vague集的多指标决策问题的优劣点法

就vague集的多指标决策问题,引入了方案集的最优点和最劣点的概念,由此给出了vague集多指标决策问题的优劣点法.首先计算各方案的各单指标对理想vague值[1,1]的投影和距离,从而建立评价矩阵,然后根据评价矩阵的各单一指标对应数值的大小得到方案的最优点和最劣点,通过计算各方案到最优点和最劣点的距离以及接近度对方案进行排序,得出最优方案.该方法简单实用,所需信息少,实例验证了该方法的有效性.     

权重信息未知对方案有偏好的vague集多指标决策

就指标权重未知,且对方案有偏好的vague集多指标决策问题,提出了通过使决策者的主观偏好值与属性值的相离度最小来建立最优化模型,从而获得指标的权重.通过将vague值转化为模糊值来建立模糊值矩阵,由模糊值矩阵按各指标对应值的大小对方案进行排序,形成多个线性序,进而由线性序来构造模糊优先矩阵,对其进行截割,得到最优方案.最后通过一个实例说明此方法的具体决策过程.     

基于VAGUE集多准则决策的模糊TOPSIS方法

给出了V AGUE集之间距离的新定义,在此基础上,提出一个基于V AGUE集多准则决策的模糊TOP-S IS方法,它为决策系统提供了一个有用的工具,并通过例子阐明本文方法的有效性.     

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。     

模糊多属性决策的加权投影折衷方法

基于矢量投影的思想,建立了分量为L-R型梯形模糊数的模糊矢量间投影的计算公式,把加权后的方案矢量投影到理想解上,负理想解投影到方案矢量上,以这两个投影构造方案与理想解的相对贴近度,来确定方案的优劣次序.并通过实例对这一决策方法进行说明.     

基于Vague集的模糊多目标决策方法及应用

针对目前基于Vague集多目标决策中Vague值计算困难以及确定目标满意度的下界和不满意度的上界存在主观随意性问题.提出了一种基于Vague集的模糊多目标决策方法.利用属性数学中的属性集和属性测度理论构造目标的真隶属度函数、假隶属度函数和犹豫度函数,从而可计算出目标的Vague值;采用记分函数计算方案的多目标评分值,从而可以对方案进行排序并选择出最优方案.应用实例验证了该方法的有效性和实用性.     

基于毕达哥拉斯犹豫模糊距离测度的灰关联双向投影决策法

为解决多属性决策单方向偏差难题所提出的灰关联投影法尚存在适用性差的技术不足。为此,在借鉴双向投影技术要点的基础上联合新型灰关联系数,并引入毕达哥拉斯犹豫模糊集的表达优势,提出基于毕达哥拉斯犹豫模糊距离测度的灰关联双向投影决策方法。新方法能够有效解决毕达哥拉斯犹豫模糊多属性决策问题,具有较高的分辨度。通过算例应用分析,直接验证了毕达哥拉斯犹豫模糊灰关联双向投影方法的实用性,间接验证了毕达哥拉斯犹豫模糊距离测度和灰关联双向投影法的有效性。     

犹豫模糊语言距离测度及其在多属性决策中的应用

针对现有犹豫模糊语言距离测度存在不满足直递性、改变了原始决策信息、忽略了犹豫度差异等方面的问题,提出了一系列更为合理的新型犹豫模糊语言距离测度方法。首先,对现有犹豫模糊语言距离测度的局限性进行了枚举和分析。其次,给出了犹豫模糊语言犹豫度的定义,分别提出了犹豫模糊语言集的Euclidean距离、Hamming距离、Hamming-Hausdorff距离、Euclidean-Hausdorff距离以及它们的广义形式、加权形式和广义加权形式等一系列新型犹豫模糊语言距离测度,并对新型犹豫模糊语言距离测度的相关性质和定理进行了证明。在此基础上,提出了一种基于新型犹豫模糊语言距离测度和离差最大化的多属性决策方法。最后,通过具体算例和对比分析验证了新型犹豫模糊语言距离测度和多属性决策方法的可行性和有效性。     

基于一类新的Picture模糊距离的VIKOR多属性决策方法

针对现有Picture模糊距离的不足。本文构建了一种带有参数的Picture模糊距离,该参数能够反映决策者的态度偏好。其次,将新距离拓展到多准则妥协解排序法(VIKOR)中,并利用新距离计算各备选方案的群体效益值和个体遗憾值进而获得决策结果。最后,通过算例验证所提决策方法的有效性和优点,并对参数进行灵敏度分析。     

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.     

