直觉三角模糊数密度算子及其决策应用

首先提出了一种直觉三角模糊数集聚类的方法,然后考虑到属性信息分布的疏密程度,针对属性值为直觉三角模糊数的多属性决策问题提出了直觉三角模糊数密度算子,给出了密度算子与已有几种信息集结算子合成的形式,并研究了直觉三角模糊数密度算子的性质.最后通过一个决策算例说明了直觉三角模糊数密度算子的有效性.     

直觉模糊交叉影响Choquet积分算子及其决策应用

直觉模糊Choquet积分集成算子能有效解决属性关联的直觉模糊决策问题,直觉模糊数交叉影响运算能反映出不同直觉模糊数的隶属度和非隶属度之间的交叉影响.通过将直觉模糊Choquet积分平均算子与直觉模糊数交叉影响运算相结合,定义了直觉模糊交叉影响Choquet积分集成算子,包括直觉模糊交叉影响Choquet积分平均算子(IFICIA)和直觉模糊交叉影响Choquet积分几何算子(IFICIG),推导出它们的计算公式,讨论了它们的性质.通过研究直觉模糊交叉影响Choquet积分集成算子的特殊形式,发现直觉模糊交叉加权平均算子(IFIWA)和有序加权平均算子(IFIOWA)、直觉模糊交叉加权几何算子(IFIWG)和有序加权几何算子(IFIOWG)等均为它们的特例。最后,提出了基于直觉模糊交叉影响Choquet积分集成算子的决策方法,通过决策实例说明其可行性和稳定性。     

权重为直觉模糊数的直觉模糊多属性群决策方法

针对属性权重以直觉模糊数形式给出的直觉模糊多属性群决策问题,提出了一种新的集成算子,首先证明了该算子具有诸如单调性等良好的性质,然后将该算子应用到权重为直觉模糊数的直觉模糊多属性群决策方法中,给出了决策方法的一般步骤,最后用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.     

直觉梯形模糊语言Frank算子及其在决策中的应用

本文在直觉梯形模糊语言集的基础上,引入了Frank算子,提出一组新的算子——直觉梯形模糊语言Frank集结算子,并将其应用到多属性决策中。首先,本文提出了直觉梯形模糊语言集Frank算子的表达式,并给出相应的运算规则。然后提出了直觉梯形模糊语言Frank加权算术平均(ITrFLFWA)算子、直觉梯形模糊语言Frank加权几何平均(ITrFLFWG)算子、直觉梯形模糊语言Frank广义加权平均(ITrFLGFWA)算子等,并证明了其具有幂等性、有界性、单调性等性质。最后,通过实例验证了直觉梯形模糊语言Frank算子可以有效解决直觉梯形模糊语言环境下的多属性决策问题。     

三角直觉模糊决策的变权方法

研究了属性值为三角直觉模糊数的多属性决策问题,提出了一种基于变权综合的决策方法。首先,针对三角直觉模糊数,提出一种新的三角直觉模糊排序方法;其次,定义了三角直觉模糊变权加权算术平均算子和三角直觉模糊变权加权几何平均算子;然后,提出一种基于三角直觉模糊变权集成算子的多属性决策方法;最后,数值算例说明了该方法的有效性。     

一种新的直觉模糊混合算术平均算子

提出一种新的直觉模糊混合算术平均(IFHAA)算子.算子在决策过程中不仅考虑到集结元素自身的重要性,同时兼顾了集结位置的重要性,且具备一些优良性质.首先回顾了直觉模糊集基本知识,之后提出IFHAA算子并讨论其相关性质,最后结合实例论证了算子的实用性和有效性.     

一种基于Choquet积分的多属性直觉模糊决策方法

研究了决策者对方案的主观偏好值以及属性值均为直觉模糊数的且属性间存在关联的多属性决策问题.利用Choquet模糊积分作为集结算子,构建了基于属性关联的M OD和SOD模型.通过求解模型获得属性的权重,进而给出了一种新的直觉模糊多属性决策方法.最后通过一个算例说明了该决策方法的有效性和可行性.     

