一种基于图论和直觉模糊偏好关系的准则权重求解方法

直觉模糊偏好关系是处理复杂的多目标群决策间题非常有效的一种工具,其元素可通过对准则集内的所有准则实施两两比较确定.文章在已有的直觉模糊偏好关系的积性一致性和BWM方法的基础上,给出一个新的一致性定义,基于此定义提出一种新的基于图论并从直觉模糊偏好关系中导出准则权重的直觉模糊BWM方法.方法分为三个步骤:第一步,邀请专家组根据对称标度对准则集内的准则进行两两比较,给出每个专家的直觉模糊偏好关系,然后,用简化的直觉模糊加权几何算子将所有专家给出的直觉模糊偏好关系融合成群体的直觉模糊偏好关系;第二步,基于有向网络图设计一个算法,根据点的出度及入度对所有的准则进行排序,并鉴别出最重要和最不重要的准则,在文章给出的新的一致性定义基础上,建立了几个max-min优化模型,模型求解以实现从直觉模糊偏好关系中导出准则的优先权重;第三步,使用文章定义的一致性比率公式检验直觉模糊偏好关系的一致性程度以及所导出权重的可靠性;最后,将直觉模糊BWM决策方法运用于解决实际决策问题,探讨了一个评估医院门诊预约系统的例子,评估结果可以为医疗服务部门和需要进行门诊预约的患者提供决策参考.     

不确定风险偏好下的直觉模糊匹配决策方法

针对匹配信息为直觉模糊偏好关系的双边匹配问题,给出一种考虑主体风险偏好态度的决策方法.首先,定义了加性一致性直觉模糊偏好关系;然后,综合考虑主体给定的偏好关系以及风险偏好参数,建立并求解一种一致性偏差最小的非线性规划模型,从而获得最优排序向量;进而将其作为相应匹配对象的匹配度信息.在此基础上,构建最大化双方匹配度之和的多目标匹配模型,使用极大极小法转化为单目标线性规划模型,求解模型得到匹配结果;最后,通过一个算例表明所提方法的可行性与有效性.     

基于区间直觉模糊数的多属性多阶段冲突型大群体应急决策方法

本文针对属性权重和阶段权重未知且专家偏好表示为区间直觉模糊数的多属性多阶段大群体应急决策问题,提出一种新的决策方法。首先给出了区间直觉模糊数的相似度公式,利用模糊聚类法对各阶段的专家偏好进行聚类。在聚类过程中,为减小聚集结果的群体偏好冲突,以群体偏好一致性水平最大化为目标对聚类阈值进行设定。然后依据模糊熵、相对熵原理分别对属性权重和阶段权重进行计算,进而得到整个决策过程中的方案综合群体偏好。利用区间直觉模糊数的得分函数和精确函数对备选方案进行排序,最后利用算例对该方法的有效性和可行性进行验证。     

基于直觉模糊偏好信息的多阶段双边匹配方法

针对偏好序值难以区分匹配主体偏好强度的缺陷问题,考虑双边匹配的阶段性特征,提出一种多阶段双边匹配方法。首先将匹配主体的直觉模糊偏好信息转化成基本信任分配函数;然后依据直觉模糊相似度构建匹配权重优化模型,使用匹配权重对基本信任分配函数进行修正和证据合成,进一步,基于信任度给出了匹配满意度测度方法,建立双边匹配优化模型;最后通过算例分析验证了提出方法的有效性和可行性。     

积性一致性勾股模糊偏好关系及其群决策应用

研究评价信息为勾股模糊偏好关系(PFPR)的群决策问题。融合勾股模糊集与偏好关系提出PFPR的概念,并定义PFPR之间的相容测度。以直觉模糊偏好关系的理论框架为基础,提出积性一致性PFPR(MCPFPR)与标准化勾股模糊优先权重向量(PFPWV),并提供PFPWV构造MCPFPR的具体公式。为获取任意给定的PFPR的优先权重向量,以其与MCPFPR偏差最小、权重不确定程度最低为目标建立规划模型。进一步,将模型拓展成可以构造理想MCPFPR的整体目标规划模型,利用理想MCPFPR与个体PFPR之间的相容测度获取专家权重。针对专家权重未知的PFPR群决策问题,基于所提的目标规划模型与简单勾股模糊加权几何(SPFWG)算子提出一种群决策方法。通过解决大数据分析平台的评价问题验证所提方法的有效性和实用性。     

