     

考虑后悔行为的灰色应急决策方法

针对实施不同方案各情景发生概率不同的应急响应风险决策问题,提出基于后悔理论和区间灰数信息的突发事件应急决策方法.方法考虑到决策者的后悔规避的心理行为,建立了方案两两比较的灰色后悔-欣喜值矩阵,并通过计算每个方案相对于其他所有方案的总体灰色后悔-欣喜值对方案进行排序;最后,通过具体算例验证了方法的可行性和有效性.