一种区间Pythagorean模糊VIKOR多属性群决策方法

针对属性信息为区间Pythagorean模糊集且属性权重和专家权重均未知的一类群决策问题, 结合信息熵理论, 提出了一种区间Pythagorean模糊VIKOR多属性群决策方法。首先定义一种新的区间Pythagorean模糊距离测度, 并讨论其性质。其次基于该距离测度定义了区间Pythagorean模糊相对距离指数, 并基于相对距离指数构建了一种熵权模型确定专家权重和属性权重。然后提出一种区间Pythagorean模糊VIKOR多属性群决策方法。最后通过企业生产方案选择案例说明了提出新方法的可行性与有效性。     

基于投影模型的区间直觉模糊多属性决策方法研究

本文首先定义了一种新区间直觉模糊投影方法,其能更好地度量投影向量之间的相关性。其次,根据区间直觉模糊正负理想方案与备选方案的投影关系, 构建了基于投影方法的未知属性权重求解模型,并在此基础上设计了一种基于投影值的贴近度方法,能实现对备选方案有效排序;最后,用实例验证了该方法的有效性和可行性。     

考虑群体一致性的区间犹豫模糊TOPSIS决策方法

在区间犹豫模糊多属性决策问题中,针对区间犹豫模糊元中人为添加元素从而影响最终决策结果客观性的问题,文章提出一种基于群体一致性的区间犹豫模糊多属性决策方法.首先,根据区间犹豫模糊元中的元素个数以及元素间的差异定义区间犹豫度,并基于犹豫度定义了区间群体一致性;然后,基于群体一致性构建属性权重确定模型,并确定各属性的权重.最后,计算各备选方案到理想点的距离,运用TOPSIS方法对备选方案进行排序,并通过一个算例证明文章方法的可行性和有效性.     

基于语言直觉模糊多属性群决策方法的购房决策分析

针对居民在购房决策过程中具有有限理性且相关决策属性权重信息未知的特点,本文提出一种新的基于前景理论的语言直觉模糊多属性群决策方法解决居民购房决策问题。首先,定义了语言直觉模糊距离并分析其相关性质。其次基于该距离,提出了一种主客观综合定权法来确定决策属性的权重。最后,引入决策者心理因素的前景理论,以平均方案作为参考点,利用各方案加权综合前景值得出备选方案的评价结果,据此对备选方案进行排序。本文将所提语言直觉模糊多属性群决策方法用于居民购房决策中,与已有决策方法的比较分析说明本文所提决策方法的有效性和优越性并为居民购房提供合理科学的参考决策。     

基于连续直觉梯形模糊相似测度的多属性群决策方法

针对评价值以直觉梯形模糊数形式给出的多属性群决策问题,提出一种基于α-截集,β-截集及连续区间有序加权平均(COWA)算子的连续直觉梯形模糊平均算子,并定义一种新的连续直觉梯形模糊相似测度,基于该相似测度构建群决策专家权重和属性权重确定模型,进而提出了一种基于连续直觉梯形模糊相似测度的多属性群决策方法。最后分析了决策者态度参数λ对群决策专家权重、属性权重以及方案排序值的影响,并通过投资方案选择问题的分析对新方法的有效性和合理性进行了说明。     

基于误差传递和联系数的动态区间型多属性决策方法

提出了一种基于误差传递和联系数的动态区间型多属性决策方法。该方法从区间数型属性值的误差视角出发,运用误差传递模型确定了属性权重区间;兼顾多时间段内信息“累积存量”和“增长速率”,确定时间变权;利用UDWA算子集结所有决策时间段的属性权重区间,获得综合属性权重区间;利用IWAA算子集结不同属性下决策信息,得到属性综合决策矩阵;根据集对分析理论,利用联系数和投影隶属度得到备选方案的优劣性排序。以高专利密集型企业研发伙伴选择为例,验证了该方法的可行性和有效性。     

