区间值毕达哥拉斯密度算子及群决策方法

密度算子处理属性分布不均的情形具有一定的优势,而区间值毕达哥拉斯模糊数给决策专家更大的灵活性,基于它们的优势研究了区间值毕达哥拉斯密度算子及群决策方法.首先提出了区间值毕达哥拉斯密度算子(IVPFDM),并研究了它的性质.结合IVPFDM算子,提出了一种新的多目标多属性群决策方法,案例实施及结果比较表明,提出的算子及群...     

广义毕达哥拉斯正态模糊集成算子及其决策应用

将毕达哥拉斯模糊数与直觉正态模糊数相结合,提出了毕达哥拉斯正态模糊数,研究了其运算和运算性质,定义了毕达哥拉斯正态模糊数的得分函数和精确函数,实现其大小排序.然后,针对毕达哥拉斯正态模糊信息的集成问题,提出毕达哥拉斯正态模糊有序加权平均(PNFOWA)算子、广义有序加权平均(GPNFOWA)算子和毕达哥拉斯正态模糊有序加权几何平均(PNFOWGA)算子及广义有序加权几何平均(GPNFOWGA)算子,并研究了其性质.最后,提出基于广义毕达哥拉斯正态模糊集成算子的多属性决策方法,并通过实例说明该方法的有效性.     

基于区间值毕达哥拉斯模糊数的TOPSIS方法及其在学生推优中的应用

毕达哥拉斯模糊是对模糊集和直觉模糊集的推广.研究了基于区间值毕达哥拉斯模糊集和模糊逼近理想解(TOPSIS)的多属性决策方法.考虑了属性信息的不同情况,包括属性信息完全已知,部分可知和完全未知的情况.对于部分可知情况,通过求解线性规划模型确定属性的权重;对于完全未知的情况,利用相对贴近系数确定属性的权重.给出了具体的算法步骤,最后将该方法应用到学生的推优问题上,实例说明新方法的有效性和合理性.     

基于风险偏好得分函数和Choquet积分算子的毕达哥拉斯模糊决策方法

毕达哥拉斯(Pythagorean)模糊集(PFS)不仅是传统直觉模糊集的一种拓展,而且也是准确反映专家赋予初始决策信息的有效工具,尤其它能在更广泛区域上处理多属性模糊信息的决策问题。本文首先介绍Pythagorea模糊数(PFN)的基本定义和相关运算,并指出传统得分函数的某些缺陷,进而通过引入风险偏好因子提出新的得分函数、精确函数和排序准则。其次,在毕达哥拉斯模糊环境下介绍离散型模糊Choquet积分平均(几何)集成算子,并通过初始评价矩阵和熵公式给出决策专家的权重向量。最后,依据离散型模糊Choquet积分平均算子和风险偏好得分函数的排序准则提出一种新的毕达哥拉斯模糊决策方法,并通过实例验证该决策方法的有效性。     

毕达哥拉斯模糊环境下基于TODIM的双边匹配决策方法

本文考虑决策者在实际问题中存有的多种决策心理,针对毕达哥拉斯模糊偏好下考虑双边主体损失规避和参照依赖心理行为的双边匹配问题提出一种决策方法。对于双边主体给出的毕达哥拉斯模糊偏好信息,依据TODIM(Tomada de Decis■o Interativa Multicritério)思想获得双边主体相较于另一边匹配主体的总体优势度,进而构建双边主体的满意度矩阵;而后,在考虑双边主体一对一的数量匹配约束下,以实现双边主体满意度最大化为决策目标,建立多目标双边匹配决策模型;最后,通过线性加权法进一步将其转化为单目标双边匹配模型,通过模型求解获得最优双边匹配方案;一个实际供应链管理系统软件的交易匹配算例验证本方法的可行性和有效性。     

Picture模糊幂几何Heronian平均算子及其在多属性决策中的应用

针对决策信息为Picture模糊数的多属性决策问题,将经典范畴内的几何Heronian平均算子和幂几何算子结合,提出了Picture模糊幂几何Heronian平均(PFPGHM)算子与Picture模糊加权幂几何Heronian平均(PFWPGHM)算子。该类算子不仅能体现待集结数据间的关联性,而且还能反映决策过程中信息的整体性,降低了与整体信息偏差较大的待集结数据对决策结果的影响。推导其数学表达式,证明相关性质。提出了基于PFWPGHM算子的多属性决策方法,通过决策实例分析了参数p和q对决策结果的影响,并对比分析新方法与现存的决策方法,进而表明所研究方法的可行性与优点。     

基于毕达哥拉斯模糊数双向投影的VIKOR决策方法

毕达哥拉斯(Pythagorean)模糊集(PFS)不仅是传统直觉模糊集的一种推广,而且它能在更广泛的区域上处理多属性模糊信息的决策问题,尤其是通过正、负理想值的投影更能有效地发挥作用.本文首先回顾了 Pythagorean模糊数(PFN)的基本定义和相关运算,并基于PFN和最小元(0,1)的距离作比较提出PFN、PF...     

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。     

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.     