基于Vague集的群决策方法研究

首先介绍了Vague集的基本概念,将直觉模糊集的一些运算规则重新在Vague集上作了定义,提出用Vague值表示的九级语言术语集.接着指出衡量Vague集(值)相似度要考虑的三个因素,提出了新的度量方法.在同时考虑专家决策结果的一致性和专家权重的基础上,提出了汇总各专家Vague意见的方法.最后以一个案例说明了所提出的方法.     

基于直觉模糊集的全区间决策方法

针对属性值为直觉模糊集且属性权重已知的模糊多属性决策问题,本文基于直觉模糊算术加权平均算子,提出了一种基于直觉模糊集的全区间决策方法。全区间决策函数引入了态度指标k,从而可以反映决策者态度的变化,从0到1变化k值,可以在整个区间内挖掘决策信息的变化,与得分函数法和基于距离TOPSIS贴近度方法相比,将过去的点值判断延伸至全区间判断,避免了决策信息的丢失现象,决策更加准确合理。实例计算表明该方法的正确性、有效性和合理性,具有一定的推广借鉴价值。     

基于海明距离的区间三角模糊多属性决策问题

针对属性值为区间三角模糊数,权重信息不完全的多属性决策问题,为保证决策的准确性,构建了一种基于信息理论思想的决策方法.首先给出区间三角模糊集(数)的海明距离(Hamming distance)的定义,再利用极大偏差法建立线性规划模型计算属性的权重,最后用TOPSIS方法对方案进行排序,并给出此方法的计算步骤,通过实例验证了该方法的有效性.     

基于Vague集信息的多属性群决策专家水平评判方法

针对基于Vague集信息的多属性群决策专家水平评判问题提出了两种评判方法.首先引进了基于Vague集信息的多属性群决策信息体(即决策信息体)的相关概念,通过决策信息体构造了基于Vague集信息的一致性决策矩阵及模糊熵,其次利用Vague集信息的相似度量以及Vague集信息的模糊熵两种信息不确定性度量方法,对基于Vague集信息的多属性群决策专家水平评判问题提出了两种评判方法,即统计分析方法和模糊熵分析方法,对专家的评判水平进行排序.最后,通过一个算例说明两种方法的一致性、有效性和实用性.     

一种Vague偏好群体决策方法

采用 Vague集理论来描述和处理不确定信息或含糊信息 ,比采用模糊集理论描述和处理不确定信息或含糊信息在很多情况下更贴近客观现实 .在诸学者对模糊群体决策研究的基础上 ,提出一种 Vague群体决策方法 ,采用 Vague值作为决策者对备选方案的评估值 ,通过对决策者的各备选方案偏好值的集结 ,最后根据集结值的效用值对备选方案排序 ,进行决策 .     

基于模糊熵-熵权法的混合多属性决策方法

针对决策信息以区间数、直觉模糊数和语言变量给出的混合多属性决策问题,提出了基于模糊熵-熵权法的混合多属性决策方法。通过规范化的方法把区间数转化为直觉模糊数,建立了直觉模糊数与语言变量的对应关系,把混合多属性决策信息统一在同一决策框架下;然后利用熵权法确定属性的客观权重区间,通过求解属性信息模糊熵最小的线性规划模型得到属性客观权重;再与主观赋权方法相结合确定属性的组合权重;最后应用相对熵排序法得到方案的最终排序结果。算例分析表明方法的可行性和实用性。     

基于熵的多目标多维模糊决策模型

顾及多目标多维决策中存在的模糊性和随机性,基于Jaynes的信息熵最大原理,提出一种模糊环境下带有主观监督因子和信息熵的目标函数,导出了新的计算模糊决策识别矩阵与目标权重的模糊交叉计算公式.该模型将基于目标的客观决策与主观决策有机结合起来,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,并把信息熵作为评价决策优劣的指标,进一步发展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,取得了较为满意的效果.