区间三角模糊多属性决策的GRA扩展方法

针对属性权重信息部分己知且属性值以区间三角模糊数形式给出的多属性决策问题,提出了一种基于灰色关联分析(GRA)扩展的决策方法.首先给出了区间三角模糊数的定义,然后依据传统GRA法的基本思想建立了区间三角模糊数多属性决策问题的决策步骤.最后给出了一个实例分析,所得结果表明了方法的实用性和可行性.     

基于方案偏好值的属性关联区间多属性决策

针对属性值为区间数,属性权重完全未知,但给出方案的主观偏好值,部分属性偏好关系以及属性交互类型的属性关联多属性决策问题给出决策方法.首先建立期望值目标规划模型,确定出属性集的M(o|¨)bius表达式以及属性权重,然后利用扩展的区间Choquet积分算子对决策信息进行集结,计算出各方案的区间模糊综合评价值,再利用比较区间数的期望值方法,从而得到方案的最终排序.最后给出了分析实例以说明所提出方法的有效可行性.     

基于新型区间直觉三角模糊熵的多属性决策方法

在进行区间直觉模糊多属性决策时,有时属性权重是未知的,针对这一问题,提出一种新型区间直觉三角模糊熵的决策方法.首先,给出该新型区间直觉三角模糊熵定义和相关定理,应用该区间直觉三角模糊熵确定属性的权重.然后,基于逼近理想解排序法(TOPSIS)的思想,采用改进的加权欧几里得距离,进行区间直觉模糊群决策,并给出决策步骤.最后,将该方法应用在供应链选择的群决策问题中,通过算例实验验证了该方法的有效性与可行性.     

属性值和权重均是区间三角模糊数的群体决策方法

研究属性值和属性权重均用区间三角模糊数来表示的群决策问题,提出了一种基于集对分析二元联系数的决策方法。借鉴集对分析理论和统计学理论的思想,将区间三角模糊数转化为"均值+方差"二元联系数的形式,保留了区间三角模糊数决策信息中的确定性与不确定性。集结专家偏好得到二元联系数集结矩阵,给出了两个直观且合理的决策准则。与已有利用模糊集成算子集结区间三角模糊数偏好并基于可能度矩阵进行排序的方法相比,该方法在决策过程中保留了模糊偏好信息的不确定性,使得决策结果更客观和可信,且计算更为简便。通过对实例进行分析验证了方法的实用性和有效性。     

基于差值测度和区间测度的多属性灰靶决策方法

针对决策信息为区间灰数且属性权重未知的多属性决策问题,提出一种基于差值测度和区间测度的区间灰数信息下灰靶决策方法.首先,定义区间灰数的差值测度和区间测度,由此对区间灰数进行排序并确定正、负靶心;然后,给出区间灰数间的距离公式,通过计算正、负靶心距以及正负靶心间距确定综合靶心距,以综合靶心距最小化和灰熵最大化为目标确定属性权重,进而依据综合靶心距对方案进行排序;最后,通过一个实例验证该方法的有效性和可行性.     

基于模糊熵-熵权法的混合多属性决策方法

针对决策信息以区间数、直觉模糊数和语言变量给出的混合多属性决策问题,提出了基于模糊熵-熵权法的混合多属性决策方法。通过规范化的方法把区间数转化为直觉模糊数,建立了直觉模糊数与语言变量的对应关系,把混合多属性决策信息统一在同一决策框架下;然后利用熵权法确定属性的客观权重区间,通过求解属性信息模糊熵最小的线性规划模型得到属性客观权重;再与主观赋权方法相结合确定属性的组合权重;最后应用相对熵排序法得到方案的最终排序结果。算例分析表明方法的可行性和实用性。     

不确定决策环境下绿色供应商选择方法研究

针对不确定环境下绿色供应商选择问题,提出了一种属性权重信息完全未知且属性值以区间数形式给出的多属性决策方法。基于区间数相离度概念,定义了区间数的平均差,建立属性权重计算方法——带参数的平均差极大化方法。此方法具有一定的柔性,可以通过参数来调节属性之间的差别程度。最后把该方法应用于绿色供应商选择,说明了该方法的实用性和有效性。     

属性权重未知的区间型多属性决策方法

针对方案的属性值为区间数并且属性权重完全未知的多属性决策问题,提出了一种新的多属性决策方法.基于联系数理论,首先构建了联系数之间的距离公式;其次引入方案间相对相离度和相对相离度矩阵等概念及其计算公式;然后将区间数属性值转化为联系数表示,利用所提出的概念和公式进行多属性决策,从而得到方案间的优序排列.决策方法直观简单,避免了属性权重的计算.最后给出实例说明了提出的方法具有合理性和有效性.     

动态区间三角模糊多属性决策的TOPSIS扩展方法

针对各决策时段的时间权重已知,属性值以区间三角模糊数形式给出的动态多属性决策问题,提出了一种基于逼近于理想解排序(TOPSIS)拓展的决策分析方法.方法首先利用给出的动态区间三角模糊加权平均(DITFWA)算子对各时段的评价值进行集成,以获取综合评价值.然后依据传统TOPSIS法的基本思想,对整个方案集进行排序并择优.最后给出一个实例进行分析,所得结果表明了该方法的实用性和可行性.     

基于区间数正态分布假设的多属性决策集对分析

针对属性权重未知的区间数多属性决策问题,根据区间数取值为正态分布假设时获得期望值μ和标准差σ所提供的信息,应用集对分析理论把μ和σ写成二元联系数,并计算二元联系数的模,再根据属性值模的变差(为最大的属性在属性体系中应该有较大权重的原理),计算各属性权重,在此基础上建模、计算、决策,方法简明,结论可靠,便于作不确定性分析,有利于科学决策.