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《数学的实践与认识》2015,(20)
研究了属性值以区间值三角模糊数表示的群决策问题,对属性值为模糊数的HFGB算子进行扩展,定义了区间值三角模糊数几何加权均值(ITFGWM)算子.同时对Carson定义的均值进行扩展,从而给出了区间值三角模糊数的均值定义.在此基础上,基于ITFGWM算子、均值及可能度,提出了区间值三角模糊数的模糊多属性群决策的新方法,最后给出一个实例进行分析,结果表明了此方法的实用性和可行性. 相似文献
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基于TOPSIS的区间直觉模糊多属性决策法 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
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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. 相似文献
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研究了属性权重完全未知的区间直觉梯形模糊数的多属性决策问题,结合TOPSIS方法定义了相对贴近度及总贴近度公式.首先由区间直觉梯形模糊数的Hamming距离给出了每个方案的属性与正负理想解的距离,基于此,给出了相对贴近度矩阵,根据所有决策方案的综合贴近度最小化建立多目标规划模型,从而确定属性的权重值,然后根据区间直觉梯形模糊数的加权算数平均算子求出各决策方案的总贴近度,根据总贴近度的大小对方案进行排序;最后,通过实例分析说明该方法的可行性和有效性. 相似文献
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针对各决策时段权重未知、属性值以三角模糊数形式给出的动态多属性决策问题,给出模糊有序加权几何平均(FOWGA)算子.算子可以对各时段属性信息进行横向和纵向的集结,从而得到方案的排序.最后通过实例分析说明方法的有效性和可行性. 相似文献
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针对属性值为区间三角模糊数,权重信息不完全的多属性决策问题,为保证决策的准确性,构建了一种基于信息理论思想的决策方法.首先给出区间三角模糊集(数)的海明距离(Hamming distance)的定义,再利用极大偏差法建立线性规划模型计算属性的权重,最后用TOPSIS方法对方案进行排序,并给出此方法的计算步骤,通过实例验证了该方法的有效性. 相似文献
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针对模糊群体多属性决策问题,给出一种基于理想点法(TOPSIS)的多属性决策方法.方法先用三角模糊数的形式表示专家评价值的模糊性和不确定性,而后考虑了专家在不同评价属性中的重要程度和意见的相似度,并将专家意见进行集结得到专家群体关于方案集的模糊决策矩阵,最后定义了三角模糊数形式的正负理想方案,通过计算各方案与正负理想方案的距离以及各方案与理想点的相对接近度,最终确定最优方案.通过实例分析说明了该方法的可行性和有效性. 相似文献
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研究了有序梯形模糊数来表示不确定语言环境下的灰色关联TOPSIS多属性决策问题。首先应用有序梯形模糊数标度方案属性偏好信息,在传统梯形模糊数基础上增加了一个方向属性,使得决策信息的表示更加细腻;提出了有序梯形模糊环境下多属性决策灰色关联TOPSIS综合优选算法,引入了距离和灰色关联度相结合的综合贴近度公式,实现最优方案与理想方案的位置与曲线形状的一致性;最后通过制造系统内流动控制实例说明了所提出有序梯形模糊灰色关联TOPSIS方法的可行性和有效性。 相似文献
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基于区间值直觉模糊集的TOPSIS多属性决策 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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