基于ELECTRE方法的模糊多属性群决策

结合模糊集理论知识,将经典的ELECTRE方法拓展到模糊环境下,用来解决模糊多属性群决策问题.决策问题中涉及到的属性评价值与属性权值是以三角模糊数的形式给出.首先集结各决策者的评价矩阵,构造模糊群决策矩阵,在规范化的基础上,分别对其进行模糊和谐性检验与模糊非和谐性检验,最后通过设定否决门槛值得到一致性比较矩阵,最终评价结果也是以三角模糊数的形式给出.该方法操作方便,计算简单.给出的实例验证了此方法的可行性和有效性.     

模糊环境下部分权重信息的多属性群决策方法

针对决策过程中信息是模糊不确定的,属性的权重信息是部分可知的,我们给出了一个新的确定不同专家给出的属性值的权重的方法.该方法能将靠近中心值的属性值分配较大的权重,而给远离中心值的属性值分配较小的权重,从而得到更加合理的综合属性值.为了确定属性的权重信息,我们建立了一个线性规划模型.利用所给的新方法,我们给出了一个新的模糊多属性群决策方法.最后的实例说明方法的有效性和合理性.     

模糊环境下基于TOPSIS的部分权重信息多属性群决策方法

给出了一个新的模糊环境下的部分属性权重信息的多属性群决策方法。首先我们利用模糊逼近理想解的方法(FTOPSIS)为每个决策者根据不同的属性确定不同的权重;然后通过建立了一个线性规划模型确定属性权重;接着,我们再利用FTOPSIS方法对方案进行排序;最后我们将所提出的方法应用到了西安市棚户区改造中融资项目风险评价上,实例说明了方法的有效性和合理性。     

直觉模糊数可能度的概率定义及其决策

发现直觉模糊数可能度的传统定义考虑的因素不全面,计算结果不太符合常理,提出基于均匀分布的直觉模糊数可能度定义,得到相对简单且精确的可能度计算公式;证明可能度的传统定义不稳定;探索多属性直觉模糊集利用可能度进行决策的方法.最后,运用多属性直觉模糊集决策实例,既验证基于均匀分布的可能度定义的优越性,又验证可能度传统定义的不稳定性和不能敏锐区别方案间的差别,难以得到最优决策,甚至可能导致错误决策.     

基于TOPSIS的区间直觉模糊多属性决策法

对基于区间直觉模糊信息的多属性决策问题进行了研究。给出了区间直觉模糊数之间的距离公式,并定义了区间直觉模糊正、负理想点,进而提出了一种基于TOPSIS的区间直觉模糊多属性决策方法。最后进行了实例分析。     

基于区间直觉梯形模糊数的改进TOPSIS多属性决策方法

研究了属性权重完全未知的区间直觉梯形模糊数的多属性决策问题,结合TOPSIS方法定义了相对贴近度及总贴近度公式.首先由区间直觉梯形模糊数的Hamming距离给出了每个方案的属性与正负理想解的距离,基于此,给出了相对贴近度矩阵,根据所有决策方案的综合贴近度最小化建立多目标规划模型,从而确定属性的权重值,然后根据区间直觉梯形模糊数的加权算数平均算子求出各决策方案的总贴近度,根据总贴近度的大小对方案进行排序;最后,通过实例分析说明该方法的可行性和有效性.     

基于距离测度的区间直觉梯形模糊多属性群决策方法

提出了一种基于距离测度的区间直觉梯形模糊多属性群决策方法.首先,基于个体决策矩阵与平均决策矩阵及极端决策矩阵之间的距离,获取专家的权重.然后,运用区间直觉梯形混合几何算子对个体决策矩阵和属性值进行集结,进而通过得分函数和精确度函数对方案进行排序.最后,通过应急方案选择的算例来说明该方法的可行性和有效性.     

一种直觉模糊多属性群决策方法及其在群决策中的应用

对以直觉模糊数形式表示的信息和属性权重完全未知的多属性群决策问题进行了研究.提出了一种基于熵值的直觉模糊数距离测度方法,同时对传统的比较得分函数和精确函数的直觉模糊数排序方法进行了改进,定义了一种新的排序公式;进而利用此距离度量公式,引入到基于直觉模糊数之间距离的离差最大化方法中,确定属性的权重,提出了一种基于属性权重完全未知的直觉模糊多属性群决策方法.最后,将此方法运用在ERP选型中.     

