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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. 相似文献
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给出一种新的语言值乘法和加法运算,同时利用扩展原理、格贴近度和择近原则等理论论证所给运算法则的科学性,在此基础上建立一个基于二元组的纯语言值加权综合决策模型,随后,在语言值与实数集[0,1]之间定义两个转换函数,由此引入语言值效用向量等概念,借助语言值效用向量和实数型状态变权向量导出语言值状态变权向量,进而建立相应的语言值变权公式和变权综合决策模型。 相似文献
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一种基于变权的人才选优决策模型 总被引:5,自引:0,他引:5
根据全面型人才和专长型人才的特点,利用惩罚型状态变权向量和激励型状态变权向量完成因素之间权重的转移,进而实现因素之间的均衡或突出某些因素的作用,由此建立了一个人才选优的综合决策模型. 相似文献
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针对决策信息不确定的多属性决策问题,利用三参数区间灰数的概率分布特征及经典灰关联决策的优势,提出了基于三参数区间灰数的灰关联决策方法.首先定义了三参数区间灰数决策向量与理想最优方案和临界方案决策向量的区间关联系数,其次得到所有方案决策向量的区间综合关联度,由区间综合关联度最大化和灰熵最大化确定属性的权重,进而对方案进行择优排序,最后用算例说明决策模型的合理性和实用性. 相似文献
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变权决策中确定状态变权向量的理想点法 总被引:2,自引:0,他引:2
利用因素状态向量构造正理想状态向量X+和负理想状态向量X-,然后由这两个理想状态向量分别构造两个极不均衡的状态向量RX+-和RX-+;根据状态变权向量对RX+-和RX-+的调权效果以及OWA算子中的主观偏好参数A-C(W)建立一个确定状态变权向量参数的数学模型,为解决变权综合过程中如何选用合适的状态变权向量提供了一个可操作性的方法.最后,通过一个实例对该方法的应用进行了分析、验证. 相似文献
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《数学的实践与认识》2015,(15)
依据惩罚型状态变权向量的定义和对各因素间的均衡性要求,构造了含有几何平均值的惩罚型状态变权向量.给出了各因素的几何平均值相等和几何平均值不相等两种情况的构造方法,对多因素的变权综合提供了有效的理论支持.最后,用一个实例验证了该方法的可行性和有效性. 相似文献
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一种新的变权向量及其应用 总被引:2,自引:0,他引:2
徐则中 《数学的实践与认识》2008,38(20)
在对常权综合和变权综合进行分析的基础上,结合变权的初衷,构造了一个新的变权向量用于变权综合.构造的变权满足变权向量的公理条件和加型综合函数的定义,运用这个变权公式进行加权综合分析时,综合决策值等于加权均值减去加权方差的一半,具有很好的实际意义. 相似文献
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Group decision making is one of the most important problems in decision making sciences. The aim of this article is to aggregate the interval data into the interval-valued intuitionistic fuzzy information for multiple attribute group decision making. In this model, the decision information is provided by decision maker, which is characterized by interval data. Based on the idea of mean and variance in statistics, we first define the concepts of satisfactory and dissatisfactory intervals of attribute vector against each alternative. Using these concepts, we develop an approach to aggregate the attribute vector into interval-valued intuitionistic fuzzy number under group decision making environment. A practical example is provided to illustrate the proposed method. To show the validity of the reported method, comparisons with other methods are also made. 相似文献
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基于区间数贴近度的不确定多属性决策模型 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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针对属性值以区间数形式给出的多属性决策问题,提出了一种决策分析方法。在本文中,首先描述了属性值为区间数形式的多属性决策问题;然后通过引入决策者的风险偏好因子将区间数决策信息映射为实数值决策信息,并依据属性值与属性均值绝对偏差的大小确定了属性的权重,在此基础上依据所得权重给出了基于加权和法的方案排序方法,通过对风险偏好因子的不同取值还可进行方案排序的灵敏度分析。最后,通过一个算例说明了本文给出方法的可行性和有效性。 相似文献
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Rong Zhao Peng Ge Peiyu Ren Manuel Fernández-Martínez 《Journal of Difference Equations and Applications》2019,25(9-10):1270-1289
ABSTRACTOwing to the complexity of decision environment, not all the attributes in multiple attribute decision making are quantitative. There are also some qualitative attributes, which are related to the integration of multiple attribute decision making (MADM) and linguistic multiple attribute decision making (LMADM). The specific method for composite multiple attribute decision making (CMADM) problems is crucial for decision maker (DM) to make scientific decision. In this paper, the Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution (TOPSIS) method is extended to a Composite Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution (CTOPSIS) method to solve the CMADM problems. As the basis of the CTOPSIS method, the distance measure model in linguistic space and in n-dimension linguistic space is generated based on the non-linear mapping. Based on the distance measure in linguistic space, a standard deviation method is taken to get the attribute weight. At the same time, the distance measure models are proposed based on the distance measure in n-dimension linguistic space, which are used to calculate the distance between the alternatives and the positive and negative idea points separately. Furthermore, a CTOPSIS method is generated to solve the CMADM problems. Finally, a numerical example is illustrated to explain the process. And the result shows that the CTOPSIS method is quite practical and more approximate to the real decision making situation. 相似文献