企业发展的多目标决策模糊优化模型

企业多目标决策优化是企业生产管理以及发展的一项非常重要的工作 .企业生产管理以及发展受多种因素影响 ,而且企业的多目标决策优化问题具有模糊性 ,本文将针对其模糊性 ,运用模糊数学理论进行研究 ,并给出具体应用实例 ,其结果令人满意 ,且具有较强的可靠性和实用性     

多目标决策二级模糊优选模型

研究了近年来多目标决策系统模糊优选理论的发展状况,基于一种新的目标函数,给出了求解最优优属度与最优指标权重的模糊迭代算法;依据“数字-信息-知识”的思维,从系统的稳定性和可靠性角度,对原始数据进行信息挖掘,提出了二级模糊优选理论模型,进一步丰富了模糊优选理论模型.将提出的模糊决策模型应用于1 6家电炉炼钢企业的模糊综合评价决策,取得了较为满意的结果.     

一种基于模糊多目标决策的炮兵火力优化方法

适应现代炮兵作战的战术思想和要求，深入分析影响炮兵目标威胁度和炮兵火力单位射击有利度的诸因素，构建了基于模糊多目标决策算法的目标威胁度评估和火力优化模型，通过实例仿真，表明所建立的优化模型能有效提高炮兵辅助指挥决策的可信度。     

模糊偏好下多目标群体决策的一种客观赋权方法

对具有模糊偏好的多目标群体决策问题,给出了模糊决策矩阵规范化公式,建立了确定各目标权重的优化模型,提出了一种客观赋权方法,为模糊偏好的多目标群体决策提供了一种简单实用的可靠方法,该方法具有确定权重的客观性和科学性等特点,计算简便,用途广泛.最后通过一个算例说明了该方法的实用性和有效性.     

具有稳定系数的多目标多维模糊决策算法

对多目标多维模糊决策模型的模糊交叉算法做了进一步研究,分析了多目标多维模糊决策模型中主观监督因子在三维以上模糊决策时对目标权重调节不灵敏的原因,提出一种新的模糊环境下带有目标权重主观监督因子和稳定系数的目标函数,给出了具有稳定系数和主观监督因子的目标权重计算公式,并给出了多目标多维模糊决策的算法,实例计算说明了算法的有效性。     

模糊优选（优化）理论与模型

本文提出的多目标系统模糊优选(优化)理论与计算模型,是处理多目标系统的一个新的优化方法。     

具有模糊报酬的多目标马尔可夫决策规划

给出一种模糊多目标马尔可夫决策规划的定义,即当报酬是模糊函数时的多目标马尔可夫决策规划,并解决求解这种规划的最优策略的方法以及这种多目标规划最优解的判决问题。     

权重为直觉模糊数的直觉模糊多属性群决策方法

针对属性权重以直觉模糊数形式给出的直觉模糊多属性群决策问题,提出了一种新的集成算子,首先证明了该算子具有诸如单调性等良好的性质,然后将该算子应用到权重为直觉模糊数的直觉模糊多属性群决策方法中,给出了决策方法的一般步骤,最后用实例说明了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.     

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.     

模糊多属性群决策一致性分析研究

群决策过程中各成员可能以不同的方式给出决策信息,讨论了四种不同决策信息的统一方法,设置了模糊环境下进行一致性判断的准则,介绍了梯形模糊数在群决策过程中的运算方法,举例说明了这种方法的应用步骤.     

基于直觉模糊共识模型的多属性群决策方法

决策个体之间的共识达成是提升群决策可信性的重要保证. 为处理极端值导致的决策失效问题,首先将信息进行预处理,然后应用定义的个体与群体之间的共识测度, 构建可以定位与修正非共识决策信息的直觉模糊共识模型, 并建立一种多属性群决策方法,以确保个体信息集结之前达成阈值条件下的共识.通过对投资对象选择的实例研究, 证明了该方法的有效性并选出最优方案.     

基于群体冲突的模糊偏好关系大群体决策方法

在大群体决策中,针对每一个决策者都有一个关于决策方案的模糊偏好关系的决策问题,提出了一种基于冲突的模糊偏好关系大群体决策方法。该方法首先考虑了复杂大群体的偏好差异,对决策者偏好进行聚类分析,形成不同的聚集,然后通过熵权法确定聚集的权重,集结成大群体模糊偏好关系,再对聚集内及聚集间进行冲突分析,通过一个迭代算子进行冲突消解,以达到一定冲突范围内的群体模糊偏好关系。最后通过一个算例说明了方法的有效性。     

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。