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相似文献
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1.
提出了一种考虑决策者风险偏好且属性权重信息不完全的区间直觉模糊数多属性群决策方法。同时考虑相似度和接近度,确定每一属性的决策者权重。为了考虑决策者风险偏好对决策结果的影响和避免区间直觉模糊矩阵的渐进性,引入了决策者风险偏好系数,将集结后的综合决策矩阵转换成区间数矩阵。然后,为了客观地求出属性权重信息不完全环境下属性的权重,构建了基于区间直觉模糊交叉熵的属性权重目标规划模型,该模型不仅考虑了评价值的偏差,也强调了评价值自身的可信度。最后,通过研发项目选择问题的实例分析说明了所提方法的合理性和优越性。  相似文献   

2.
在对策问题中,行动方案的选择不可避免的需要对预期支付值(收益值)进行估计和排序,且选择结果往往受到现实局中人风险偏好程度的影响.因此,该文针对局中人具有风险偏好及支付值为梯形直觉模糊的双矩阵对策进行了模型及求解方法的探讨.首先,提出了具有风险偏好的梯形直觉模糊数排序方法,再利用双线性规划求解方法,对梯形直觉模糊双矩阵对策进行求解.最后以企业营销策略选择为例,表明了该方法的有效性和实用性.  相似文献   

3.
决策者的风险偏好对决策有着重要的影响。本文通过引入反映决策者风险偏好程度的风险参数,基于直觉模糊数的隶属度、非隶属度和犹豫度,定义排序直觉模糊数的含风险参数的得分函数,并结合直觉模糊加权平均算子给出了一种属性值为直觉模糊数的多属性决策方法。通过算例阐明该方法的可行性和有效性。  相似文献   

4.
在支付矩阵和约束条件都是灰色的情况下,给出灰双矩阵博弈的一般形式,并且定义了灰双矩阵博弈的均衡解,证明灰双矩阵博弈的均衡解可由求解一个非线性规划问题得到.  相似文献   

5.
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PA (TFNIFPA)算子的决策方法.首先,基于TFNIFN的运算法则和PA (Power Average)算子,定义了TFNIFPA算子.然后,研究了该算子的一些性质,建立基于TFNIFPA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.  相似文献   

6.
剖析质量链结构且阐述各结构要素的意义,提出质量链风险指标体系及风险等级的三角模糊数划分方法,在专家评定节点风险的三角模糊数矩阵的基础上,设定专家权重、指标权重、企业权重,采用逐次矩阵乘法的方法最终得出质量链风险的三角模糊数数值.对某一纺织机械厂,对3个上游企业和2个下游企业组成的质量链进行风险评价,得出(0.301,0.347,0.386)的结论.  相似文献   

7.
首先提出了一种直觉三角模糊数集聚类的方法,然后考虑到属性信息分布的疏密程度,针对属性值为直觉三角模糊数的多属性决策问题提出了直觉三角模糊数密度算子,给出了密度算子与已有几种信息集结算子合成的形式,并研究了直觉三角模糊数密度算子的性质.最后通过一个决策算例说明了直觉三角模糊数密度算子的有效性.  相似文献   

8.
刘家和  金秀  苑莹 《运筹与管理》2016,25(1):166-174
考虑投资者面临证券市场随机和模糊的双重不确定性,把证券收益率视为随机模糊变量。在前景理论下考虑投资者的风险态度,建立不同的随机模糊收益率、期望收益隶属度函数和目标权重,构建考虑投资者风险态度的随机模糊投资组合模型。采用实证方法把市场分为下降和上升两个阶段,研究不同风险态度投资者的投资组合差异及模型表现。结果表明:投资者的风险态度会影响投资组合的结构;考虑投资者风险态度的随机模糊投资组合模型,能够满足不同风险态度投资者对投资收益和风险的差异需求,且在实际投资决策中具有可行性。  相似文献   

9.
考虑决策者心理行为的直觉语言多属性决策方法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
针对应用直觉语言集来表达决策信息的语言多属性决策问题,在考虑决策者有限理性的心理行为基础上,提出一种决策方法。该方法通过比较每个属性下方案之间的得分函数和精确函数, 构建方案的收益-损失分析矩阵。在考虑决策者参照依赖和损失规避心理行为基础上,计算每个方案相对于其它方案在每个属性下的收益-损失值优先度;在此基础上,计算备选方案的综合优先度, 并根据其大小对方案进行排序择优。最后通过一个算例验证所提出方法的有效性和合理性。  相似文献   

10.
三角直觉模糊决策的变权方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
研究了属性值为三角直觉模糊数的多属性决策问题,提出了一种基于变权综合的决策方法。首先,针对三角直觉模糊数,提出一种新的三角直觉模糊排序方法;其次,定义了三角直觉模糊变权加权算术平均算子和三角直觉模糊变权加权几何平均算子;然后,提出一种基于三角直觉模糊变权集成算子的多属性决策方法;最后,数值算例说明了该方法的有效性。  相似文献   

