梯形模糊数直觉模糊Bonferroni平均算子及其应用

本文研究决策信息为梯形模糊数直觉模糊数(TFNIFN)且属性间存在相互关联的多属性群决策(MAGDM)问题,提出一种基于梯形模糊数直觉模糊加权Bonferroni平均(TFNIFWBM)算子的决策方法.首先,介绍了TFNIFN的概念和运算法则,基于这些运算法则和Bonferroni平均(Bonferroni mean,BM)算子,定义了梯形模糊数直觉模糊Bonferroni平均算子和TFNIFWBM算子.然后,研究了这些算子的一些性质,建立基于TFNIFWBM算子的多属性群决策模型,结合排序方法进行决策.最后,将该方法应用在MAGDM中,算例结果表明了该方法的有效性与可行性.     

梯形直觉模糊数排序方法及在多属性决策中应用

基于梯形直觉模糊数的值和模糊度两个特征,一类梯形直觉模糊数的排序方法被研究.首先,给出了梯形直觉模糊数的定义、运算法则和截集.其次,定义了梯形直觉模糊数关于隶属度和非隶属度的值和模糊度,以及值的指标和模糊度的指标.最后,给出了梯形直觉模糊数的排序方法,并将其应用到属性值为梯形直觉模糊数的多属性决策问题中.     

基于改进得分函数的直觉梯形模糊数群体多属性决策方法

为考虑群体多属性决策问题中决策人的风险偏好,在直觉梯形模糊数的基础上,利用连续区间有序加权平均算子对直觉梯形模糊数进行化简,使其转换成直觉模糊数。并基于此提出了一种全新的得分函数。从而得到了一种全新的群体多属性决策方法,将其应用于具体算例中,给出了该方法的具体步骤并证明了有效性。     

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。     

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.     

基于区间直觉梯形模糊数的改进TOPSIS多属性决策方法

研究了属性权重完全未知的区间直觉梯形模糊数的多属性决策问题,结合TOPSIS方法定义了相对贴近度及总贴近度公式.首先由区间直觉梯形模糊数的Hamming距离给出了每个方案的属性与正负理想解的距离,基于此,给出了相对贴近度矩阵,根据所有决策方案的综合贴近度最小化建立多目标规划模型,从而确定属性的权重值,然后根据区间直觉梯形模糊数的加权算数平均算子求出各决策方案的总贴近度,根据总贴近度的大小对方案进行排序;最后,通过实例分析说明该方法的可行性和有效性.     

基于Hausdorff测度直觉模糊数距离度量的直觉模糊数序列极限研究

为了更深入地研究直觉模糊理论,构建直觉模糊数序列极限分析模型,在直觉模糊数、直觉模糊距离度量研究探讨的基础上给出了基于Hausdorff测度直觉模糊数距离度量的直觉模糊数序列的定义并对其极限及性质进行了重点研究,对直觉模糊数序列分析理论的研究具有重要的理论意义.     

一种基于梯形模糊数的模糊多属性格序决策方法

从格序结构理论出发,根据梯形模糊数构成的集合按照一定的比较规则构成一偏序,进而满足一定条件构成格.给出了在应用具有梯形模糊数的多属性格序决策过程中格中缺失元素的补充机理.研究了用格序决策理论对梯形模糊数进行排序的方法,并将其用于投资者对投资方案的选择.     

基于直觉梯形模糊偏好相似度的多属性决策方法

在解决模糊多属性决策问题中,相似度是一种有效的方法.针对已有的相似度的不足,构造了一种新的两个矢量之间的相似度,证明其满足相似度的性质,并把它应用解决直觉梯形模糊偏好多属性决策问题.方法用语言值的直觉梯形模糊数来表示决策方案的信息,通过计算每个决策方案的期望矢量,与正理想方案和负理想方案的期望矢量的相对相似度,并由相对相似度大小来排列决策方案.最后用一案例来讨论方法的可行性,数值结果表明方法计算简单,实用性强.     

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.     

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。     

一类系数为梯形模糊数的两层线性规划

讨论了一类系数为梯形模糊数的两层线性规划问题,首先是利用模糊结构元理论将梯形模糊数去模糊化,将其转化成常规的两层线性问题,并验证其去模糊化后的常规的两层线性规划的最优解与系数为梯形模糊数的两层线性规划问题的最优解一致,并给出具体的算法,数例进行验证.     

梯形模糊数的有序表示及中心平均排序方法

模糊数的排序在决策分析和优化问题中占有十分重要的地位,而一般模糊数均可近似分解为若干分片小梯形的叠加形式,故梯形模糊数的排序问题至关重要!本文首先引入等距分片方法对梯形模糊数实施纵向分割,进而获得梯形模糊数的有序表示。其次,依中心平均加权准则改进梯形模糊数的横向和纵向中心坐标公式,并提出新的指标排序准则。最后,通过实例分析考证了新的排序方法的有效性。     

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.     

基于三角直觉模糊数信息的双边匹配决策

本文研究了基于三角直觉模糊数信息的双边匹配问题。给出了三角直觉模糊数和双边匹配的相关理论;以实现每个主体三角直觉模糊满意度最高为目标,考虑到一对一双边匹配约束,构建了多目标双边匹配模型;运用线性加权法和三角模糊数重心法,将多目标双边匹配模型转化为单目标双边匹配模型;进而通过求解该模型获得“最佳”双边匹配方案。风险投资者和风险投资企业的匹配算例证明了所提双边匹配决策的可行性和实用性。     

基于可信性理论的投资组合优化问题研究

建立了基于可信性理论的投资组合模型,包括风险最小的单目标均值-方差模型和收益最大的单目标均值-方差模型,运用拉格朗日乘数法对两个模型进行了求解,给出了2个模型解析解的表达式,并通过数值算例验证了模型的可行性.对两个模型的结果进行对比,发现风险最小化和收益最大化的单目标均值—方差模型得到的结果基本吻合.     

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.