面向产品设计方案的犹豫模糊Kansei-TOPSIS评价方法

用户的感性期望日益受到产品设计师和企业的关注.为解决多维感性诉求下产品设计方案评价过程中存在的复杂性与主观性问题,从感性工学(Kansei Engineering,KE)角度,以犹豫模糊集为评价信息载体,在TOPSIS方法框架下提出一种新的犹豫模糊Kansei-TOPSIS评价方法.首先,引入感性工学中复合感性意象量化...     

企业协同创新质量评价的组合参考解方法

在开放式创新背景下,对企业协同创新质量的评价有利于其开展创新活动以及创新能力的提高。本文在分析企业协同创新活动的内涵和特征后,以犹豫模糊集描述评价信息,集成以参考解依赖评价规则的TOPSIS和EDAS方法为方法构架,提出了一种基于指标优劣水平的犹豫模糊组合参考解的企业协同创新质量评估模型。此外,在该评估模型中构建了一种基于Kendall相关系数的犹豫模糊测度,用于考虑多维评价指标间的相互依存性,以及传统距离测度无法刻画负向距离等问题。最后,通过对高技术企业协同创新质量评价的实例分析以及与其他方法对比分析,证实了所提方法的有效性和优越性。     

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.     

基于前景理论的三角犹豫模糊多属性决策方法

针对属性权重信息完全未知,属性值为三角犹豫模糊元的多属性决策问题,提出一种基于前景理论和模糊结构元的决策分析方法。首先,基于模糊结构元理论,定义三角犹豫模糊元的结构元形式和海明距离公式,并通过求解属性间距离离差最大化的优化模型确定权重。其次,依据前景理论,分别以正负理想点作为决策参照点,构建收益矩阵和损失矩阵。在此基础上,应用TOPSIS方法计算各备选方案的相对贴近度,并依据相对贴近度的大小实现备选方案排序。最后,通过算例验证方法是有效和可行的。     

基于级别高于关系的犹豫模糊IPA方法北大核心

针对属性权重完全未知,属性值为犹豫模糊元的多属性决策问题,构建级别高于关系与IPA结合的多准则决策方法。首先,从犹豫模糊集间的可能性程度角度出发,使用目标规划模型确定权重;其次,基于每一准则下方案评价的对比。以改进的PROMETHEEII方法建立犹豫模糊数的优序关系。得出方案的满意度;然后,以权重和满意度分别作为IPA分析指标,设计了PROMETHEEII-IPA的犹豫模糊评价模型。最后,以移动图书馆服务质量为实例进行验证以及对比分析,结果表明所提方法的可行性与有效性。     

基于VIKOR和关联系数的犹豫三角模糊语言多属性决策方法

针对属性评价值为犹豫三角模糊语言集的多属性决策问题,提出一种基于VIKOR方法的犹豫三角模糊语言多属性决策方法.首先定义了犹豫三角模糊语言集的相关概念.然后运用VIKOR和关联系数方法,在可接受优势和决策过程稳定的条件下对方案进行择优,在理论分析的基础上,提出了这种新方法的计算步骤.并构建了确定最优属性权重的非线性规划模型,研究了当专家权重和属性权重未知情况下的犹豫三角模糊语言多属性决策方法.最后通过实例说明了该方法的有效性和可行性.     

云服务质量评价的犹豫模糊Taguchi多属性决策方法

随着云服务理念的不断延展,对云服务质量的评价成为云计算领域中的一项重要课题。鉴于服务质量的多属性本质以及云服务各质量属性测度可能犹豫于多值情形,致使云服务质量评价成为一个复杂的问题。针对以上问题,以犹豫模糊集为评价信息并以Taguchi理论为方法框架发展一种云服务质量评价方法。在该框架和背景下,首先考虑到质量属性间存在的相互关联的现象,基于Choquet积分理论,提出了一种犹豫模糊相关距离,继而构建了三种类型的犹豫模糊Taguchi信噪比测度。接着,依据TOPSIS双基点原理提出一种基于正负基点的犹豫模糊Taguchi云服务质量评价途径。最后,通过实例和对比分析证实了本文结果的科学性和合理性。     

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.     

权重完全未知下基于投影的犹豫模糊多属性群决策方法及应用

旨在犹豫模糊环境下,针对属性权重和专家权重完全未知的情形,提出了一种基于投影的犹豫模糊多属性群决策方法.首先,根据改进的犹豫模糊熵结合均熵求得决策者的客观权重,利用熵最小化原则与犹豫模糊指数熵确定评价属性的权重.接着,利用犹豫模糊加权算术平均算子对个体犹豫模糊决策矩阵进行集结,构建并求解出每个方案在正、负理想方案上的投影.然后,通过计算相对贴近度实现方案的排序和择优.最后,把该决策方法应用在应急救援路径选择问题上,进而验证了所提群决策方法的可行性与有效性.     

基于新距离测度的对偶犹豫模糊TOPSIS方法

研究了属性权重完全未知且对方案有偏好的对偶犹豫模糊多属性决策问题.首先,提出一种新的对偶犹豫模糊距离公式,无需人为添加元素,可直接进行计算.其次,基于新的距离公式,建立方案的主观偏好与客观偏好间偏差最小的属性权重优化模型,并将TOPSIS方法推广到对偶犹豫模糊环境下,对方案进行择优排序.最后,通过电力系统安全性评估的实例验证所提方法的可行性.     

