广义区间值Pythagorean三角模糊集成算子及其决策应用

针对连续集合上决策变量的隶属度和非隶属度之和超过1的决策问题,提出区间值Pythagorean三角模糊数,并且分析其广义集成算子的决策应用。首先,引入区间值Pythagorean三角模糊数的概念,得到其运算法则。其次,推导区间值Pythagorean三角模糊数的加权平均算子、加权几何算子、有序加权平均算子、有序加权几何算子、广义有序加权平均算子以及广义有序加权几何算子,介绍它们的相关性质。最后,构建出基于广义区间值Pythagorean三角模糊集成算子的多属性决策模型,并且根据实例对广义有序加权平均算子和广义有序加权几何算子进行稳定性分析,运用图像直观地证明在处理决策问题时前者优于后者,说明决策模型的有效性和可行性。     

复模糊数值直觉模糊集及其在医院评价中的应用

文章在直觉模糊集的基础上,利用复模糊数和基于一定的现实应用背景——主客观支持度和主客观反对度,得到了复模糊数值直觉模糊集,研究了其性质,给出复模糊积分集成算子,并将复模糊数值直觉模糊集应用到了医院的评价决策中,得到了非常好的效果.     

区间数密度算子及其应用

针对决策信息为区间数形式的不确定多属性决策问题,将密度中间算子由精确值形式拓展到区间数形式.通过引入"区间隶属度"的概念对区间数进行聚类,并给出一种通过规划模型确定密度加权向量的方法;在此基础上,对区间数密度中间算子及其合成算子进行了界定.最后,通过一个算例对区间数密度算子的应用进行了说明.该方法结合区间数的特征,进一步拓展了密度算子的理论体系和实际应用范围.     

区间Pythagorean模糊几何加权Bonferroni平均算子及其应用

在区间毕达哥拉斯模糊集(IVPFS)环境下,分析了几何Bonferroni平均(GBM)算子中输入变量间关联性对决策的影响,构造了区间毕达哥拉斯模糊几何Bonferroni平均(IVPFGBM)算子,并讨论其性质;根据属性指标的重要程度,构造了区间毕达哥拉斯模糊几何加权Bonferroni平均(IVPFGWBM)算子,...     

TFOWA算子及其在决策中的应用

研究了属性权重信息完全未知、属性值以梯形模糊数形式给出的多属性决策问题,给出了梯形模糊数决策矩阵的规范化公式.把有序加权平均(OWA)算子推广到所给定的数据信息均为梯形模糊数形式的不确定环境中,提出了一种梯形模糊有序加权平均(TFOWA)算子,给出了其在应用过程中的具体步骤,并提出了一种相应的集结决策信息的方法.TFOWA算子的特点是充分利用梯形模糊数的不确定性,因而更能反映客观事物的复杂性及人类思维的模糊性,从而使得决策更符合实际情况.最后通过算例说明了方法的可行性和有效性.     

基于协商视角的密度算子及其应用

针对群体评价中专家信息的集结问题，从利益相关者协商的视角对密度算子进行拓展并将其用于解决该问题.协商的基本思想是使协商值与单个协商参与者(或利益集团)给出的协商信息偏差最小.在此基础上，基于密度算子信息集结的过程，结合着组内和组间信息的特征，分别给出了组内和组间协商的两种模型，以此实现信息的集结.最后，通过一个算例对该方法的应用进行了说明.该方法的研究可进一步完善密度算子的理论体系并拓展其实际应用范围.     

毕达哥拉斯不确定语言Maclaurin对称集成算子及其在多属性决策中的应用

毕达哥拉斯不确定语言变量是直觉不确定语言变量的拓展和一般化.针对毕达哥拉斯不确定语言变量的集成问题,首先结合语言刻度函数,提出新的毕达哥拉斯不确定语言变量运算法则和排序方法,克服已有运算存在的缺少封闭性和灵活性的不足.进而,提出了捕获多元关联关系的毕达哥拉斯不确定语言Maclaurin对称集成算子(PULMSM)及其加权形式(PULWMSM),并探讨其优良性质和特例.最后,提出一种基于PULWMSM的毕达哥拉斯不确定语言多属性决策方法,并通过实例来分析其合理性和有效性.     

基于PIFOWA算子的直觉模糊信息集结方法

针对属性间具有优先级别关系的直觉模糊多属性决策问题,提出了属性间具有优先关系的直觉模糊有序加权平均(PIFOWA)算子,给出了基于这个算子的决策方法,并研究了其性质.     

基于ITFOWA算子的多属性决策方法研究

将梯形模糊有序加权平均算子（TFOWA）扩充至诱导的梯形模糊有序加权平均（ITFOWA）算子情形．提出两梯形模糊数接近度概念,用其度量属性本身的重要性程度、并以属性值的接近度作为诱导变量,采用ITFOWA算子进行信息集结,得到一种新的基于诱导梯形模糊有序加权平均算子的多属性决策方法．     

不确定型GOWA算子及其应用

把Yager提出的广义有序加权平均(GOWA)算子推广到所给定的数据信息均为区间直觉模糊数形式的不确定环境中.利用基于得分函数和精确函数的区间直觉模糊数之间比较的方法,提出了一种不确定型GOWA算子,并且介绍了一种利用区间直觉模糊GOWA算子进行群决策的通用方法.并把区间直觉模糊GOWA算子在食品生产企业供应链管理中进行了应用,数值结果表明了新算子的有效性和可行性.     

