基于联系数的属性权重未知的区间数多属性决策研究

针对一类属性权重未知且属性值用区间数表示的不确定多属性决策问题,把区间数表示的属性值转换为二元联系数,并改写成三角函数,按决策方案属性值方差确定属性权重,根据各方案属性加权综合值确定方案初排序,再通过不确定性分析方法做出最终排序.实例应用表明上述方法简明实用有效,而且能方便地开展方案排序的不确定分析.     

一种基于区间型联系数的多指标决策方法

首先定义了区间数贴近度,并讨论了相应的性质;然后在联系数的基础上定义了区间型联系数及运算法则,并给出了区间型决策矩阵的规范化公式,提出了一种基于区间型联系数相对贴近度的决策方案排序方法.运用该方法进行多指标决策和评价,概念清楚、涵义明确,决策和评价结果准确、可信、不具有主观随意性.最后通过实例分析验证了该方法的有效性和...     

基于联系数贴近度的区间数多属性决策方法

利用集对分析和联系数学理论对区间数多属性决策方法进行了研究.首先给出了联系数贴近度的定义和性质;然后在将区间数决策矩阵转化为联系数决策矩阵的基础上,依据传统的逼近理想解的排序方法(TOPSIS)的基本思路,基于联系数贴近度提出了一种区间数多属性决策新方法.该方法简洁直观,易于计算,无需对区间数进行排序;最后,通过算例表明了它的有效性和实用性.     

区间数型多属性决策正交投影模型及其应用

针对用TOPSIS法进行多属性决策时备择方案可能既与理想方案距离最近,又与负理想方案距离最近的不足,用正交投影代替TOPSIS法中的相对贴近度,建立了区间数型多属性决策正交投影模型.模型首先将理想方案平移至坐标原点后,转换为0向量,只用平移后的负理想方案计算正交距离,然后将区间数转换为a+bi型联系数,根据联系数复运算排序得到最终决策结果.通过一个工程设计方案评价例子进行了计算分析,说明了模型的有效性.     

基于模糊语言的多属性联系数决策方法

针对属性权重已知,属性值以模糊语言给出的多属性决策问题,提出了一种基于模糊语言标度的区间数表示形式,并利用集对分析方法将区间数进行转化为联系数的表示方式,通过联系数中同、异、反的关系,给出相应集势值,由集势值的大小进行择优排序.最后,通过实例分析,验证了该方法的可行性和有效性.     

基于联系数的定性定量混合多属性区间数决策

针对多属性区间数决策中既有用定量属性又有用自然语言表示的定性属性的这类复杂问题,基于集对分析的联系数理论,把定性属性值先用区间数赋值,再把各属性值区间数转换成二元联系数,建立基于二元联系数的决策模型,利用模型中的确定性联系分量作出初决策,再利用模型中的不确定量作不确定分析,得到终决策.方法简称为"确定性计算+不确定性分析-两步决策法".把以上方法用于电力黑启动决策实例计算和分析,表明方法原理清晰,方法简明,结论可靠,有应用推广价值.     

基于联系数不确定性分析的区间数多属性决策

区间数多属性决策通常是在某一算法下得到方案的排序,很少考虑区间数不确定性的影响,通过区间数转换成联系数,可以客观地反映区间数的不确定性,在此基础上,建立基于联系数的多属性决策模型,从而对不确定性进行较全面的取值分西,使决策结果更为合理.     

区间数伴语言变量的混合多属性决策

针对属性值既有区间数又有定性语言变量的混合多属性决策问题,基于集对分析中的联系数理论,通过语言变量的等级赋值,再把赋值看成区间数,继而把区间数转换成二元联系数,利用二元联系数中的确定性分量作出初决策,再利用二元联系数的不确定性分量作不确定分析,得到终决策。实例应用表明,该方法原理简单,方法简明,决策结果可靠。     

联系数在梯形模糊数多属性决策中的应用

属性权重和属性值都是梯形模糊数的多属性决策问题是一种带有不确定性的决策,需要作不确定性分析后才能得出结论.为此把梯形模糊数表示的属性值和属性权重先用其特征函数"均值+偏差"联系数(特征联系数)表示,再利用联系数运算法则作"加权求和"运算,不仅获得与其它决策方法相同的结果,而且借助联系数中i的不同取值考察决策对象的排序变化,方法简便易行,且具有较强适用性.     