基于区间直觉模糊集的双边匹配决策模型及应用

许多经济管理活动中都涉及到双边匹配决策问题。由于双方主体决策过程中的复杂性,很多情况下的双方主体决策信息是模糊的。基于此,本文给出在区间直觉模糊环境下利用得分函数建立双边匹配模型的决策方法。在该方法中,首先将区间直觉模糊集矩阵转化为得分函数矩阵;然后以双边主体满意度最大为目标,构建了基于得分函数矩阵和匹配矩阵的双边匹配模型;通过求解该模型得到最优的匹配决策方案。最后,通过一个实例说明所提方法的可行性和有效性。     

基于偏好和动态直觉的产学研合作伙伴选择群决策分析

针对产学研合作伙伴选择的有限理性和偏好特性,基于直觉模糊多属性决策理论和相对熵理论,构建产学研合作伙伴选择群决策模型。运用动态直觉模糊加权几何算子(DIFWG)集成合作伙伴不同时段的个人准则决策矩阵,实现对产学研合作伙伴持续性的评价;运用直觉模糊有序加权平均算子(IFOWA)集成不同决策者的决策矩阵和偏好矩阵,并利用决策者对合作伙伴的主观偏好与对合作伙伴各准则的客观评价之间差距的极小化,基于加权平均思想,求取评价准则的客观权重;然后,引入相对熵求取评价对象理想的最优权重解,依据该解对各合作伙伴进行排序并选择;最终通过实证研究说明了该方法的有效性和可行性,充分利用直觉模糊理论,实现了产学研合作伙伴的“群偏好—多时段—群决策”的全面评价。     

基于区间直觉模糊集的多阶段动态双边匹配决策方法

在双边匹配问题中,偏好强度很难用具体的数值来描述,加之双边匹配具有阶段性特征,因此论文从以上两个方面提出一种新的处理多阶段双边匹配的方法。首先,依据每阶段的匹配最优信息动态分配权重;其次,提出不确定动态区间直觉模糊加权几何(UDIIFWG)算子,并用该集结算子将多个阶段的偏好信息进行集结,并基于得分函数矩阵和匹配矩阵构建以双边主体满意度最大为目标的匹配决策模型,通过求解该模型得到最优的匹配决策方案。最后,通过算例对所提方法加以验证。     

基于加性一致的直觉模糊偏好关系一致性检验与调整新方法

本文研究了基于直觉模糊偏好关系的决策问题,提出了一种新的基于加性一致的直觉模糊偏好关系决策方法。首先,基于加性一致的直觉模糊偏好关系,提出了一种新的检验指标。在此基础上,给出了直觉模糊偏好关系可接受加性一致性定义。然后,针对不满足可接受加性一致的直觉模糊偏好关系,设计了一种一致性调整新方法,并证明了方法的收敛性。最后,提出了一种基于直觉模糊偏好关系的决策方法,并通过实例分析和比较分析说明了新方法的可行性和合理性。     

犹豫直觉模糊偏好关系积性一致性及其在群决策中的应用

模糊偏好关系在群决策中得到了广泛研究,针对犹豫直觉模糊集既能反映决策者偏好和非偏好的信息,又能描述其犹豫心理的特点,提出了犹豫直觉模糊偏好关系及其积性一致性的定义。为了修复不一致的犹豫直觉模糊偏好关系,先构建积性一致性指标,然后提出两种修复方法。最后,将犹豫直觉模糊偏好关系应用到群决策中,通过实例和比较说明了两种修复方法的有效性和合理性。     

考虑后悔规避与匹配意愿的直觉模糊双边匹配方法

针对直觉模糊偏好信息的双边匹配问题,提出一种考虑匹配主体后悔规避心理行为和匹配意愿的双边匹配方法。首先,将双边主体的直觉模糊偏好信息转化为效用值;然后,依据后悔理论的思想,通过一方主体将另一方主体进行两两比较计算每个主体的后悔值和欣喜值,进而计算每个主体的总体后悔欣喜值,构建匹配满意度计算规则,建立双边匹配多目标优化模型,通过分析现有匹配意愿系数确定方法的不足,给出一种新的匹配意愿系数确定方法,在此基础上,考虑双边主体的匹配意愿,采用线性加权法将多目标优化模型转化为单目标规划模型进行求解,获得双边匹配结果;最后,通过一个算例验证了提出方法的可行性和有效性。     

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。     

基于时间度的动态直觉模糊多属性妥协决策

针对当前动态直觉模糊多属性决策方法存在的不足,提出一种基于时间度的动态直觉模糊妥协决策方法。引入时间度准则,基于逼近理想解法融合主客观两类赋权法,获得兼顾主观偏好和样本客观信息的时序权重,克服现有时序权重主观赋值的随意性,同时运用直觉模糊熵(IFE)确定不同时序状态下各属性权重;根据动态直觉模糊加权几何算子(DIFWG)集结不同时序直觉模糊决策矩阵,构造动态直觉模糊综合决策矩阵,并利用VIKOR法,提供兼顾群体效用最大化与个体后悔最小化的各方案妥协折中排序,得到与理想解最近的妥协方案;以分布式创新企业合作伙伴选择为例,验证该方法在实际决策过程中的可行性和有效性。     

