基于区间直觉模糊集的基础设施项目可持续性评价方法

在决策阶段对基础设施项目可持续性进行科学、客观的评价关系着项目建设的全局。本文在梳理文献的基础上,首先从项目的技术、经济、社会、环境四个方面建立了基础设施项目可持续性评价指标体系;其次,评价中引入区间直觉模糊集,通过创新性提出的"两步骤法"将区间直觉模糊数形式的定性指标值转化为实数形式的定性指标值,以避免传统评价方法数据模糊量化过程中对专家风险偏好的忽视而造成决策信息的流失,并采用加权平均算子对专家意见进行集结;最后在利用熵权法计算各个评价指标最优权重的基础上将评价指标信息进行集结。并基于可持续发展理念对某高速公路项目路线方案进行评价,验证了该方法的可行性。     

基于直觉模糊数的承包商资格预审模型

业主在招标过程中需要对承包商进行资格预审评价,其本质是一个多指标群决策问题。然而由于客观情况的复杂多变性和主观思维的不确定性,专家在决策过程中存在犹豫度,基于此,本文采用直觉模糊数理论建立承包商资格预审模型,运用模糊熵方法计算评价指标的最优权重,在此基础上,采用直觉模糊加权平均算子集结决策者的评价意见,进而对各个承包商综合评价结果进行排序,选出最优承包商,解决传统模糊集不能完整表达所研究问题的全部信息问题,最后通过算例验证该模型的有效性。     

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。     

基于残缺信息的直觉模糊判断矩阵群决策方法

直觉模糊判断模拟人类的决策过程、反映人类的经验和行为,在处理复杂不确定性决策问题方面具有较高的灵活性和实用性。在实际决策过程中,直觉模糊判断矩阵中的元素会有残缺。本文研究了残缺信息下直觉模糊群组判断矩阵的最优排序方法问题。利用直觉模糊判断的一致性条件,提出了残缺信息下直觉模糊群组判断的最小二乘排序模型,并将此模型推广到完全信息直觉模糊群组判断的情形。算例分析表明,本文的研究是有效可行的。     

基于改进直觉模糊集成算子的多属性决策方法及其应用研究

基于直觉模糊集理论,提出了改进直觉模糊集成算子方法来研究多属性决策问题。本文定义了直觉模糊数的运算法则和比较了直觉模糊信息的一系列集成算子,然后改进了传统得分函数,并将其与直觉模糊集成算子相结合,从而得到新的直觉模糊信息的集成方式,将其运用于解决属性权重已知的直觉模糊多属性决策问题。最后,通过具体实例说明该方法的有效性和具体应用过程。     

支付值为直觉模糊集的矩阵对策的线性规划求解方法

研究支付值为直觉模糊集的矩阵对策的求解方法.提出了支付值为直觉模糊集的矩阵对策的定义,并根据多目标优化的帕雷托最优解的概念定义了直觉模糊矩阵对策解的概念.进一步根据解的定义,证明了求此对策问题的解转化为求线性规划问题的最优解.通过一个数值实例说明了该方法的有效性和实用性.     

基于直觉模糊交互影响算子的多属性决策方法

针对属性权重未知,属性值为直觉模糊数的多属性决策问题,并考虑到直觉模糊集隶属度与非隶属度的相互影响关系,提出了一种基于直觉模糊熵和直觉模糊交互影响算子的决策方法.利用直觉模糊熵求出属性权重,引入三种直觉模糊交互影响算子:广义直觉模糊交互影响加权平均算子,广义直觉模糊交互影响有序加权平均算子和广义直觉模糊交互影响混合平均算子,利用交互影响算子来集结信息得到方案综合评价值,通过改进的得分函数对方案进行排序选优.最后,通过一个算例说明了该决策方法的合理性和有效性.     

模糊多属性决策的直觉模糊集方法

基于直觉模糊集理论,提出了一种新的TOPSIS方法来研究模糊多属性决策问题。首先,根据直觉模糊集的几何意义,定义了两个直觉模糊集之间的距离,且每个备选方案的评价值用直觉模糊值表示;然后,根据TOPSIS原理,通过计算备选方案到直觉模糊正理想解和负理想解的距离,来确定备选方案的综合评价指数,以此判断方案的优劣次序。最后,通过一个具体实例说明该方法的有效性和具体应用过程。     

考虑匹配意愿的直觉模糊双边匹配决策

本文从匹配意愿的视角研究了基于直觉模糊集信息的双边匹配问题。首先给出了直觉模糊集和双边匹配的概念;接着描述了考虑匹配意愿的直觉模糊双边匹配问题。为求解该问题,先将直觉模糊集矩阵转化为得分矩阵。以每个主体得分最大为目标,在一对一双边匹配约束条件下,建立了双边匹配模型。依据得分矩阵,计算匹配意愿矩阵;依据匹配意愿矩阵,将双边匹配模型转化为单目标优化模型;通过求解该模型获得“最佳”双边匹配。最后,通过一个人岗匹配实例说明了所提双边匹配决策的可行性和有效性。     

