基于二元语义的犹豫模糊语言决策方法

当决策者在给出语言评价信息而表示出犹豫时,决策信息更适合用犹豫模糊语言术语集表达。为了减少语言决策过程中信息的丢失,得到较精准的评价结果,本文提出基于二元语义的犹豫模糊语言决策方法。首先定义了犹豫模糊二元语义集、犹豫模糊二元语义集的均值函数、方差函数及其集结算子,然后用集结算子求出各方案的综合评价值,通过犹豫模糊二元语义的均值函数和方差函数确定方案排序。最后通过实例说明了该方法的实用性和有效性。     

基于犹豫正态模糊可能度的多属性决策方法

针对属性权重未知的多属性决策问题,提出了一种基于犹豫正态模糊可能度的决策方法.首先提出了犹豫正态模糊环境下可能度的概念,并分析了其性质;之后,根据两两属性间优劣的可能度确定属性权重,集成各方案的属性值得到综合属性值,利用综合属性值获取方案间优劣的可能度,对方案进行排序和择优;最后,通过一个算例说明算法的实用性和可行性.     

基于累积前景理论的概率犹豫模糊多属性决策方法

针对属性权重信息未知的概率犹豫模糊多属性决策问题,提出基于累积前景理论的多属性决策方法.首先,考虑概率犹豫元素之间的关系,定义概率犹豫模糊熵,分析其性质,并在此基础上提出新的得分函数.其次,鉴于决策者主观风险态度,引入累积前景理论构建前景决策矩阵.进而利用模糊熵最小化和综合效用最大化构建优化模型计算属性权重.最后,结合...     

犹豫三角模糊语言Prioritized算子的多属性决策方法

针对决策信息为犹豫三角模糊语言集且属性间存在优先顺序的多属性决策问题,提出了一种基于犹豫三角模糊语言Prioritized平均(HTFLPA)算子和犹豫三角模糊语言Prioritized几何(HTFLPG)算子的决策方法.首先,基于犹豫三角模糊语言集的运算法则,定义了 HTFLPA算子和HTFLPG算子.并讨论了其相应...     

基于VIKOR和关联系数的犹豫三角模糊语言多属性决策方法

针对属性评价值为犹豫三角模糊语言集的多属性决策问题,提出一种基于VIKOR方法的犹豫三角模糊语言多属性决策方法.首先定义了犹豫三角模糊语言集的相关概念.然后运用VIKOR和关联系数方法,在可接受优势和决策过程稳定的条件下对方案进行择优,在理论分析的基础上,提出了这种新方法的计算步骤.并构建了确定最优属性权重的非线性规划模型,研究了当专家权重和属性权重未知情况下的犹豫三角模糊语言多属性决策方法.最后通过实例说明了该方法的有效性和可行性.     

基于多目标属性权重优化的犹豫模糊语言TOPSIS决策方法

犹豫模糊语言术语集作为一种有效的信息表达形式,能够很好的反映出人们的定性且犹豫的决策信息。传统的距离测度会导致犹豫模糊语言信息的流失,因此,本文首先提出了一种新的犹豫模糊语言距离测度,并研究了该距离测度的性质。其次,针对属性权重完全未知的犹豫模糊语言多属性决策问题,考虑方案和属性两个层面,构建了多目标优化的属性权重确定模型。进而,基于多目标权重优化模型和犹豫模糊语言距离测度,提出了一种改进的犹豫模糊语言TOPSIS法。最后通过实例说明了所提出的TOPSIS法的实用性和有效性,并进行了灵敏度和比较分析。     

基于前景理论的三角犹豫模糊多属性决策方法

针对属性权重信息完全未知,属性值为三角犹豫模糊元的多属性决策问题,提出一种基于前景理论和模糊结构元的决策分析方法。首先,基于模糊结构元理论,定义三角犹豫模糊元的结构元形式和海明距离公式,并通过求解属性间距离离差最大化的优化模型确定权重。其次,依据前景理论,分别以正负理想点作为决策参照点,构建收益矩阵和损失矩阵。在此基础上,应用TOPSIS方法计算各备选方案的相对贴近度,并依据相对贴近度的大小实现备选方案排序。最后,通过算例验证方法是有效和可行的。     

基于双向投影算子的二元语义多属性群决策方法

针对传统投影算子无法解决投影相同时二元语义排序问题,定义了在二元语义信息下,方案与正负理想点形成向量,提出了基于正、负理想点的双向投影贴近度计算公式;并研究了属性权重已知条件下双向投影贴近度的测算,最后以具体的算例说明了方法的有效性和可行性.     

