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。     

区间直觉模糊集多属性决策方法

定义了区间直觉模糊集的加权算子和加权几何集成算子,介绍了现有的区间直觉模糊集的得分函数和精确函数.定义了一个新的精确函数,此函数弥补了已有函数的不足和缺陷,应用新定义的精确函数,提出了对区间直觉模糊集多属性决策问题进行决策的方法.最后以应用实例对该方法进行说明和验证.     

基于核的区间直觉模糊信息集成的一类算子及其决策应用

定义了区间数核、区间直觉模糊数核的概念.并以此为基础,提出了区间直觉模糊数表示的模糊信息的几个集成算子:IIFKWA,IIFKWG,IIFKOWA IIFKOWG,IIFKHA,IIFKHG,研究了算子性质.探讨了集成算子在多属性决策中的应用,算例分析表明其具有可行性与有效性.     

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。     

基于新模糊熵和得分函数的区间直觉模糊多属性决策

属性权重的确定以及对区间直觉模糊数的排序是多属性决策问题中两个最为关键的点。本文主要针对属性权重完全未知的多属性决策问题进行了研究,分析了现有大多数研究中关于区间直觉模糊熵和得分函数存在的局限性,进而提出了一种将不确定度和犹豫度相结合的新的模糊熵和得分函数。最后,通过对比实验证实了本文所提出的熵和得分函数应用到多属性决策中的有效性和合理性。     

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.     

三角直觉模糊数型VIKOR方法

针对备选方案的属性值为三角直觉模糊数且权重为实数的多属性决策问题,研究了三角直觉模糊数型VIKOR方法。首先,本文提出了一种基于偏好指标的三角直觉模糊数排序方法;其次,根据VIKOR方法的基本思想,提出了求解三角直觉模糊数型VIKOR方法的步骤,并在可接受优势和决策过程的稳定条件下对备选方案进行排序,得到折衷解;最后,在最大群体效用权重为0.5的情况下,用第三方物流服务商选择为例说明了该方法的有效性和可行性。     

基于投影模型的区间直觉模糊多属性决策方法研究

本文首先定义了一种新区间直觉模糊投影方法,其能更好地度量投影向量之间的相关性。其次,根据区间直觉模糊正负理想方案与备选方案的投影关系, 构建了基于投影方法的未知属性权重求解模型,并在此基础上设计了一种基于投影值的贴近度方法,能实现对备选方案有效排序;最后,用实例验证了该方法的有效性和可行性。     

基于区间值直觉模糊不确定语言变量的灰色关联度分析方法

给出了区间值直觉模糊不确定语言环境下的灰色关联度分析方法。首先确定了区间值直觉模糊不确定语言正负理想解, 然后计算每个评价值与正负理想解的灰色关联度, 利用属性的权重向量, 计算方案与正负理想解的灰色关联度, 最后计算出方案的相对关联度, 并根据方案的相对关联度对方案进行排序。如果属性权重部分可知, 则需要根据与正理想解有最大的灰色关联度而与负理想解有最小的关联度的原则建立数学规划确定属性的权重。最后, 为了说明算法的可行性和有效性, 将其应用到房地产开发项目的风险评价上。 实例说明了算法的可行性和有效性。     

区间直觉模糊数的新得分函数及其在多属性决策中的应用

通过对区间直觉模糊数的犹豫区间进行讨论,提出了区间直觉模糊数的新得分函数和精确函数,并讨论新的得分函数具有的性质,在此基础上给出了区间直觉模糊数的一种新的排序方法.进而,结合区间直觉模糊加权平均算子给出了属性值为区间直觉模糊数的多属性决策方法,并通过算例阐明该方法的可行性和有效性.     

梯形直觉模糊数排序方法及在多属性决策中应用

基于梯形直觉模糊数的值和模糊度两个特征,一类梯形直觉模糊数的排序方法被研究.首先,给出了梯形直觉模糊数的定义、运算法则和截集.其次,定义了梯形直觉模糊数关于隶属度和非隶属度的值和模糊度,以及值的指标和模糊度的指标.最后,给出了梯形直觉模糊数的排序方法,并将其应用到属性值为梯形直觉模糊数的多属性决策问题中.     

