三角模糊型属性值的期望值比重规范化方法

针对三角模糊数表示的收益类和成本类属性值,基于期望值运算和线性扩展运算,提出了期望值比重规范化方法,总结了规范化公式的性质和规范化方法的特点,最后通过算例表明了该方法的可行性。     

带有Fuzzy偏好关系的多属性决策方法

针对多属性决策分析中决策者给出关于方案的Fuzzy偏好关系,提出了一种新的多属性决策方法·该方法是通过建立一个线性目标规划模型来确定属性的权重向量并相应地进行方案的排序,得到的方案排序结果体现了决策者给出的方案偏好信息与决策矩阵的集成,并最大程度地反映了决策者的偏好·最后给出了一个算例·     

多属性决策的α—较多属性偏爱法

对于多属性决策问题，引进属性偏爱数概念，由此，依据问题的属性值的特点，提出了求解多属性决策问题的α-较多属性偏爱法。     

Fuzzy Multiple Attribute Decision Making for Evaluating Aggregate Risk in Green Manufacturing

Industrial risk and the diversification of risk types both increase with industrial development. Many uncertain factors and high risk are inherent in the implementation of new green manufacturing methods. Because of the shortage of successful examples and complete and certain knowledge, decision-making methods using probabilities to represent risk, which need many examples, cannot be used to evaluate risk in the implementation of green manufacturing projects. Therefore, a fuzzy multiple attribute decision-making （FMADM） method was developed with a three-level hierarchical decision-making model to evaluate the aggregate risk for green manufacturing projects. A case study shows that the hierarchical decision-making model of the aggregate risk and the FMADM method effectively reflect the characteristics of the risk in green manufacturing projects.     

模糊多属性决策问题中属性权重的确定及应用

确定属性的权重是模糊多属性决策中的重要问题,在对不可指定性度量的基础上,提出一种在模糊属性为多值时确定属性权重的新方法,并应用该方法进行供应商选择评价,说明了该方法的实际意义和应用价值.     

信息系统外包决策的一种模糊决策方法

针对信息系统外包项目优选问题,从用户公司自身角度出发,分析并归纳了影响外包决策的因素,主要考虑的因素有管理、战略、技术、经济和质量等5个方面·基于考虑这些因素的基础上,给出了一种应用于信息系统外包决策的模糊多属性决策方法,这对于用户进行信息系统外包提供了决策依据·最后给出了一个算例·     

不确定性多属性决策的一种线性规划方法

针对具有不确定性区间数的多属性决策问题,提出了一个线性规划方法,该方法与Ｂｒｙｓｏｎ和Ｍｏｂｏｌｕｒｉｎ给出的线性规划方法相比,能够保证计算出来的每个方案综合评价值所在的区间均使用了一个属性权重向量。对于这个结果,进行相应的决策方案排序才显得更有实际意义。     

权重信息不完全的梯形模糊数多属性决策

针对权重信息不完全且属性值为梯形模糊数的模糊多属性决策问题,给出了基于梯形模糊数质心的多属性决策方法,并通过投影法建立了非线性规划模型,通过数学软件得到各属性权重,并通过质心横坐标与纵坐标在虚拟理想方案上的投影率的乘积作为排序指标,进行排序择优.最后通过实例说明了该方法的有效性.     

基于残缺互补判断矩阵的多指标决策方法

针对具有残缺互补判断矩阵形式方案偏好信息的多指标决策问题,提出了一种决策分析方法.对具有残缺互补判断矩阵的多指标决策问题进行了描述.依据残缺互补判断矩阵和决策矩阵,构建了求解指标权重的最优化模型.采用拉格朗日乘数法求解该模型,得到每个指标的权重值,进而计算出每个方案的综合评价值,从而可得到所有方案的排序结果.最后,通过给出一个算例说明了该方法的可行性和实用性.     

权重信息不完全的不确定语言多属性群决策方法

针对属性权重信息不完全、属性值信息以不确定语言形式给出的多属性群决策问题,提出了一种决策分析方法.首先,对不确定语言变量进行了描述;然后,给出了求解具有不完全信息的不确定语言多属性群决策问题的计算步骤,其核心是将专家给出的不确定语言决策矩阵集结为具有可能度信息的群决策矩阵,通过计算方案值与理想点的差异值,构建二次规划模型,得到属性权重值,进而可计算出相对接近度,从而得到所有方案的排序结果.最后给出了一个实例分析,结果表明该方法简单可行、便于应用.     