基于密度算子的多阶段群体评价方法及应用

从密度算子的角度研究了多阶段群体评价信息的集结问题,并比较分析了各集结途径的评价结果.首先基于评价者判断的离散程度及与群体判断的接近程度,给出了一种评价者权重的确定方法,并基于时间度的概念,给出了阶段权重向量的确定方法.在此基础上,基于密度算子对评价信息进行多途径集结,同时考虑了同一时段和不同时段评价信息分布的疏密程度.最后,通过一个算例对多阶段群体评价信息集结方法的应用进行了说明,并对评价结果进行了比较分析.     

区间直觉梯形模糊几何Bonferroni平均算子及其应用

研究了决策信息为区间直觉梯形模糊数且属性间存在相互关联的多属性群决策问题,提出一种基于区间直觉梯形模糊几何加权Bonferroni平均算子的决策方法.基于区间梯形直觉模糊数的运算法则和几何Bonferroni平均算子,定义了区间直觉梯形模糊几何Bonferroni平均算子及其加权算子.给出了这些算子的一些性质,建立基于区间直觉梯形模糊几何加权Bonferroni平均算子的多属性群决策模型.最后,将该方法应用在供应商选择的群决策问题中,结果表明了该方法的有效性与可行性.     

基于PAO算子的直觉模糊多准则决策算法

定义了直觉模糊数及其比较规则,提出了直觉模糊数间的PAO算子.针对准则间具有偏好关系且准则权重未知并变化,准则值为直觉模糊数的模糊多准则决策问题,提出了利用PAO算子进行集结的决策方法.该方法通过计算各方案在不同准则下的相对满意指数和相对精度,利用PAO算子获得每个方案的具体准则权重并生成计分函数和精确函数.通过计分函数的比较,得出方案集的排序结果.实例分析表明了该方法的有效性和可行性.     

向量型二元语义密度集结算子及其应用

针对多属性决策问题,面向二元语义信息,以向量的形式对决策信息进行集成,提出了向量型二元语义密度加权平均(V-TDWA)算子的信息集结方法.首先,对向量型二元语义密度加权算子及其合成算子的基本构建思路进行了介绍,并对其性质进行了分析.然后,基于信息分布的疏密程度讨论了向量型二元语义信息的分组问题,给出了一种基于向量相似度的聚类方法,在聚类组的基础上,通过最大化熵值法求解不同聚类组的密度权重.最后通过算例对向量型二元语义密度集结算子的应用进行了简要说明.     

基于模糊折衷型决策分析的多目标动态规划及其在投资决策中的应用

基于模糊折衷型决策分析，提出一种新的多目标模糊优选动态规划方法，并建立了决策模型．该模型具有较好的通用性和可操作性，可供决策参考．     

区间直觉正态模糊数的OWGA算子及其在多属性群决策中应用

针对准则值为区间直觉正态模糊数(IVINFN)的群决策问题,探讨了区间直觉正态模糊数的运算法则;考虑决策者的乐观程度,定义了区间直觉正态模糊数的得分函数,给出其排序方法;再得到区间直觉正态模糊数的有序加权几何平均(IVINFN-OWGA)算子和连续有序加权几何平均(IVINFN-COWG)算子;最后,建立了基于区间直觉正态模糊数的多属性决策模型,提出了相应的群决策方法,并且通过实例分析验证了该方法的可行性和有效性.     

基于广义区间梯形模糊集的大学生素质评价模型

基于广义区间梯形模糊数的重心计算、广义区间梯形模糊集的有权算术集成算子和混合集成算子,建立一种新模型来处理大学生素质评价问题.算例结果显示该模型处理大学生素质评价问题是有效的.     

三角直觉模糊广义有序加权平均算子及其在多属性群决策中的应用

针对属性以三角直觉模糊数(TIFN)形式表示和具有不完全权重信息的多属性群决策(MAGDM)问题进行了研究。首先定义了三角直觉模糊广义有序加权平均(TIFGOWA)算子,再利用得分函数和精确函数对方案的排序方法,对不完全权重信息的三角直觉模糊MAGDM问题,运用TIFGOWA算子提出一种新的多目标线性规划的求解方法。最后,运用一个算例说明了本文所提方法的合理性与有效性。     

柏大蚜空间分布型的研究及其应用

在抽样调查的基础上 ,计算出柏大蚜 (CinaratuiafulinaDel.Guercio)的 4种聚集度指标 ,从而确定了柏大蚜在空间为聚集型分布 .同时讨论了柏大蚜的空间分布型在序贯取样中的应用 ,也对其在不同密度下的最适抽样数进行了研究 ,为以后在试验设计中的取样技术提供理论依据 .