基于区间粗糙直觉模糊数的多属性决策方法

研究了区间粗糙直觉模糊多属性决策。探讨了区间粗糙直觉模糊数的运算法则及其性质;定义了区间粗糙直觉模糊数的得分函数和精确函数,进而给出其排序方法;给出了区间粗糙直觉模糊数的变权算术平均和变权几何平均算子,并且建立了区间粗糙直觉模糊数的多属性决策模型;实例验证了所提出决策方法的有效性。     

直觉模糊变换半群

首先定义了直觉模糊变换半群的概念,给出了一种特殊的直觉模糊变换半群.其次,引入了直觉模糊变换半群上的直觉容许关系,讨论了两个直觉模糊变换半群间的关系,为直觉模糊有限自动机进一步的理论研究提供了代数方法.     

区间值直觉模糊超子群

在K.Atanassov引进区间值直觉模糊集的基础上,给出了区间值直觉模糊超子群的定义,刻画了其特征结构,研究了这类区间值直觉模糊超群的同态像及原像等问题.同时,讨论了区间值直觉模糊超子群与区间值直觉模糊子群的关系.     

基于证据推理的直觉模糊多属性群决策方法

针对属性值为直觉模糊数的多属性群决策问题,提出了一种证据推理的扩展方法。首先,在考虑主观因素与客观因素的基础上运用直觉模糊熵法计算出属性及专家的综合权重。其次,提出一种基于证据推理的直觉模糊信息融合方法,该方法可以避免由于评价值的隶属度为0而导致的信息丢失现象,弥补了现有直觉模糊信息融合方法存在的不足。在此基础上,集结评价信息并按照备选方案与理想方案的相对贴近度对备选方案进行比选。最后,运用实例验证了所提方法的有效性。     

一种基于不完备直觉模糊信息的TOPSIS方法

多属性决策过程中,每个方案的属性值有时体现为由直觉模糊数所刻划的语言变量,通过定义直觉模糊数间的距离,首先提出了基于直觉模糊数的TOPSIS方法;其次,考虑到在实际问题中往往会遇到不完备直觉模糊信息的事实,提出一种将不完备直觉模糊数完备化的方法,并建立了基于不完备直觉模糊信息的TOPSIS方法,同时通过实例说明该方法的有效性以及在多属性决策中的应用.     

关于半群的直觉模糊拟理想

给出了半群中直觉模糊拟理想的等价定义,研究了半群中直觉模糊拟理想的若干性质和刻画,并用直觉模糊拟理想刻画群,完全正则半群和群半格．     

梯形模糊数直觉模糊Bonferroni平均算子及其应用

本文研究决策信息为梯形模糊数直觉模糊数(TFNIFN)且属性间存在相互关联的多属性群决策(MAGDM)问题,提出一种基于梯形模糊数直觉模糊加权Bonferroni平均(TFNIFWBM)算子的决策方法.首先,介绍了TFNIFN的概念和运算法则,基于这些运算法则和Bonferroni平均(Bonferroni mean,BM)算子,定义了梯形模糊数直觉模糊Bonferroni平均算子和TFNIFWBM算子.然后,研究了这些算子的一些性质,建立基于TFNIFWBM算子的多属性群决策模型,结合排序方法进行决策.最后,将该方法应用在MAGDM中,算例结果表明了该方法的有效性与可行性.     

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.     

直觉模糊变换半群的积与覆盖关系

提出了直觉模糊变换半群的(全)直积,圈积,直觉模糊变换半群的覆盖的定义,利用代数的手段讨论了直觉模糊变换半群的积的结合性质,研究了直觉模糊变换半群的积的覆盖关系.     

半环的直觉模糊软h-左理想

将直觉模糊软集的概念与半环理论相结合,给出了半环的一种有边界值的直觉模糊软h-左理想的概念,对其部分性质进行了探讨,并利用有边界值的直觉模糊软h-左理想,对h-左正则半环的刻画问题进行了讨论.     

On Some Properties of L Type Intuitionistic Fuzzy Family

ＯｎＳｏｍｅＰｒｏｐｅｒｔｉｅｓｏｆＬＴｙｐｅＩｎｔｕｉｔｉｏｎｉｓｔｉｃＦｕｚｚｙＦａｍｉｌｙＹｕｅＳｈｕｓｏｎｇ；（岳树松）ＷａｎｇＪｉａｎｐｉｎｇ（王建平）（ＨｅｎａｎＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ）（ＨｅｎａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ）Ａｂｓｔ...     