一种有方案偏好的直觉模糊多属性决策方法

研究了方案属性值和偏好值均为直觉模糊数的多属性决策问题.首先,通过分析部分文献中利用方案属性值与偏好值之间的偏差建立并求解规划模型,从而得到属性权重的不合理性.其次,在最小化方案综合评价值与偏好值偏差的基础上,建立并求解一个规划模型计算出属性权重.然后,利用方案综合评价值的得分函数和准确度函数对方案进行排序,从而得到了一种有方案偏好的直觉模糊数多属性决策方法.最后,通过一个实例说明了该方法的合理性与有效性.     

基于直觉模糊集的全区间决策方法

针对属性值为直觉模糊集且属性权重已知的模糊多属性决策问题,本文基于直觉模糊算术加权平均算子,提出了一种基于直觉模糊集的全区间决策方法。全区间决策函数引入了态度指标k,从而可以反映决策者态度的变化,从0到1变化k值,可以在整个区间内挖掘决策信息的变化,与得分函数法和基于距离TOPSIS贴近度方法相比,将过去的点值判断延伸至全区间判断,避免了决策信息的丢失现象,决策更加准确合理。实例计算表明该方法的正确性、有效性和合理性,具有一定的推广借鉴价值。     

直觉三角模糊数密度算子及其决策应用

首先提出了一种直觉三角模糊数集聚类的方法,然后考虑到属性信息分布的疏密程度,针对属性值为直觉三角模糊数的多属性决策问题提出了直觉三角模糊数密度算子,给出了密度算子与已有几种信息集结算子合成的形式,并研究了直觉三角模糊数密度算子的性质.最后通过一个决策算例说明了直觉三角模糊数密度算子的有效性.     

三角直觉模糊决策的变权方法

研究了属性值为三角直觉模糊数的多属性决策问题,提出了一种基于变权综合的决策方法。首先,针对三角直觉模糊数,提出一种新的三角直觉模糊排序方法;其次,定义了三角直觉模糊变权加权算术平均算子和三角直觉模糊变权加权几何平均算子;然后,提出一种基于三角直觉模糊变权集成算子的多属性决策方法;最后,数值算例说明了该方法的有效性。     

区间直觉梯形模糊Bonferroni平均算子及在多属性群决策中的应用

针对决策信息为区间直觉梯形模糊数(IVITFN)且属性间存在相互关联的多属性群决策(MAGDM)问题,提出一种基于加权区间直觉梯形模糊Bonferroni平均(WIVITFBM)算子的决策方法.首先,基于IVITFN的运算法则和Bonferroni平均(BM)算子,定义了区间直觉梯形模糊Bonferroni平均(VITFBM)算子和WIVITFBM算子.然后,研究了这些算子的一些性质,建立基于WIVITFBM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。     

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.     

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。     

基于直觉模糊距离的群决策专家意见聚合分析

提出了一种基于直觉模糊距离来聚合专家个人意见为一个优化的群体意见一致度的新方法.首先,根据直觉模糊集的几何意义,定义了两个直觉模糊集之间的距离;然后,利用直觉模糊距离来聚合专家两两之间对备选方案意见的一致度,综合考虑每位专家的相对重要权重,得到专家群体对备选方案意见的综合一致度;最后通过一个具体实例来说明这种方法的具体应用及计算过程.     

一种基于直觉模糊集的群决策方法

利用直觉模糊集理论研究专家意见为{满意,不满意,弃权}三种形式的群决策问题.在构建群决策模型的过程中,分如下两种情形分别将专家意见综合为直觉模糊集:一是首先综合单个专家根据各准则给出的方案评估值;二是首先对单个准则综合所有专家给出的方案评估值.由此建立两个群决策模型.对由直觉模糊集表示的群决策结果,利用推广的TOPSIS方法对它们进行排序选优.最后给出一个应用实例.