基于灰关联分析和相对熵的多属性决策排序方法

在灰关联分析和相对熵决策方法的基础上,结合各自的优点,提出了一种解决多属性决策问题排序的新方法.首先利用改进熵对评价属性进行赋权,其次计算被评方案与理想方案和负理想方案的灰色关联度和相对熵,最后根据相对贴近度的大小对被评方案进行排序,案例说明了决策方法的有效性和实用性.     

基于相对熵和VIKOR的多属性决策排序方法

在相对熵和VIKOR决策方法的基础上,结合各自的优点,提出了一种解决多属性决策问题排序的新方法.首先利用改进熵权法对决策属性进行赋权,其次计算决策方案和正理想决策方案与负理想决策方案的相对熵、决策方案和正理想方案与负理想方案的群体效用值和个别遗憾值,再次根据TOPSIS法中的相对贴近度的思想,利用相对贴近度的大小对决策方案进行排序,案例分析说明了决策方法的有效性和实用性,最后对提出的模型的灵敏度和其他文献中模型的灵敏度进行了对比,发现提出的模型的灵敏度更高.创新和特色一是对传统熵权法进行了改进,不需要人为的特殊约定,具有一定的科学性;二是结合VIKOR方法和相对熵方法的各自优点,将其组合使用;三是结合TOPSIS法中的相对贴近度的思想将VIKOR方法和相对熵方法进行融合.     

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.     

一种基于交互熵的模糊信息测度

通过借用Shannon信息理论中的相关概念,对已有文献中基于模糊熵测度的模糊对称交互熵(FSCE)进行了改进,提出了对称改进模糊交互熵(SIFCE)这一距离测度.接下来证明了它是度量空间中的度量,满足非负性、对称性、三角不等式三个条件,并且满足有界性,还讨论了它与模糊熵之间的关系.最后提出基于该测度的模糊贴近度σ_(SIF),利用数值例子说明了在模糊模式识别中,σ_(SIF)与常见的模糊贴近度可以得到一致的识别结果,从而为模糊模式识别提供了新的研究方法.     

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。     

相对熵排序在水利工程投标决策中的应用

针对水利工程投标决策问题,提出了一种基于相对熵排序的决策方法.首先归纳出可以更为全面地反映水利工程投标利弊的评价指标体系;然后运用层次分析法和信息熵法分别确定评价指标的主客观权重,并将其整合得到综合权重;最后引入基于相对熵的多属性排序方法,对各水利工程投标方案进行综合评价,从而形成能有效反映各方案差异的评价模型.应用实例对比分析表明,方法可以为水利工程投标决策提供一种可行、有效的新途径.     

基于熵权法的区间数多指标决策方法及应用

以区间数的距离及规范化理论为基础探讨了属性值为区间数的多指标决策问题.分别构建了基于熵权法的区间数TOPSIS评价模型、基于熵权法的区间数灰色关联评价模型,基于熵权法的区间数TOPSIS—灰色关联组合评价模型.通过实例分析表明了,三种模型的算法的有效性及评价结果的合理性.进一步比较三种评价结果,说明了基于区间数的TOPSIS—灰色关联组合评价模型对方案的排序更具稳定性和实用性.     

区间直觉模糊集的模糊熵群决策方法

针对专家权重未知、专家判断信息以区间直觉模糊集给出的多属性群决策问题,提出了一种新的模糊熵决策方法。通过定义区间直觉模糊集的模糊熵判断专家信息的模糊程度,进而确定每位专家的权重;然后计算备选方案距理想方案和负理想方案的模糊交叉熵距离,得到每个专家对方案的排序;再分别利用加权算术算子和加权几何算子集结专家的排序结果,得到专家群体对方案的排序。实例分析验证了方法的有效性。     

基于相对熵排序的建筑工程项目投标决策

投标决策是施工企业面对的重要问题.在建筑工程项目投标问题上,先建立风险指标体系,再结合层次分析法和信息熵法求得风险指标的综合权重,然后借助相对熵排序法,对各个方案进行综合评价,得到有效反映各方案差异的评价模型,通过对比可知此法可行有效,且灵敏度高.     

熵权法在水资源可持续利用评价中的应用

介绍了熵权基本理论,将熵权评价法应用于山西省11个市水资源可持续利用中,并对山西省11个市的水资源可持续利用情况进行了排序.实例研究表明,熵权法在确定评价指标方面克服了人为主观性对评价过程的干扰,提高了评价的科学性.     