基于时间度的动态直觉模糊多属性妥协决策

针对当前动态直觉模糊多属性决策方法存在的不足,提出一种基于时间度的动态直觉模糊妥协决策方法。引入时间度准则,基于逼近理想解法融合主客观两类赋权法,获得兼顾主观偏好和样本客观信息的时序权重,克服现有时序权重主观赋值的随意性,同时运用直觉模糊熵(IFE)确定不同时序状态下各属性权重;根据动态直觉模糊加权几何算子(DIFWG)集结不同时序直觉模糊决策矩阵,构造动态直觉模糊综合决策矩阵,并利用VIKOR法,提供兼顾群体效用最大化与个体后悔最小化的各方案妥协折中排序,得到与理想解最近的妥协方案;以分布式创新企业合作伙伴选择为例,验证该方法在实际决策过程中的可行性和有效性。     

区间直觉模糊判断矩阵群决策中的逆判问题

研究了区间直觉模糊判断矩阵的群决策问题.定义了两种区间直觉模糊集相似度公式,给出两种与决策群体意见一致性程度最高的理想区间直觉模糊判断矩阵构造优化方法.利用矩阵对不同专家判断矩阵中相同位置元素的一致性进行分析,并对不同专家的判断信息进行整体相似程度分析,最后通过算例说明了该方法的有效性和实用性.     

双论域上的区间值直觉模糊粗糙集模型及其应用

基于区间值直觉模糊相容关系,给出了双论域上的区间值直觉模糊粗糙集模型并讨论了其相关性质,为粗糙集的应用提供了新的理论基础与操作手段。最后,通过一个例子阐述了本文提出的区间值直觉模糊粗糙集模型在临床诊断系统中的具体应用。     

基于k阶二元关系的直觉模糊粗糙集

利用k阶二元关系定义直觉模糊粗糙集,讨论了分别为串行、自反、对称、传递关系时所对应的上、下近似算子的性质。在有限论域U中,研究了任一自反二元关系所诱导的直觉模糊拓扑空间中直觉模糊闭包、内部算子与相对应的上、下近似算子的关系。     

基于直觉模糊集的多准则模糊决策问题

提出了一种基于直觉模糊集处理模糊决策问题的新方法.该方法用直觉模糊集描述方案关于准则集的满足程度与不满足程度.而且该方法允许决策者给出准则对于模糊集“重要”的隶属度与非隶属度,即准则的权重也由直觉模糊集表示.这种方法为决策者做出最优决策提供了一种方便有效的方法.     

三角模糊数直觉模糊PA算子及其应用

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PA （TFNIFPA）算子的决策方法.首先,基于TFNIFN的运算法则和PA （Power Average）算子,定义了TFNIFPA算子.然后,研究了该算子的一些性质,建立基于TFNIFPA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.     

DELPHI法在直觉模糊综合评价中的应用研究

针对直觉模糊综合评价中直觉模糊数集的取值方法问题,采用改进评价指标的评语等级划分,并结合Delphi法进行打分,来得出直觉模糊综合评价中的直觉模糊数集.最后利用该方法进行了实例分析.     

直觉模糊熵与加权决策算法

直觉模糊熵是直觉模糊集理论中的一个重要概念,反映了直觉模糊集的模糊程度和不确定程度.首先给出一种新的直觉模糊熵,并运用到多属性直觉模糊决策问题中.决策时根据直觉模糊熵计算属性权重,再综合决策者的偏好对各属性权重进行修正,然后使用直觉模糊集结算子和得分函数对方案进行排序,从而获得最优方案.     

基于改进熵权法的区间直觉模糊TOPSIS方法

本文对区间直觉模糊信息的TOPSIS多属性决策方法进行了研究。在属性权重信息完全未知的情况下,通过研究熵权法以及区间直觉模糊集本身的一些性质特点,将熵权法拓展到区间直觉模糊环境中来确定属性权重,进而提供了一种可直接利用评估信息的新的TOPSIS决策方法。该方法不仅拓展了传统熵权法的应用范围,而且不需要决策者事先给出权重信息,结果更加客观和可靠。应用实例表明该方法的可行性和有效性,具有推广应用价值。