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     

基于灰色关联法和HA算子的Pythagorean模糊群决策方法

针对Pythagorean模糊群决策问题,提出一种基于Pythagorean模糊混合平均算子的决策方法。首先,提出一种基于Pythagorean模糊信息及其运算法则的Pythagorean模糊混合平均算子;其次,构建一种基于最大熵模型的属性位置权重定权方法,同时根据灰色关联方法提出一种属性客观权重计算方法,进而获得Pythagorean模糊混合平均算子的定权方法;利用Pythagorean模糊混合平均算子对单决策者信息进行融合,通过Pythagorean模糊加权平均算子对各专家信息进行融合,并依据得分函数与精确函数进行排序择优;最后,通过一个算例说明该方法的有效性和可行性。     

基于累积前景理论和VIKOR的毕达哥拉斯犹豫模糊风险型多属性决策方法

针对属性权重未知,且属性值为毕达哥拉斯犹豫模糊数(PHFN)的风险型多属性决策问题,考虑到决策者的有限理性行为,提出基于累积前景理论(CPT)和多准则妥协优化解(VIKOR)的决策方法。首先,定义PHFN的分散率,并构建优化模型确定属性权重。其次,将CPT融入PHFN环境,定义PHFN的价值函数,并结合决策权重函数计算方案在各属性下的综合前景值。进一步,构建综合前景值矩阵,在此基础上运用VIKOR法确定方案排序。最后,通过风险投资项目选择的应用案例说明所提方法是可行、有效的。     

区间直觉梯形模糊Bonferroni平均算子及在多属性群决策中的应用

针对决策信息为区间直觉梯形模糊数(IVITFN)且属性间存在相互关联的多属性群决策(MAGDM)问题,提出一种基于加权区间直觉梯形模糊Bonferroni平均(WIVITFBM)算子的决策方法.首先,基于IVITFN的运算法则和Bonferroni平均(BM)算子,定义了区间直觉梯形模糊Bonferroni平均(VITFBM)算子和WIVITFBM算子.然后,研究了这些算子的一些性质,建立基于WIVITFBM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。     

Pythagorean三角模糊语言Hamacher集结算子及其应用

在Pythagorean模糊集和Hamacher集结算子基础上,研究了Pythagorean三角模糊语言环境下的Hamacher集成算子问题。首先给出了Pythagorean三角模糊语言的定义、运算规则、得分函数、精确函数;其次,介绍了一系列关于Pythagorean三角模糊语言Hamacher集结算子,比如Pythagorean三角模糊语言Hamacher加权平均算子(PTrFLHWA)、Pythagorean三角模糊语言Hamacher加权几何平均算子(PTrFLHWG)等,并研究其具有的性质;之后,提出了两种决策方法来解决Pythagorean三角模糊语言信息环境下的多属性群决策问题;最后,用示例验证所给方法的有效性。     

基于广义WOWA算子的Pythagorean模糊决策方法

针对Pythagorean模糊信息的决策问题,构建广义Pythagorean模糊信息加权有序加权平均(PF-GWOWA)算子。首先,提出PF-GWOWA算子,并证明Pythagorean模糊广义加权平均(PF-GWA)算子、Pythagorean模糊加权有序加权平均(PF-WOWA)算子与Pythagorean模糊加权平均(PF-WA)算子均为PF-GWOWA算子的特例;其次,根据GWOWA算子属性综合权重计算模型,利用PF-GWOWA算子对信息进行集结;最后,通过算例分析和传统方法对比,说明本文提出方法的合理性与有效性。     

Pythagorean模糊Hamacher算子及其应用分析

基于Pythagorean模糊环境下的信息集成算子很少见,本文探讨Pythagorean模糊Hamacher集结算子问题,具有一定的理论价值。首先,定义Hamacher算子在Pythagorean模糊环境下的运算规则;之后,给出几种Pythagorean模糊Hamacher信息集结算子,比如,Pythagorean模糊Hamacher算术平均算子,广义Pythagorean模糊Hamacher算术平均算子等,并研究其具有的性质,包括单调性、幂等性、有界性;之后,提出两种不同决策方法来解决Pythagorean模糊信息环境下的多属性群决策问题;最后,通过示例验证所提出方法的可行性和实用性。     

梯形模糊有序加权几何算子及其在决策中的应用

针对梯形模糊数据信息的集成问题,给出了梯形模糊数两两比较的可能度公式和梯形模糊有序加权几何(TFOWG)算子.基于可能度公式和TFOWG算子,提出了一种准则权重信息完全未知且准则值以梯形模糊数形式给出的不确定多准则决策方法.最后,实例分析表明了该方法的可行性和有效性.     

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.     

一种区间Pythagorean模糊VIKOR多属性群决策方法

针对属性信息为区间Pythagorean模糊集且属性权重和专家权重均未知的一类群决策问题, 结合信息熵理论, 提出了一种区间Pythagorean模糊VIKOR多属性群决策方法。首先定义一种新的区间Pythagorean模糊距离测度, 并讨论其性质。其次基于该距离测度定义了区间Pythagorean模糊相对距离指数, 并基于相对距离指数构建了一种熵权模型确定专家权重和属性权重。然后提出一种区间Pythagorean模糊VIKOR多属性群决策方法。最后通过企业生产方案选择案例说明了提出新方法的可行性与有效性。     

改进的多属性群决策共识方法及其在图书供应商选择中的应用

针对多属性群决策问题,提出了一种改进的加型集结共识方法.在每轮决策中,共识一致性指标较小的决策个体都修改其偏差较大的偏好,能快速使参与决策的个体对各属性形成满意的一致性意见.数值实验也表明该共识方法是合理有效的.