基于灰类敏感度系数的评价指标客观权重极大熵配置模型

评价指标权重的确定是多属性决策问题中至关重要的环节。然而,既有研究利用评价指标值之间的差异性进行指标的客观赋权,往往忽略了评价指标对被评价对象全体及所在系统的重要性。本文基于事物自然本质属性差异,运用灰色关联聚类将评价对象划分到预设的类别;借鉴有无对比分析法的思想,定义了反映指标对全体被评价对象类别影响程度的灰类敏感度系数;根据极大熵准则,建立了基于灰类敏感度系数的客观权重极大熵配置模型,以确定多属性决策指标的权重。并通过与文献[21,26]中实际案例的对比分析,说明了本模型的有效性与更贴近现实性,为解决多属性决策指标客观赋权问题提出了一个新思路。     

基于新型区间直觉三角模糊熵的多属性决策方法

在进行区间直觉模糊多属性决策时,有时属性权重是未知的,针对这一问题,提出一种新型区间直觉三角模糊熵的决策方法.首先,给出该新型区间直觉三角模糊熵定义和相关定理,应用该区间直觉三角模糊熵确定属性的权重.然后,基于逼近理想解排序法(TOPSIS)的思想,采用改进的加权欧几里得距离,进行区间直觉模糊群决策,并给出决策步骤.最后,将该方法应用在供应链选择的群决策问题中,通过算例实验验证了该方法的有效性与可行性.     

考虑决策者风险偏好的区间直觉模糊多属性群决策方法

提出了一种考虑决策者风险偏好且属性权重信息不完全的区间直觉模糊数多属性群决策方法。同时考虑相似度和接近度,确定每一属性的决策者权重。为了考虑决策者风险偏好对决策结果的影响和避免区间直觉模糊矩阵的渐进性,引入了决策者风险偏好系数,将集结后的综合决策矩阵转换成区间数矩阵。然后,为了客观地求出属性权重信息不完全环境下属性的权重,构建了基于区间直觉模糊交叉熵的属性权重目标规划模型,该模型不仅考虑了评价值的偏差,也强调了评价值自身的可信度。最后,通过研发项目选择问题的实例分析说明了所提方法的合理性和优越性。     

基于Pythagorean模糊熵的风险型决策方法——考虑后悔与失望规避

针对决策信息为Pythagorean模糊数,属性权重完全未知的风险型多属性决策问题,提出了一种基于Pythagorean模糊熵的考虑决策者后悔与失望规避心理行为的决策方法。首先,计算备选方案和理想点各属性的效用值,从而获得各备选方案的后悔-欣喜值、失望-愉悦值及感知效用值。其次,构建了一种Pythagorean模糊熵,并给出基于该Pythagorean模糊熵的属性权重确定方法,利用属性权重加权求和获得备选方案综合感知效用值,从而对方案进行排序。最后,通过算例说明方法的可行性和优点,并分析了后悔规避系数δ和失望规避系数τ对决策结果的影响。     

考虑可信度和属性优先级的犹豫模糊决策方法

研究了考虑可信度的犹豫模糊混合集成因子以及考虑属性优先级的犹豫模糊多属性决策方法。首先给出了用于衡量数据差异程度的加权变异率公式,并证明了其具有类似于基尼系数的优良度量性质,之后在此基础上提出了可信度诱导犹豫模糊混合平均(CIHFHA)算子。针对属性权重信息未知的犹豫模糊决策问题,构建了一种新的考虑属性优先级的熵值修正G1的组合赋权方法,该方法可有效地利用属性客观评价数据以及通过考虑属性优先级体现专家意见,解决了主客观权重分配问题,得出的属性权重更加客观、合理。之后给出了一种基于CIHFHA算子和组合赋权方法的多属性决策方法,算例说明该方法的有效性和实用性。     

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.     

基于相对熵的多粒度语言信息的多属性群决策方法

针对具有多粒度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和相对熵的群决策方法。该方法首先给出了多粒度语言评价信息一致化为由基本语言评价集表示的相同粒度二元语义信息的方法,然后对于属性权重信息不完全的情形,建立了基于相对熵的多目标规划模型获得相应的属性权重,并利用二元语义的集结算子对语言评价信息进行加权集成,从而获得各个决策方案的排序和择优结果;最后给出一个实例分析,说明了该方法的有效性和可行性。     

基于“奖优罚劣”的区间数多指标决策的TOPSIS方法

针对区间数多指标系统的决策特点,对指标数据初始化处理时,利用"奖优罚劣"原则,提出了一种易于计算且实用的[-1,1]线性变换算子,然后定义正、负理想方案,给出了区间数多指标决策问题的TOPS IS方法.该模型为区间数多指标决策提供了一种科学、实用的方法,并利用现有的实例来证实此方法的科学性与可行性.     

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。