区间数多指标决策的一种TOPSIS方法

针对具有不确定性区间数的多指标决策问题,给出了一种逼近于理想点(TOPSIS)的分析方法·首先对区间数多指标决策问题和区间数运算法则进行了描述;然后依据传统的TOPSIS方法的基本思路,给出了解决区间数多指标决策问题的计算步骤·该分析方法具有简单、实用的特点,它克服了以往研究此类决策问题时所遇到的区间数难以排序的问题·最后给出了一个算例·     

具有区间数的多属性决策问题的分析方法

为了解决带有不确定性区间数的多属性决策问题,首先给出了一个决策分析模型;然后针对决策方案的综合评价值,提出了关于数的两种排序方法,最后给出了实例计算。     

基于集对分析和直觉模糊集的语言型多属性群决策方法

针对语言型多属性群决策问题进行了研究,提出基于集对分析的直觉模糊群决策方法。首先给出语言信息与直觉模糊值的转换方法;分析集对分析的思想与直觉模糊集思想的兼容性,通过集对分析的方法求解出方案对于单个属性和所有属性的联系度表达式;最后通过一个排序公式对方案进行排序,并得出最优方案。算例证实了该方法的有效性。     

多属性决策中基于加权模型的属性值灵敏度分析

针对多属性决策中属性值的灵敏度分析,首先介绍了方案灵敏度及最灵敏方案等有关概念;然后在考虑将比重变换法作为属性值规范化方法的情况下,基于加权模型,给出了当两个方案之间排序位置颠倒时某一属性值的最小变化量的计算方法,并且在此基础上,可找出最灵敏方案·最后给出了一个算例·     

带有方案偏好关系的区间型多属性决策方法

给出属性值为区间数、属性权重完全未知但已知方案偏好关系的多属性决策问题的决策方法。该方法首先通过求解一个二次规划模型来确定属性的权重,然后基于简单加权法则来计算方案的模糊综合评价值,再根据区间数的排序方法来对方案进行排序,从而得到最优方案。     

区间数多属性决策中决策矩阵的规范化方法

决策矩阵的规范化是多属性决策分析中的一个重要组成部分,针对具有不确定性区间数的决策矩阵的规范化问题,给出了两类实用的规范化方法,即基于区间数运算的规范化方法和基于误差传递的规范化方法·最后,给出了算例并说明了两类方法各自的特点·     

基于模糊推理的多目标决策方法——FSWT法

本文提出了一种基于模糊推理的对话式多目标决策方法——FSWT法,用隶属函数定量描述决策人对各目标值的满意度.决策人用自然语言评价由ε约束法求得的非劣解及其置换率,克服了SWT法中用整数表示代理值和决策人判断不精确性的困难.根据决策人基于其知识和经验的判断规则,经模糊推理修正满意度.     

基于概率不确定语言术语集和VIKOR法的多属性决策研究

将概率语言术语集概念中的语言术语推广到不确定语言变量,提出了概率不确定语言术语集的概念及其运算法则与基本性质,并在定义其得分值函数和精确函数的基础上,给出了任意两个概率不确定语言术语集之间的大小比较规则;然后,在运用概率不确定语言术语集刻画属性特征的背景下,利用多准则妥协解排序法,构建了多属性决策模型。最后,通过决策案例的计算,验证了该思想以及方法的可行性、有效性以及优越性。     

一种基于占优度的随机多属性决策方法

针对具有随机变量的随机多属性决策(SMADM)问题,提出了一种基于占优度的随机多属性决策方法.首先,给出了两个方案之间比较的占优度定义;然后通过计算针对每个属性的两两方案比较的占优度,构建占优度矩阵,并在此基础上,运用PROMETHEE Ⅱ方法得到方案的排序结果.结果表明,该方法具有概念清晰、计算过程简单等特点,较好地解决了运用基于随机占优准则的方法可能产生的信息损失问题.并通过一个算例说明了所提出方法的可行性和有效性.     

基于信息熵的模糊多属性决策方法

针对属性值为梯形模糊数的模糊多属性决策问题,给出一种基于信息熵的模糊多属性决策方法,并用实例进行检验.该方法利用信息熵求出各属性权重,利用简单加权法来计算方案的模糊效用值,根据梯形模糊数的期望值排序方法对方案进行排序和择优.用该方法选出的方案有效、可行而且计算简单,为解决模糊多属性决策问题提供了新途径.