基于前景理论的VIKOR犹豫模糊多属性决策方法研究

针对属性权重未知,且属性值为犹豫模糊的问题提出了一种基于前景理论的VIKOR犹豫模糊多属性决策方法.首先,从方案和属性两个角度切入,以犹豫模糊数均值,方差和非明确熵构建多目标优化模型来确定权重;然后,通过犹豫模糊Euclidean距离定义了犹豫模糊环境下的前景价值函数,确定中位数参考点以及各个方案在各个属性下的综合前景值;最后,通过前景价值矩阵给出基于多准则妥协优化解(VIKOR)的方案排序,通过实证分析验证了方法的有效性和可行性.     

基于犹豫模糊层次TOPSIS的可持续平衡计分卡评价方法

可持续平衡计分卡(SBSC)由在应用广泛的平衡计分卡(BSC)基础上融入可持续思想,成为企业乐于采用的一种绩效评价框架.鉴于SBSC指标的层次结构特征以及评价主体价值判断的犹豫和含糊性,文章以犹豫模糊集(HFS)为评价基础信息、以TOPSIS为蓝本,提出一种犹豫模糊层次TOPSIS评价方法.继而,将该方法应用于新能源汽车产业的可持续绩效评价的问题.应用案例加之对比分析验证了所提出方法实用与有效.     

基于IFPOWA算子的MULTIMOORA群体综合评价方法及在教学评价中的应用

为解决传统MULTIMOORA方法无法适用于直觉模糊信息情形及其未考虑集成数据间特征等缺陷,提出一种基于直觉模糊幂均有序加权平均(IFPOWA)的MULTIMOORA群体综合评价方法.方法不用事先确认专家的权重,可根据专家间的评价信息的支持度,利用IFPOWA直接集结评价专家的个体信息从而得到群体评价意见,在此基础上根据MULTIMOORA模型中的比率系统、全乘模型和参照点法模型的评价结果可得出方案的最终排序,最后用实例验验证其可行性及有效性.     

犹豫模糊动态灰靶决策方法

针对属性权重及阶段权重完全未知的犹豫模糊动态多属性决策问题,提出一种考虑决策信息无量纲化的动态决策方法.首先,基于变异系数提出一种新的决策群体分歧度.并基于这种分歧度建立属性权重确定模型;其次,根据数据的平均年龄及各阶段决策信息间相关关系,提出一种阶段权重确定方法.然后,将灰靶决策方法推广到犹豫模糊环境下,并基于模糊聚类算法思想对方案进行排序.最后,给出算例说明方法可行性.     

犹豫正态模糊优先集成算子及其在城市综合评估中的应用

犹豫正态模糊数综合了正态模糊数的分布规律和犹豫模糊集的不确定性,在决策问题中有很大的作用。在某些问题上,方案的属性间往往有优先关系,针对此类信息的集成问题,本文提出了准则间具有优先关系的犹豫正态模糊优先加权平均算子、犹豫正态模糊优先加权几何平均算子,并讨论了这些算子的性质。在此基础上,提出了一种基于犹豫正态模糊优先集成算子的群决策方法,最后通过实例分析说明了该算子的有效性和可行性。     

考虑信息源相关的对偶犹豫模糊多属性绿色行为决策方法

内容利用经典数学处理多属性绿色行为决策时,通常假定属性及属性信息源联盟,有序位置及有序位置联盟之间是独立的,并且Chqouet积分在处理其独立性时只考虑了属性及属性信息源联盟、有序位置及有序位置联盟之间的一种,没有同时考虑这两种情况,有悖于实际应用,为此,提出了考虑属性及属性信息源联盟之间相互依赖的区间值对偶犹豫模糊多属性决策方法.首先,基于传统的信息集成算子,定义了诱导广义区间值对偶犹豫模糊夏普利混合加权平均算子,证明了其正确性;其次,结合Shapley值给出了一种属性和有序位置权重均为未知的混合型多属性决策模型,基于模糊属性的相似性测度构建了区间值对偶犹豫模糊测度目标规划模型,进而提出了一种方案的属性评价信息和属性权重相关的均以区间值对偶犹豫数信息源表示的多属性决策方法;最后,通过模糊环境下的企业绿色行为选择问题算例的比较说明了该方法的可行性和有效性.分析结果表明,考虑信息源相关的区间值对偶犹豫模糊决策结果不仅符合人的主观心理,同时增强了Shapley值的表示范围.     

概率信息完全未知的概率犹豫模糊多属性决策方法

研究了概率信息完全未知的概率犹豫模糊多属性决策问题.首先,针对概率犹豫模糊元中元素概率完全未知的情形,建立非线性规划模型,确定元素的概率.其次,根据决策者给出的评价值,利用熵权法确定属性权重.然后,将LINMAP方法推广到概率犹豫模糊环境下,提出一种客观确定理想解的方法.并利用折中比率法实现方案的择优排序,这种方法的基本思想是最优方案离正理想解最近并且离负理想解最远,以此得到更为客观合理的决策结果.最后,给出算例说明方法的可行性与有效性.     

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.     

基于犹豫正态模糊可能度的多属性决策方法

针对属性权重未知的多属性决策问题,提出了一种基于犹豫正态模糊可能度的决策方法.首先提出了犹豫正态模糊环境下可能度的概念,并分析了其性质;之后,根据两两属性间优劣的可能度确定属性权重,集成各方案的属性值得到综合属性值,利用综合属性值获取方案间优劣的可能度,对方案进行排序和择优;最后,通过一个算例说明算法的实用性和可行性.     

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。