直觉模糊多属性的意见集中排序法

研究了属性权重信息不完全确定,属性值为直觉模糊集的多属性决策问题。首先根据直觉模糊数的得分函数和精确函数对决策矩阵中的评价值比较大小,进而按属性集中的每个属性对方案排成线性序;然后通过计算赋权模糊优先矩阵确定方案的优属度,建立规划模型确定属性的权重;再利用加权算术算子对方案集结,得到专家对方案的排序,从而得到一种新的意见集中排序的决策方法。数值实例说明该方法的有效性和实用性,可为解决直觉模糊多属性决策提供新方法     

直觉模糊熵与加权决策算法

直觉模糊熵是直觉模糊集理论中的一个重要概念,反映了直觉模糊集的模糊程度和不确定程度.首先给出一种新的直觉模糊熵,并运用到多属性直觉模糊决策问题中.决策时根据直觉模糊熵计算属性权重,再综合决策者的偏好对各属性权重进行修正,然后使用直觉模糊集结算子和得分函数对方案进行排序,从而获得最优方案.     

IVIFS环境下基于模糊熵和得分函数的多准则决策方法

在区间直觉模糊环境和各准则的信息完全未知的条件下,本文提出了一个基于模糊熵和得分函数的多准则决策方法.基于区间直觉模糊集的准则形式,本文给出了模糊熵模型,从而可以确定各准则的权重.在决策方法方面,作者提出了区间直觉模糊集的加权记分函数和加权精确函数,解决了记分函数无法解决的加权问题的难题,同时给出了一种新的决策方法.最后,文章通过实例说明了该方法的可行性和有效性.     

基于模糊熵的直觉模糊多属性群决策方法

针对专家权重未知、专家判断信息以直觉模糊集给出的多属性群决策问题,提出了一种新的决策方法.通过定义直觉模糊集的模糊熵计算专家判断信息的模糊程度,进而确定每位专家的权重.然后定义直觉模糊集的模糊交叉熵确定备选方案距理想方案和负理想方案的距离,再根据加权算术算子集结专家的判断信息,得到方案的排序.最后,通过一个实例分析验证了方法的有效性.     

堰塞湖减灾群决策的直觉模糊距离法

针对堰塞湖减灾群决策信息的不确定性与模糊性,为解决不完全信息条件下属性指标及专家之间存在的相互关联群决策问题,综合运用直觉模糊集理论、海明距离原理和熵权理论,将直觉模糊距离群决策方法运用到堰塞湖减灾决策过程中。工程实例研究表明,运用直觉模糊距离法决策出的最优方案具有较高的区分度和敏感性,增强了决策的客观性、科学性,能为堰塞湖减灾决策提供更为可靠的依据,具有较强的实用价值。     

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。     

基于直觉模糊相似度量的群决策专家水平评判方法

针对基于直觉模糊信息的多属性群决策专家水平评判问题提出了理想矩阵分析法.在引入多属性群决策直觉模糊信息体(即决策信息体)和直觉模糊相似度量的基础上,通过计算决策矩阵与正、负理想矩阵之间的相似度,提出了基于直觉模糊相似度量的理想矩阵分析法,并利用该方法对算例中的专家评判水平进行排序,通过比较统计分析法和直觉模糊熵分析法说明该方法的可行性和有效性.     

基于区间直觉模糊记分函数的动态专利质量评价方法

记分函数是对区间直觉模糊集进行比较和集结的重要工具，其排序能力直接影响评价结果的优劣。本文在总结整理现行的区间直觉模糊集记分函数的基础上，从直觉符合性和能否描述决策者模糊判断两个层面，系统分析了现有记分函数的不足。并在此基础上，引入集对分析方法构建改进的区间直觉模糊集记分函数，并证明了其相关性质。根据提出的记分函数，本文设计区间直觉模糊型动态群决策方法，并将其应用于专利质量评价中。     

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。     

不确定环境下网络舆情突发事件应急方案评估决策研究

网络舆情突发事件由于短时间内信息收集不完备,具有明显的不确定性和社会危害性,各相关应急部门可能会按照自身利益偏好而提前制定多个应急备选方案来应对网络舆情危机.为及时高效地辅助决策者在不确定环境下从中选择实施最优方案,设计了基于直觉模糊集决策方法和Topsis法相结合的网络舆情突发事件应急方案评估决策模型,首先构建应急方案对各评估指标的直觉模糊集评估矩阵,接着利用改进的直觉模糊熵来确定各评估指标的客观权重,进而通过加权集结计算得到各应急备选方案的相对贴近度,并根据相对贴近度的大小对各应急备选方案进行优劣排序.最后通过一个具体算例验证了模型的有效性和可行性.     

基于二型直觉模糊信息的多属性决策方法

模糊数直觉模糊集是直觉模糊集和区间数直觉模糊集的拓展,本文提出了二型直觉模糊数概念,对基于二型直觉模糊信息的多属性决策进行了研究.以结构元理论为基础,给出了二型直觉模糊数的距离公式,然后定义了二型直觉模糊正、负理想点,进而给出了一种基于二型直觉模糊数的多属性决策的步骤.最后通过实例来证明其有效性.