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...     

基于犹豫模糊偏好关系群决策的共识达成及其在信用风险评价中的应用

提出了基于犹豫模糊偏好关系群决策的共识达成过程.首先,定义犹豫模模糊偏好关系的期望一致;然后,基于期望一致构建数学规划得到评价指标的权重向量,通过直接共识框架建立了交互式的共识调整模型,该模型采用反馈机制,以方便专家进行信息修正,为了尽可能保留专家的原始信息,每次调整只是调整一个位置的偏好值,经过多轮的调整直到达到满意...     

双蕴含算子及其在Fuzzy关系方程中的应用

本文在全序完备格L上定义了双蕴含算子“(?)”。讨论了L上及L-Fuzzy矩阵上算子“(?)”的若干性质,分别得到了Fuzzy关系方程AX=A(XA=A)及Fuzzy不等方程AX≤A(XA≤A)的解,给出了L-Fuzzy矩阵有广义下逆的一个充分必要条件及幂等阵的两个广义逆。     

直觉模糊优先有序加权距离算子及其在多属性群决策中的应用

在一些多属性群决策问题中,属性间可能存在一定的优先等级,因此在决策过程中有必要考虑属性间的优先关系。本文首先基于COWA算子定义了一种新的直觉模糊值间的距离。其次,基于属性间的优先关系,利用直觉模糊值的熵值给出多属性群决策问题中关联权重的计算方法。为了解决具有优先级的直觉模糊多属性群决策问题,定义了直觉模糊优先有序加权距离(IFPOWD)算子,并且提出了基于IFPOWD算子的多属性群决策方法。最后,运用实例证明了方法的有效性。     

区间直觉梯形模糊Bonferroni平均算子及在多属性群决策中的应用

针对决策信息为区间直觉梯形模糊数(IVITFN)且属性间存在相互关联的多属性群决策(MAGDM)问题,提出一种基于加权区间直觉梯形模糊Bonferroni平均(WIVITFBM)算子的决策方法.首先,基于IVITFN的运算法则和Bonferroni平均(BM)算子,定义了区间直觉梯形模糊Bonferroni平均(VITFBM)算子和WIVITFBM算子.然后,研究了这些算子的一些性质,建立基于WIVITFBM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。     

模糊多目标群决策在辅导员定量考核中的应用改进

在高等院校中,辅导员考核是一项非常重要的工作,但是由于考核体系指标很多是定性的,给考核工作带来了不小的难度,模糊多目标群决策算法可以解决此问题;考虑到辅导员定量考核的特殊情况,对算法又做了改进,使其更符合实际情况,最后,给出2009年实际考核的例子来验证算法的正确性和有效性.     

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。     

基于隶属模糊二元语义的群决策方法

提出(隶属)模糊二元语义的描述方法,并建立其与区间模糊数之间的联系,从而构造区间偏好关系矩阵用于解决群决策问题.这种方法结合了模糊二元语义描述和区间计算的优点.最后给出具体实例予以说明.     

一种直觉模糊多属性群决策方法及其在群决策中的应用

对以直觉模糊数形式表示的信息和属性权重完全未知的多属性群决策问题进行了研究.提出了一种基于熵值的直觉模糊数距离测度方法,同时对传统的比较得分函数和精确函数的直觉模糊数排序方法进行了改进,定义了一种新的排序公式;进而利用此距离度量公式,引入到基于直觉模糊数之间距离的离差最大化方法中,确定属性的权重,提出了一种基于属性权重完全未知的直觉模糊多属性群决策方法.最后,将此方法运用在ERP选型中.     

犹豫模糊环境下的变权综合决策方法及其在群决策中的应用

对因素权重为实数而因素状态值为犹豫模糊元的多因素不确定性决策问题,先由实数型状态变权向量导出犹豫模糊状态变权向量,由此得出犹豫模糊变权公式,进而建立犹豫模糊环境下的变权综合决策模型.然后将犹豫模糊变权综合决策模型应用于群决策,给出了相应的群决策算法.最后通过一个应用实例说明了本文所构建变权综合决策模型及相应群决策算法的有效性.     

不确定语言环境下基于ULHGA算子的群决策方法

研究属性权重和专家权重为确定的实数,属性值为不确定语言变量的多属性群决策问题.提出了一种新的数据信息集成算子不确定语言混合几何集结(ULHGA)算子,并给出不确定语言环境下基于ULWGM算子和ULHGA算子的一种群决策方法.最后进行实例分析,说明该方法的实用性和有效性.     

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。     

导出的纯语言OWGA算子及其在的群决策中的应用

研究属性权重、专家权重和属性值均为纯语言变量的多属性群决策问题,利用纯语言变量的运算规律,提出一种新的数据信息集成算子:导出的纯语言有序加权几何平均(IPLOWGA)算子。并且给出纯语言环境下基于IPLOWGA算子和PLOWGA算子的一种群决策方法。最后,进行实例分析,说明该方法的实用性和有效性。     

模糊群决策的逼近于理想解排序法

首先给出一致性互补判断矩阵元素与排序权重的一种新逻辑关系,并以模糊极大集和模糊极小集作为模糊正理想解和模糊负理想解。然后,通过α-截集将模糊数转化为α水平下的区间数,并构造基于贴近度的可能度矩阵,利用所提出的逻辑关系确定在α水平下的排序权重。最后集结各水平下的权重得到最终的排序权重。     

图犹豫模糊Power Heronian平均算子及其在多属性决策中应用

针对需要同时考虑属性关联性及整体均衡性多属性决策问题,联合图犹豫模糊集对于不确定信息的表达优势,提出一种基于图犹豫模糊Power Heronian平均算子的多属性决策方法.首先,给出图犹豫模糊数的得分函数、精确函数及距离公式;在此基础上,提出图犹豫模糊Power Heronian平均算子和图犹豫模糊Power加权Her...     

模糊推理的变权综合算法及其构造的模糊系统响应能力分析

将变权综合原理应用于模糊推理,提出一种新的模糊推理算法-变权综合推理算法,并给出利用模糊蕴涵算子确定规则变权的方法。证明了由一些正常蕴涵算子如Lukasiewicz蕴涵、Goguen蕴涵、Godel蕴涵、Dubois-Prade蕴涵等确定的变权综合算法是相容的。进一步分析了该变权综合算法构造的模糊系统的响应能力,结果表明:基于这些正常蕴涵算子的变权综合算法构造的模糊系统具有泛逼近性。     

基于毕达哥拉斯犹豫模糊距离测度的灰关联双向投影决策法

为解决多属性决策单方向偏差难题所提出的灰关联投影法尚存在适用性差的技术不足。为此,在借鉴双向投影技术要点的基础上联合新型灰关联系数,并引入毕达哥拉斯犹豫模糊集的表达优势,提出基于毕达哥拉斯犹豫模糊距离测度的灰关联双向投影决策方法。新方法能够有效解决毕达哥拉斯犹豫模糊多属性决策问题,具有较高的分辨度。通过算例应用分析,直接验证了毕达哥拉斯犹豫模糊灰关联双向投影方法的实用性,间接验证了毕达哥拉斯犹豫模糊距离测度和灰关联双向投影法的有效性。     

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。     

完全分配格上的伪补及其应用

定义完全分配格上的伪补 ,讨论伪补的性质 ,给出模糊矩阵有广义逆及模糊关系方程有解的充分必要条件。