犹豫模糊语言Heronian平均算子在多属性决策中的应用

针对输入变量之间的相互影响以及评价值为犹豫模糊语言信息的多属性决策问题,提出一种基于犹豫模糊语言Heronian平均算子的多属性决策方法。由于Heronian平均(HM)算子具有能够反映输入变量之间相互关联的良好特性,在犹豫模糊语言信息环境下,提出了两种新的集成算子,即犹豫模糊语言Heronian平均(HFLHM)算子和犹豫模糊语言几何Heronian平均(HFLGHM)算子,同时研究了它们的一些特性。考虑到输入变量具有不同的重要程度,还定义了犹豫模糊语言加权Heronian平均(HFLWHM)算子和犹豫模糊语言加权几何Heronian平均(HFLWGHM)算子。最后提出了基于HFLWHM算子和HFLWGHM算子的犹豫模糊语言多属性决策方法,并通过实例验证了这些算子的合理性和可行性。     

基于二元语义多属性群决策的投影法

针对解决具有语言评价信息的多属性群决策问题,提出了一种基于二元语义信息处理的群决策方法。该方法采用近年来最新发展的二元语义概念对语言评价信息进行处理和运算,并依据传统投影分析方法的基本思想,通过计算备选方案对正理想方案和负理想方案的投影值,进而计算备选方案对正理想方案相对贴近度,最终确定最优方案。该方法具有对语言信息处理较为精确的特点,避免了以往采用的语言信息处理方法所带来的信息扭臼和损失。最后给出了实例分析。结果表明方法简单,有效和易于计算。     

广义概率对偶犹豫模糊语言幂集结算子在多属性决策中的应用

在对偶犹豫模糊语言集、概率对偶犹豫模糊集和广义幂集结算子的基础上,研究了在概率对偶犹豫模糊语言环境下的广义幂集结算子问题。首先,给出了概率对偶犹豫模糊语言集的定义、运算规则、得分函数、精确函数、距离测度、熵。然后,定义了广义概率对偶犹豫模糊语言幂集结算子,并研究其具有的性质。其次,提出了一种决策方法来解决集结数据之间存在相互关系的概率对偶犹豫模糊语言多属性决策问题。最后,结合相关案例验证了该方法的有效性和可行性。     

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。     

一种基于犹豫模糊集的多属性关联决策方法

主要讨论属性间具有关联性的条件下犹豫模糊多属性决策问题.首先,基于gλ模糊测度,Shapley值和Choquet积分,定义了两种犹豫模糊信息集成算子:AHFGSCgλ算子和GHFGSCgλ算子.然后,讨论了这些算子的一些性质.最后通过一个实例来说明算子的可行性和有效性.     

基于二元语义TAC积分算子的语言型多属性群决策方法

针对属性之间存在模糊关联的语言型多属性群决策问题,给出了二元语义TAC(Two-Additive Choquet)积分算子的定义,分析和证明了算子的有关性质,并提出了相应的决策方法。该方法首先将各专家提供的语言短语形式的属性权重信息、属性关联信息与属性评价信息转化为二元语义形式,然后利用二元语义TAC积分算子将转化后的属性相关信息集结为各专家的方案评价值,并进一步集结专家意见获得方案的综合评价值,从而确定其排序。最后,通过实例分析和方法比较说明了所给方法的有效性和优点。研究结果表明,该方法具有属性关联刻画细致、计算过程简单且无信息损失、决策结果可解释性强等优点,为求解属性之间存在模糊关联的语言型多属性群决策问题提供了一种新的途径。     

区间犹豫模糊Bonferroni mean算子在多属性决策中的应用

针对在信息集成时, 需要考虑输入变量之间的相互影响以及专家评价值为区间犹豫模糊信息的多属性决策问题, 提出一种基于区间犹豫模糊Bonferroni mean算子的多属性决策方法。考虑到由于Bonferroni mean(BM)算子能够良好的反映输入变量之间相互影响, 首次提出了评价值为区间犹豫模糊集信息环境下的两种新的集成算子, 即区间犹豫模糊Bonferroni mean(IVHFBM)算子和区间犹豫模糊几何Bonferroni mean(IVHFGBM)算子。并讨论了其相关的一些特性。同时基于输入变量会具有不同重要程度的情况, 定义了区间犹豫模糊加权Bonferroni mean(IVHFWBM)算子和区间犹豫模糊加权几何Bonferroni mean(IVHFWGBM)算子。针对评价信息以区间犹豫模糊集表示的决策问题, 提出了基于IVHFWBM算子和IVHFWGBM算子的多属性决策方法。最后通过实例证明了该方法的可行性和有效性。     

基于群体一致性的犹豫模糊多属性决策方法

犹豫模糊集允许一个元素属于一个集合的隶属度可以是多个不同的值,是表达决策者之间偏好不一致性的有力工具。针对决策者评价偏差不宜过大的问题,提出了一种基于群体一致性的犹豫模糊多属性决策方法。首先, 我们定义了犹豫模糊元的犹豫度函数,进而定义了犹豫模糊元的一致性指数;在此基础上,构建了基于群体一致性指数最大化的权重优化模型,通过求解优化模型可以得到属性的权重向量。然后,运用灰色关联分析法实现对方案的排序和择优。最后,通过实例分析说明了该方法的可行性和有效性。