离散模糊数直觉模糊广义系统

为了进一步研究模糊数直觉模糊广义系统,在离散区间值模糊系统和规则两面性的基础上首次提出了离散直觉模糊数广义系统。然后研究了这类系统的稳定性,讨论了离散区间值模糊系统、离散T-S模糊广义系统和离散直觉模糊数广义系统的两种关系。其次,深入研究了离散直觉模糊数控制器和离散直觉模糊数广义系统的稳定性。离散直觉模糊数广义系统将是一个新的研究方向,将成为解决实际问题的一种通用方法。最后,通过实例说明了该方法的有效性。     

基于GOWA算子的直觉模糊多属性决策方法

针对直觉模糊环境下的多属性决策问题,提出了一种基于广义有序加权平均(GOWA)算子的决策方法。首先构造了直觉模糊集相对隶属度和相对非隶属度计算公式,使得决策方案的定性、定量指标的属性评价值和权重都可以用直觉模糊集进行统一描述,然后提出能集结直觉模糊集的GOWA算子,进而建立了直觉模糊多属性决策问题的GOWA决策方法。最后利用一个实例对文中模型与方法进行了验证、说明。     

直觉正态模糊数幂均算子及其决策应用

将幂均算子推广到直觉正态模糊数决策环境中。定义了直觉正态模糊数的运算,研究了运算性质。在此基础上,提出直觉正态模糊数幂均(INFPA)算子、有序加权幂均(INFPOWA)算子、广义直觉正态模糊数幂均(GINFPA)算子和广义有序加权幂均(GINFPOWA)算子,分析了GINFPA算子的特殊形式并研究其性质。针对属性值为直觉正态模糊数的多属性决策问题,提出基于GINFPA算子的决策方法。最后,通过一个算例说明决策方法的有效性和可行性。     

三角模糊数直觉模糊PA算子及其应用

针对决策信息为三角模糊数直觉模糊数（TFNIFN）且属性间存在相互关联的多属性群决策（MAGDM）问题,提出了一种基于三角模糊数直觉模糊PA （TFNIFPA）算子的决策方法.首先,基于TFNIFN的运算法则和PA （Power Average）算子,定义了TFNIFPA算子.然后,研究了该算子的一些性质,建立基于TFNIFPA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.     

直觉模糊Hamy平均算子及其决策应用

为了丰富属性间相互作用的集成算子,在Hamy平均基础上,将另一种Hamy平均即HGA平均算子推广到多属性信息集成中,同时研究了加权HGA平均(WHGA)及其相关性质然后,将HGA平均算子和WHGA平均算子推广到直觉模糊决策环境,提出了直觉模糊HGA平均算子(IFHGA)和直觉模糊加权HGA平均算子(IFWHGA),推导出它们的计算公式,证明了它们的性质.最后,提出了基于IFHGA算子和IFWHGA算子的多属性决策方法,并通过一个实例和与其他集成算子的对比,说明了文中方法的可行性与有效性.     

基于Archimedean三角模的犹豫直觉模糊语言信息群决策方法

针对语言术语集下标运算不封闭的问题,基于Archimedean三角模讨论了犹豫直觉模糊语言信息下的封闭运算体系。首先提出基于Archimedean三角模的犹豫直觉模糊语言集,然后给出了相应的得分函数、精确函数、排序规则和集结算子,给出一种基于Archimedean三角模的犹豫直觉模糊语言信息的群决策方法,最后用一个实例说明了方法的有效性和优越性。     

基于模糊数直觉模糊PG算子的多属性决策方法

针对决策信息为三角模糊数直觉模糊数(TFNIFN)且属性间存在相互关联的多属性群决策(MAGDM)问题,提出了一种基于三角模糊数直觉模糊PG(TFNIFPG)算子的决策方法.首先,基于TFNIFN的运算法则和PG(Power Geometric)算子,定义了TFNIFPG算子.然后,研究了该算子的一些性质,建立基于TFNIFPG算子的MAGDM模型,结合排序方法进行决策.最后通过某项目投资算例验证了该算子的有效性与可行性.     

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.     

基于语言区间直觉模糊幂加权平均算子的多属性群决策方法

研究以语言区间直觉模糊数为输入的多属性群决策问题。首先,给出语言区间直觉模糊集距离的定义,结合幂均算子的特点,提出语言区间直觉模糊幂加权平均(LIVIFPWA)算子,证明所提算子的幂等性、单调性、有界性等性质,剖析算子的退化性。幂加权平均算子在信息集结过程中的使用综合考虑了专家主观与客观权重,增强了决策信息的精确性。在此基础上,提出基于语言区间直觉模糊幂加权平均算子的群决策方法。最后,通过第三方共享物流供应商选择的案例验证所提方法的可行性和科学性。     

基于交叉影响的IFWGA算子及其在多属性决策中的应用

不同直觉模糊数在信息集结过程中,其隶属度与非隶属度之间可能存在着相互影响.提出了直觉模糊数上的改进的乘法运算和幂运算,重新给出了直觉模糊加权几何平均算子和直觉模糊有序加权几何平均算子的表达式,并研究了他们的一些性质.最后通过实例说明了新的IFWGA集成算子在多属性决策中的应用是可行和有效的.     

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。