基于集对分析联系数的区间数型多属性决策投影模型及其在基坑支护方案评价中的应用

多属性决策时因掌握的信息有限,加之问题本身的复杂性、不确定性以及人类思维的模糊性,其属性的精确值往往难以获取,常用区间数形式表示针对多属性决策中各指标区间数不能直接进行大小比较的问题,提出一种基于集对分析联系数的区间数型多属性决策投影模型.模型用备择方案在理想方案上的投影进行集结,根据区间数的误差分布形式,沟通区间数与联系数的关系,根据a+bi型联系数大小比较法则,综合评价方案优劣.以某大厦基坑支护拟用的4种方案优化选择为例,说明方法的应用与模糊优化理论模型和灰色物元分析优化模型进行了对比,得到的结果一致.     

一种基于新的区间二型梯形模糊相似测度的多属性群决策方法

本文首先基于区间二型梯形模糊数的周长、面积、负指数距离提出了一种新的区间二型梯形模糊相似测度,讨论了其性质。其次,基于该相似测度公式分别构建了区间二型梯形模糊专家权重和属性权重确定模型,然后通过集结区间二型梯形模糊决策信息与权重信息,给出了一种基于该相似测度的群决策方法。最后,通过投资方案选择实例说明了该方法的合理性和有效性。     

基于集成算子改进得分函数的区间直觉模糊多属性决策方法

为更大程度的保留决策信息的原始性，针对决策过程决策信息的聚合、备选方案的比选问题，提出一种基于集成算子改进得分函数的区间直觉模糊多属性决策方法。首先，构建各决策者区间直觉模糊集评分矩阵，并根据模糊熵获得各决策者权重。其次，利用区间模糊集集成算子得到区间直觉模糊综合决策矩阵，进而选择Hamming距离表示方法，建立总离差最大化为目标的最优化模型客观确定属性权重。然后，基于得分函数的定义及性质将原始得分函数进行改进，获得各方案的得分区间矩阵，并将其与决策者属性进行综合得到综合得分区间。最后，根据区间数中心和半径的全序关系对方案的距离，计算每个方案的最终得分，并通过某公司选择投资企业算例验证该方法的可行性和有效性。     

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.     

一种基于Yager熵最大化属性权重组合方法

研究了区间型多属性决策中属性权重组合问题。首先,提出了一种客观权重确定方法——平均差极大化方法;其次,基于区间型理想点和熵极大化原理,提出属性权重的组合模型。然后,利用属性的组合权重和投影模型,对方案进行排序。最后,通过算例说明了该方法的可行性和有效性。     

一种基于Shapley值的Pythagorean模糊多属性群决策方法及其应用

针对模糊决策信息环境下的专家权重确定问题提出一种基于Shapley值的Pythagorean模糊多属性群决策方法。本文引入Shapley值和特征函数的定义,提出Pythagorean模糊距离测度和Pythagorean模糊决策误差信息矩阵等概念,并研究它们的性质。进一步,构建基于Shapley值的Pythagorean模糊专家权重确定模型和属性权重确定模型。针对决策信息是以Pythagorean模糊数形式给出的决策问题,提出一种基于Shapley值的Pythagorean模糊多属性群决策方法,并应用到应急救援中,验证了该方法的有效性。     

基于Pythagorean模糊熵的风险型决策方法——考虑后悔与失望规避

针对决策信息为Pythagorean模糊数,属性权重完全未知的风险型多属性决策问题,提出了一种基于Pythagorean模糊熵的考虑决策者后悔与失望规避心理行为的决策方法。首先,计算备选方案和理想点各属性的效用值,从而获得各备选方案的后悔-欣喜值、失望-愉悦值及感知效用值。其次,构建了一种Pythagorean模糊熵,并给出基于该Pythagorean模糊熵的属性权重确定方法,利用属性权重加权求和获得备选方案综合感知效用值,从而对方案进行排序。最后,通过算例说明方法的可行性和优点,并分析了后悔规避系数δ和失望规避系数τ对决策结果的影响。     