毕达哥拉斯模糊环境下基于TODIM的双边匹配决策方法

本文考虑决策者在实际问题中存有的多种决策心理,针对毕达哥拉斯模糊偏好下考虑双边主体损失规避和参照依赖心理行为的双边匹配问题提出一种决策方法。对于双边主体给出的毕达哥拉斯模糊偏好信息,依据TODIM(Tomada de Decis■o Interativa Multicritério)思想获得双边主体相较于另一边匹配主体的总体优势度,进而构建双边主体的满意度矩阵;而后,在考虑双边主体一对一的数量匹配约束下,以实现双边主体满意度最大化为决策目标,建立多目标双边匹配决策模型;最后,通过线性加权法进一步将其转化为单目标双边匹配模型,通过模型求解获得最优双边匹配方案;一个实际供应链管理系统软件的交易匹配算例验证本方法的可行性和有效性。     

一种有方案偏好的TOPSIS区间直觉模糊多属性决策方法

考虑了决策者对方案具有一定偏好,且偏好信息和决策信息都为区间直觉模糊数的多属性决策问题.首先,基于偏差极小化的思想,利用区间直觉模糊得分函数构造优化模型,计算属性权重,然后将TOPSIS方法拓展到区间直觉模糊环境中对方案进行排序,进而提出了一种有方案偏好的TOPSIS区间直觉模糊多属性决策方法.最后,通过实例表明了所提方法的有效性和实用性.     

考虑决策者风险偏好的区间直觉模糊多属性群决策方法

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。     

加型一致性毕达哥拉斯模糊偏好关系

在模糊偏好关系两种等价的加型一致性概念基础上,通过简单的数学证明,分析了区间值模糊偏好关系、直觉模糊偏好关系的相应的两种加型一致性并不是等价的.然后,在加型一致性直觉模糊偏好关系的启发下,构造了可以与毕达哥拉斯模糊偏好关系相互转换的两个区间值模糊偏好关系,并利用它们的加型一致性,定义了加型一致性毕达哥拉斯模糊偏好关系,并分析了其与杨艺等定义的加型一致性毕达哥拉斯模糊偏好关系的关系.其次,研究了加型一致性毕达哥拉斯模糊偏好关系的性质以及毕达哥拉斯模糊偏好关系的满意一致性,并给出满意一致性毕达哥拉斯模糊偏好关系下的方案优劣排序算法.最后,通过两个计算实例说明了排序算法可行有效.     

一种有方案偏好的直觉模糊多属性决策方法

研究了方案属性值和偏好值均为直觉模糊数的多属性决策问题.首先,通过分析部分文献中利用方案属性值与偏好值之间的偏差建立并求解规划模型,从而得到属性权重的不合理性.其次,在最小化方案综合评价值与偏好值偏差的基础上,建立并求解一个规划模型计算出属性权重.然后,利用方案综合评价值的得分函数和准确度函数对方案进行排序,从而得到了一种有方案偏好的直觉模糊数多属性决策方法.最后,通过一个实例说明了该方法的合理性与有效性.     

基于对偶犹豫模糊偏好信息的双边稳定匹配决策方法

针对基于对偶犹豫模糊偏好信息的双边稳定匹配问题,提出了一种新的匹配方法.首先,给出了基于对偶犹豫模糊偏好信息的双边稳定匹配问题的描述;然后,依据双边主体给出的偏好信息构造对偶犹豫模糊偏好矩阵,使用投影技术将对偶犹豫模糊偏好矩阵转化为满意度矩阵;接着,以双方主体满意度最大化为目标,考虑稳定匹配的约束条件,构建了匹配模型;进而,运用组合满意度分析方法,将多目标优化模型转化为单目标优化模型,通过模型求解得到最优的匹配方案;最后,实例分析说明了所提方法的实用性和有效性.     

基于直觉模糊软集的群决策方法研究

研究了专家权重未知情况下基于直觉模糊软集的群决策问题.首先利用距离提出了一种基于直觉模糊软集的决策算法.然后通过考虑专家个体提供信息本身的不确定性和专家之间提供的信息间的一致性,定义了直觉模糊软集的知识测度和基于α-相似关系的一致度,由此提出了一种确定专家权重的方法.进而给出了一种基于直觉模糊软集的群决策算法.最后通过实例说明所提出算法是有效的与合理的.