三角模糊偏好下冲突型多属性群决策方法研究

针对三角模糊偏好下冲突型群决策问题,本文提出一种新的决策方法。在冲突消解阶段,用三角模糊数表示决策专家偏好,定义两三角模糊数型偏好矢量间的相似度,通过计算专家对各个方案的偏好矢量与各方案的群偏好矢量间的相似度,以此为基础定义专家的冲突测度。给出阈值和协商机制调控专家的冲突测度,直到所有的专家的冲突测度都小于给定阈值,进入决策阶段。在决策阶段,利用三角模糊数的期望函数确定属性权重,计算各个方案群偏好矢量与理想方案偏好矢量之间的加权相似度,由加权相似度大小排列决策,选出最优方案。最后给出案例应用,利用Matlab画出各方案的冲突测度图,数值结果表明本文方法的可行性及有效性。     

基于TOPSIS的动态三角模糊多属性决策方法

针对属性值为三角模糊数形式的动态多属性决策问题,提出基于TOPSIS的动态三角模糊多属性决策方法.该方法不仅可以得到各备选方案的差异程度,还可分析各备选方案的增长程度,同时设置偏好参数以考虑决策者对于差异性和增长性的不同偏好,运用时间权重进行二次加权以解决不同时点排序结果不一致的问题.最后,通过算例分析及偏好参数敏感性...     

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。     

模糊关系积在群决策中的应用

将模糊三角积及方积的概念用于群体多准则决策,给出了一种分析比较专家意见的方法,定义了专家意见的一致性,并在此基础上对专家的观点在不同水平上进行分类     

犹豫直觉模糊偏好关系积性一致性及其在群决策中的应用

模糊偏好关系在群决策中得到了广泛研究,针对犹豫直觉模糊集既能反映决策者偏好和非偏好的信息,又能描述其犹豫心理的特点,提出了犹豫直觉模糊偏好关系及其积性一致性的定义。为了修复不一致的犹豫直觉模糊偏好关系,先构建积性一致性指标,然后提出两种修复方法。最后,将犹豫直觉模糊偏好关系应用到群决策中,通过实例和比较说明了两种修复方法的有效性和合理性。     

模糊多属性决策的投影折衷方法

基于矢量投影的思想,导出了分量为L-R型梯形模糊数的模糊矢量投影的计算公式。通过将加权后的方案矢量投影到理想解上,再将负理想解投影到方案矢量上,进而在两个投影的基础上构建方案与理想解的相对贴近度,用以确定多属性决策方案的优劣次序。同时,本文以实例对这一决策方法进行了说明。     

模糊环境下的多属性决策分析

探讨经典决策理论中最常见的乐观型、悲观型和赫威斯型决策方法在模糊环境下的表现形式 ,并以左、右模糊集和海明距离为基础提出了新的模糊多属性决策的算法。     

一种模糊ELECTRE多属性决策方法

将模糊集理论与经典的和谐检验与非和谐检验相结合,提出一种模糊ELECTRE的方法。所计算得到的和谐指数、非和谐指数和评价结果都是基于LR梯形模糊数的形式,符合模糊决策系统的实际情况,克服了以往应用ELECTRE方法遇到模糊数难以排序或直接转化为确定系统的缺点。     

Fuzzy AHP中的一种加权群体决策方法

考虑在一些群体决策问题中,由于决策者个人的经验、才知、权力等因素的不同,因而拥有不同决策权重的情况,提出Fuzzy环境中层次分析法的一种加权群体决策模型,同时还给出由Fuzzy判断矩阵计算被比较元素的Fuzzy排序权重的几种方法,并给出一个应用该群体决策模型的例子。     

模糊多属性决策中模糊属性值的规范化方法

模糊属性值的规范化是模糊多属性决策分析中的一个基础性问题。本文针对由有界模糊数表示的收益类属性值和成本类属性值,基于模糊数的扩展线性运算和期望值算子,提出了三种规范化方法,同时说明了它们各自的特点,并对这些方法进行了比较。最后给出了算例。     

多目标多维模糊决策模型的模糊交叉算法

对多目标多维模糊决策模型做了进一步研究，提出一种模糊环境下带有目标权重主观监督因子的目标函数，提出了计算模糊决策识别矩阵与目标权重的模糊交叉计算公式。该算法既充分利用了模糊决策中的客观信息，又充分利用了决策专家的知识与经验，将客观定权与主观定权有机结合起来，为求解最优模糊决策识别矩阵和确定目标最优权重提供了一种有效途径，进一步丰富了多目标多维模糊决策理论模型。将本文提出的模糊决策方法应用于16家电炉炼钢企业的模糊综合评价决策，取得了较为满意的效果。