三角犹豫模糊Heronian平均算子及其在多属性决策中的应用

针对属性间含有关联信息的三角犹豫模糊多属性决策问题,提出一种基于三角犹豫模糊Heronian平均算子的决策方法。首先,考虑已有Heronian平均算子仅适用输入变量为两参数的情形,进一步定义三参数加权Heronian平均(TPWHM)和三参数加权几何Heronian平均(TPWGHM)算子,证明所提算子具有还原性、幂等性、单调性和有界性等性质,并研究它们的几种特例。其次,将TPWHM和TPWGHM算子推广至三角犹豫模糊决策环境下,提出三角犹豫模糊三参数加权Heronian平均(HTFTPWHM)和三角犹豫模糊三参数加权几何Heronian平均(HTFTPWGHM)算子,并证明算子的优良性质。在此基础上,提出基于两种算子的决策分析方法,并用来解决三角犹豫模糊决策问题。最后,通过算例验证所提方法的可行性和合理性。     

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。     

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。     

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。     

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...     

考虑可信度的犹豫模糊多属性决策方法研究

为深入研究犹豫环境下多属性决策问题,提高决策的科学性和准确性,本文在已有研究成果的基础上,充分考虑犹豫模糊集中隶属度函数的差异性对决策结果的影响。论文引入了专家可信度的思想对犹豫模糊信息进行集成,将一组数值转化为一个数值,进而实现犹豫模糊信息的对比研究,以此构建了一种考虑可信度的犹豫模糊多属性决策方法。最后,论文以汽车零部件供应商选择问题为例,验证了该方法的有效性。     

直觉模糊Power交叉影响平均算子及其在群决策中的应用

考虑到不同直觉模糊集的隶属度与非隶属度之间可能存在着某些关联和相互影响,本文将Power算子推广到直觉模糊环境中,提出了直觉模糊Power几何交叉影响平均算子和直觉模糊Power算术交叉影响平均算子,研究了其性质并做了比较分析。通过实例,说明了新的集成算子在群决策应用中的有效性。最后将本文提出的算子与现存的直觉模糊Power几何平均算子做了稳定性比较。     

区间数Heronian平均算子

定义了区间数Heronian平均算子以及区间数加权Heronian平均算子,并探讨了它们的性质.然后,提出了区间数几何Heronian平均算子以及区间数几何加权Heronian平均算子,并研究了它们的性质.最后,将区间数加权Heronian平均算子和区间数几何加权Heronian平均算子应用于多属性决策,说明了它们的有效性.     

Pythagorean犹豫模糊语言Maclaurin集结算子及其应用

基于Pythagorean犹豫模糊集、直觉模糊语言集和Maclaurin对称平均算子研究了属性间关联关系的Pythagorean犹豫模糊语言多属性决策问题.首先,定义了Pythagorean犹豫模糊语言集,并提出了Pythagorean犹豫模糊语言数的运算法则、得分函数及其精确函数.然后,根据Pythagorean犹豫...     

模糊环境下的多属性决策分析

探讨经典决策理论中最常见的乐观型、悲观型和赫威斯型决策方法在模糊环境下的表现形式 ,并以左、右模糊集和海明距离为基础提出了新的模糊多属性决策的算法。     

模糊多属性决策中模糊属性值的规范化方法

模糊属性值的规范化是模糊多属性决策分析中的一个基础性问题。本文针对由有界模糊数表示的收益类属性值和成本类属性值,基于模糊数的扩展线性运算和期望值算子,提出了三种规范化方法,同时说明了它们各自的特点,并对这些方法进行了比较。最后给出了算例。     

基于区间值直觉模糊集的TOPSIS多属性决策

基于区间值直觉模糊集,提出了一种新的TOPSIS模糊多属性决策方法。首先介绍区间直觉模糊集的概念,定义了两个区间值直觉模糊集之间的距离;然后根据TOPSIS方法的原理,定义了两个区间值直觉模糊集的接近系数,通过计算备选方案到区间值直觉模糊正理想解和负理想解的距离来确定接近系数,从而判断备选方案的优劣次序。最后,通过一个具体实例来说明这种方法的有效性和具体计算过程。     

模糊多属性决策的投影折衷方法

基于矢量投影的思想,导出了分量为L-R型梯形模糊数的模糊矢量投影的计算公式。通过将加权后的方案矢量投影到理想解上,再将负理想解投影到方案矢量上,进而在两个投影的基础上构建方案与理想解的相对贴近度,用以确定多属性决策方案的优劣次序。同时,本文以实例对这一决策方法进行了说明。     

基于直觉模糊集的多属性决策方法

对基于直觉模糊信息的多属性决策问题进行了研究,引入了直觉模糊数的得分函数、直觉模糊正理想点和负理想点,然后给出了基于TOPSIS的多属性决策方法,通过计算各备选方案的得分向量与直觉模糊负理想点得分向量之间的距离来确定各备选方案的综合评价指数,进而判断方案的优劣次序.最后,通过一个具体的实例分析说明了该方法的有效性与具体应用过程.     

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TOPSIS的区间直觉模糊多属性决策法

对基于区间直觉模糊信息的多属性决策问题进行了研究。给出了区间直觉模糊数之间的距离公式,并定义了区间直觉模糊正、负理想点,进而提出了一种基于TOPSIS的区间直觉模糊多属性决策方法。最后进行了实例分析。