属性权重未知的区间型多属性决策方法

针对方案的属性值为区间数并且属性权重完全未知的多属性决策问题,提出了一种新的多属性决策方法.基于联系数理论,首先构建了联系数之间的距离公式;其次引入方案间相对相离度和相对相离度矩阵等概念及其计算公式;然后将区间数属性值转化为联系数表示,利用所提出的概念和公式进行多属性决策,从而得到方案间的优序排列.决策方法直观简单,避免了属性权重的计算.最后给出实例说明了提出的方法具有合理性和有效性.     

指标排序条件下的多指标区间决策

提出了决策指标的权重不能完全确定而只能对权重进行大小排序,并且决策矩阵中的元素包含区间数的多指标决策问题.分4种类型给出区间数决策矩阵的规范化方法,给出了决策方案综合评价值区间的计算模型及算法:给出了区间数比较大小的可能度的概念及可能度的性质;给出了优序数的概念及有关定理.在此基础上,给出了一种简易且具有保序性的方案排序方法.最后应用实例对方法进行说明.     

基于联系数复运算的区间数多属性决策方法及应用

针对属性权重与属性值都为区间数的多属性决策问题,先把区间数转换成a+bi形式的联系数,再按联系数的复运算要求改写成三角函数表达式,在此基础上得到一种多属性加权决策综合主值模型.实例应用表明:该方法在一定程度上客观地反映出区间数多属性决策问题中确定性与不确定性的相互联系和相互影响,算法简便,结论可靠.     

基于联系数的区间数多属性决策非线性模型及应用

当多属性决策中的属性权重和属性值都是区间数时,把区间数改写成联系数,并让联系数按普通多项式运算法则作加法和乘法运算,进而建立基于联系数的区间数多属性决策非线性决策模型,其决策联系数为关于i的二次函数,从而说明当属性权重和属性值都是区间数时的决策问题是一个含有二次不确定性的问题.     

可能度及其在多指标区间决策中的应用

在对区间数比较的可能度进行综述的基础上提出了可能度公理,构建了多指标区间决策的综合评价模型,并运用区间数比较的可能度,给出了一种简便实用的方案排序方法.最后通过实例说明了方法的合理性和可行性.     

基于区间数贴近度的不确定多属性决策模型

针对只有部分权重信息且属性值以区间数形式给出的多属性决策问题,提出了一种基于区间数贴近度的决策方法.首先讨论了区间数贴近度的定义和性质;然后给出了解决不确定多属性决策问题的一般步骤.并依据传统的逼近理想解的基本思路,以实际评价值与理想解之间的贴近度最大化为目标建立优化模型,从而得到指标权重.进而计算出每个方案与正理想解的相对贴近度,即可得到所有方案的排序结果.方法能充分利用规范化评价的先验信息,评价结果客观可靠,不具有主观随意性.最后通过实例分析验证了该方法的有效性和实用性.     

基于优先关系的多指标区间决策

讨论了指标的权重和效用值都包含区间数的多指标决策问题,构造了方案优先关系的和谐性检验和不和谐性检验,给出了方案间的“强优”和“弱优”关系,研究了方案排序的原理和方法.     

基于区间数期望和不确定性分析的多属性决策方法与应用

针对区间数多属性决策中的不确定性问题,提出基于区间数的不确定性分析方法,用集对分析联系数中的A表示区间数的数学期望,Bi表示区间数的不确定性,借助联系数A+Bi的加、乘运算建立区间数多属性决策模型,再利用i的不同取值进行不确定性分析.实例应用表明,方法算理清晰,算法简明,分析方便,结论可靠.     

基于区间数确定性与不确定性相互作用点的多属性决策

区间数多属性决策中的区间数是确定性与不确定性的对立统一体,存在着相互依赖、相互作用的关系,利用集对分析的联系数理论可以计算出一个区间数的确定性与不确定性的"相互作用点",以此反映一个区间数确定性与不确定性相互作用的大小,该点同时可以作为该区间数的"代表点"参与决策,从而使区间数多属性决策过程简明,快捷.