11.
首先,给出直觉模糊矩阵幂的隶属度和非隶属度的表达形式.其次,定义直觉模糊矩阵的最小正周期数和收敛指数,得到单增的直觉模糊矩阵幂序列是收敛的结论.最后,给出直觉模糊矩阵幂序列收敛的两个充分条件.  相似文献   

12.
在已有的大部分投资组合模型中,证券的收益服从随机分布或者模糊分布。然而,在实际的市场中存在大量的不确定性,市场不仅具有内在的风险,也存在由投资者个体差异产生的背景风险。本文推导随机模糊数的高阶矩性质,构建一个考虑背景风险的高矩三角模糊随机投资组合风险模型,采用沪深股市的数据分析背景风险对投资组合的影响。  相似文献   

13.
本文给出一种新的双论域上的直觉模糊粗糙集模型,定义的近似算子能够保证被近似集与其上、下近似处于同一论域上.首先,在双论域近似空间中,定义三种直觉模糊集的上、下近似,并研究它们之间的关系.其次,在双论域直觉模糊近似空间中,给出由两个论域上直觉模糊二元关系诱导的单个论域上的直觉模糊二元关系,并进一步给出直觉模糊近似算子的构...  相似文献   

14.
推动公众参与第三方国际环境审计平台,有助于降低信息不对称,加大企业环境治理的驱动力。如何在公众参与下使企业环境治理动机能够更加积极是第三方国际环境审计面临的重要一环。本文结合三角模糊理论和博弈论,构建了公众参与下企业加入第三方国际环境审计的博弈模型,探讨了公众监督与企业加入第三方国际环境审计博弈策略选择的影响因素及其互动机制。研究结果表明:公众健康损失赔偿、公众参与监督成本、公众好感度增加而给企业带来的隐性收益以及加入第三方国际环境审计前后的收益差、成本差等因素均对企业是否决定加入第三方国际环境审计起着重要作用。本文的研究验证了第三方国际环境审计在降低信息不对称中的重要作用,拓宽了从第三方国际环境审计视角降低环境信息不对称的研究领域,从而能够促进企业实施绿色环境行为。最后,利用三角结构元法和可能度方法为具体数值算例求解,并进行了敏感性分析,加以验证研究结论的正确性及可行性。  相似文献   

15.
1 引 言 矩阵分解具有非常重要的应用.例如,可以利用矩阵的LU分解回代求解线性方程组Ax=b.对于在有理函数的计算中经常遇到的以柯西矩阵为系数的线性方程组的求解问题,需要做柯西矩阵的三角分解.  相似文献   

16.
直觉模糊联盟合作博弈的非线性规划模型   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
本文研究联盟是直觉模糊集的合作博弈。首先,给出直觉模糊联盟的定义,并根据Choquet积分的直觉模糊形式,得到直觉模糊联盟合作博弈的区间值特征函数,进一步证明直觉模糊联盟合作博弈的区间值特征函数具有超可加性、凸性、弱超可加性. 其次根据区间数的闵可夫斯基距离、区间数的排序及损失函数的定义,建立直觉模糊联盟合作博弈的非线性规划模型,并对其求解得到最优分配. 最后给出一个具体的事例说明本文所建立的模型的合理性和有效性。  相似文献   

17.
基于三角模糊数的判断矩阵的改进及其应用   总被引:29,自引:0,他引:29  
利用模糊概率及期望值将基于三角模糊数的专家判断矩阵转化为非模糊数判断矩阵,使得新矩阵可以进行一致性检验,并通过实例分析验证该方法的有效性和实用性。  相似文献   

18.
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。  相似文献   

19.
关于三角模的直觉模糊群及其同态像   总被引:10,自引:0,他引:10  
本文在K.Atanassov引进的直觉模糊集概念的基础上,利用T模和S模,定义了两个直觉模糊集的乘积.给出了关于三角模的直觉模糊群的概念及其等价命题,最后在两个经典群同态与同构意义下,研究了这种直觉模糊群的同态像及原像等问题。  相似文献   

20.
乐琦 《运筹与管理》2017,26(6):24-28
本文从匹配意愿的视角研究了基于直觉模糊集信息的双边匹配问题。首先给出了直觉模糊集和双边匹配的概念;接着描述了考虑匹配意愿的直觉模糊双边匹配问题。为求解该问题,先将直觉模糊集矩阵转化为得分矩阵。以每个主体得分最大为目标,在一对一双边匹配约束条件下,建立了双边匹配模型。依据得分矩阵,计算匹配意愿矩阵;依据匹配意愿矩阵,将双边匹配模型转化为单目标优化模型;通过求解该模型获得“最佳”双边匹配。最后,通过一个人岗匹配实例说明了所提双边匹配决策的可行性和有效性。  相似文献   

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