基于前景理论和三角模糊MULTIMOORA的多阶段决策方法

针对时间权重与属性权重完全未知的三角模糊多属性决策问题,基于前景理论和MULTIMOORA提出一种新的决策方法。首先,建立备选方案在不同时段的三角模糊前景决策矩阵,根据时间度及不同时段内备选方案前景值的差异构建时间权重优化模型,并运用最大偏差法的基本思想获得属性权重。其次,基于三角模糊数提出一种新的MULTIMOORA扩展形式,并结合占优理论对备选方案进行比选。最后,通过实例证明了所提方法是可行的,也是有效的。     

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.     

权重完全未知下基于投影的犹豫模糊多属性群决策方法及应用

旨在犹豫模糊环境下,针对属性权重和专家权重完全未知的情形,提出了一种基于投影的犹豫模糊多属性群决策方法.首先,根据改进的犹豫模糊熵结合均熵求得决策者的客观权重,利用熵最小化原则与犹豫模糊指数熵确定评价属性的权重.接着,利用犹豫模糊加权算术平均算子对个体犹豫模糊决策矩阵进行集结,构建并求解出每个方案在正、负理想方案上的投影.然后,通过计算相对贴近度实现方案的排序和择优.最后,把该决策方法应用在应急救援路径选择问题上,进而验证了所提群决策方法的可行性与有效性.     

毕达哥拉斯群决策方法及其在绿色供应商选取中的应用

针对专家权重未知且属性值为毕达哥拉斯模糊数的多属性群决策问题,基于证据理论和混合加权毕达哥拉斯MSM算子,提出了一种群决策方法。 首先,由决策信息矩阵获取专家的模糊测度,并赋予其相应的权重;其次,基于新构造的混合加权毕达哥拉斯MSM算子对专家所提供的属性信息分别进行集结,得到各个专家的综合评价信息;再次,利用证据合成方法,对专家综合评价信息进行融合,获得候选方案的综合证据信息,进而可知备选方案的信任区间,并据此对候选方案进行优选决策;最后,绿色供应商选取案例的分析与对比验证了方法的可行性与合理性。     

基于区间值直觉模糊集的TOPSIS多属性决策

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。     

基于相关系数及改进TOPSIS的区间直觉模糊群决策方法

针对决策者权重与属性权重完全未知的区间直觉模糊多属性群决策问题,给出一种基于相关系数及改进TOPSIS法的多属性群决策方法。将各决策者同等对待,得到各方案关于每个属性的评价均值,由各决策者在每个方案下关于单个属性的区间直觉模糊评价值与其评价均值的相关系数,获取在单个属性下体现出的各决策者权重。基于各决策者权重得到群体区间直觉模糊决策矩阵,构建各方案与正理想方案加权相关系数总和最大化(或与负理性方案加权相关系数总和最小化)的目标规划模型确定各属性权重。以两组属性权重向量分别得到各方案与正、负理想方案的加权相关系数,依据改进的TOPSIS法计算各方案与正理想方案的相对相关系数,并以此得到各方案的优先序。投资项目选择算例说明该群决策方法有效性与合理性。     

基于联系数复运算的区间数型基坑支护方案评价向量投影模型及其应用

用区间数型指标表示的基坑支护方案评价具有不确定性.通过对已有区间数型多属性决策模型的分析,针对赋权方法及区间数排序的不足,根据向量投影原理,建立了一种基于a+bi型联系数复运算的区间数型多属性决策向量投影模型.该模型首先采用主客观组合赋权法对各属性指标赋权,采用提出的区间数向量投影公式计算备择方案在理想方案上的区间数加权向量投影,然后将区间数转换为a+bi型联系数,最后通过计算联系数的模进行方案优劣排序.以某大厦基坑支护拟用的4种方案评价为例,说明方法的应用,并进行了不确定性分析与对比.