基于联系数的区间数多属性决策非线性模型及应用

当多属性决策中的属性权重和属性值都是区间数时,把区间数改写成联系数,并让联系数按普通多项式运算法则作加法和乘法运算,进而建立基于联系数的区间数多属性决策非线性决策模型,其决策联系数为关于i的二次函数,从而说明当属性权重和属性值都是区间数时的决策问题是一个含有二次不确定性的问题.     

基于联系数不确定性分析的区间数多属性决策

区间数多属性决策通常是在某一算法下得到方案的排序,很少考虑区间数不确定性的影响,通过区间数转换成联系数,可以客观地反映区间数的不确定性,在此基础上,建立基于联系数的多属性决策模型,从而对不确定性进行较全面的取值分西,使决策结果更为合理.     

基于联系数贴近度的区间数多属性决策方法

利用集对分析和联系数学理论对区间数多属性决策方法进行了研究.首先给出了联系数贴近度的定义和性质;然后在将区间数决策矩阵转化为联系数决策矩阵的基础上,依据传统的逼近理想解的排序方法(TOPSIS)的基本思路,基于联系数贴近度提出了一种区间数多属性决策新方法.该方法简洁直观,易于计算,无需对区间数进行排序;最后,通过算例表明了它的有效性和实用性.     

基于模糊语言评估和联系数的多属性群决策方法

对方案的属性评估信息以模糊语言形式给出的多属性群决策问题,采用集对分析理论进行处理,提出了一种基于模糊语言评估和联系数的多属性群决策方法,实例应用表明了该方法的有效性和实用性.     

区间型联系数及其在多属性决策中的应用

在联系数的基础上定义了区间型联系数,并讨论了相应的运算法则,然后将区间型联系数应用于区间型多属性决策问题,在文中为了便于对决策结果的排序定义了区间型联系数的相对贴近度及关于区间型正理想解的投影等概念,并通过实例分析验证了该方法的有效性和实用性.     

基于联系数复运算的区间数多属性决策方法及应用

针对属性权重与属性值都为区间数的多属性决策问题,先把区间数转换成a+bi形式的联系数,再按联系数的复运算要求改写成三角函数表达式,在此基础上得到一种多属性加权决策综合主值模型.实例应用表明:该方法在一定程度上客观地反映出区间数多属性决策问题中确定性与不确定性的相互联系和相互影响,算法简便,结论可靠.     

基于区间数正态分布假设的多属性决策集对分析

针对属性权重未知的区间数多属性决策问题,根据区间数取值为正态分布假设时获得期望值μ和标准差σ所提供的信息,应用集对分析理论把μ和σ写成二元联系数,并计算二元联系数的模,再根据属性值模的变差(为最大的属性在属性体系中应该有较大权重的原理),计算各属性权重,在此基础上建模、计算、决策,方法简明,结论可靠,便于作不确定性分析,有利于科学决策.     

区间数型多属性决策正交投影模型及其应用

针对用TOPSIS法进行多属性决策时备择方案可能既与理想方案距离最近,又与负理想方案距离最近的不足,用正交投影代替TOPSIS法中的相对贴近度,建立了区间数型多属性决策正交投影模型.模型首先将理想方案平移至坐标原点后,转换为0向量,只用平移后的负理想方案计算正交距离,然后将区间数转换为a+bi型联系数,根据联系数复运算排序得到最终决策结果.通过一个工程设计方案评价例子进行了计算分析,说明了模型的有效性.     

基于联系数的属性权重未知的区间数多属性决策研究

针对一类属性权重未知且属性值用区间数表示的不确定多属性决策问题,把区间数表示的属性值转换为二元联系数,并改写成三角函数,按决策方案属性值方差确定属性权重,根据各方案属性加权综合值确定方案初排序,再通过不确定性分析方法做出最终排序.实例应用表明上述方法简明实用有效,而且能方便地开展方案排序的不确定分析.     

基于区间数期望和不确定性分析的多属性决策方法与应用

针对区间数多属性决策中的不确定性问题,提出基于区间数的不确定性分析方法,用集对分析联系数中的A表示区间数的数学期望,Bi表示区间数的不确定性,借助联系数A+Bi的加、乘运算建立区间数多属性决策模型,再利用i的不同取值进行不确定性分析.实例应用表明,方法算理清晰,算法简明,分析方便,结论可靠.     

一种基于区间型联系数的多指标决策方法

首先定义了区间数贴近度,并讨论了相应的性质;然后在联系数的基础上定义了区间型联系数及运算法则,并给出了区间型决策矩阵的规范化公式,提出了一种基于区间型联系数相对贴近度的决策方案排序方法.运用该方法进行多指标决策和评价,概念清楚、涵义明确,决策和评价结果准确、可信、不具有主观随意性.最后通过实例分析验证了该方法的有效性和...     

基于优先关系的多指标区间决策

讨论了指标的权重和效用值都包含区间数的多指标决策问题,构造了方案优先关系的和谐性检验和不和谐性检验,给出了方案间的“强优”和“弱优”关系,研究了方案排序的原理和方法.     

一种新型区间数多属性决策算法研究

随着多属性决策问题的复杂性、不确定性日益增强，基于区间数的多属性决策理论与应用研究越来越广泛。基于算子有序性的构建思想，本文提出并构建了基于有序欧几里德算子的区间数多属性决策算法模型，证明了有序欧几里德算子的单调性、齐次性和幂等性。采用基于有序欧几里德算子的区间数多属性决策方法对某火炮采购问题进行了决策计算，证明了该方法的有效性与可行性。     

指标排序条件下的多指标区间决策

提出了决策指标的权重不能完全确定而只能对权重进行大小排序,并且决策矩阵中的元素包含区间数的多指标决策问题.分4种类型给出区间数决策矩阵的规范化方法,给出了决策方案综合评价值区间的计算模型及算法:给出了区间数比较大小的可能度的概念及可能度的性质;给出了优序数的概念及有关定理.在此基础上,给出了一种简易且具有保序性的方案排序方法.最后应用实例对方法进行说明.     

基于模糊数直觉模糊PG算子的多属性决策方法

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PG(TFNIFPG)算子的决策方法.首先,基于TFNIFN的运算法则和PG(Power Geometric)算子,定义了TFNIFPG算子.然后,研究了该算子的一些性质,建立基于TFNIFPG算子的MAGDM模型,结合排序方法进行决策.最后通过某项目投资算例验证了该算子的有效性与可行性.     

区间数特性集对分析及在多指标决策中的应用

针对区间数多指标决策过程中区间数运算的不确定性问题,对区间数特性进行集对分析,利用区间数的确定性与不确定性,数量特性与空间位置特性以及这两对特性的相互关系,定义一种新的区间数加法运算和两区间数大小关系判别准则.实例应用表明方法在区间数多指标决策中简明实用.     

基于区间数的多指标综合关联度决策模型

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,提出了一种新的易于计算且实用的S_i到[-1,1]的线性变换,然后定义正、负理想方案,建立了一种新的区间数多指标灰色综合关联度分析决策模型.该模型为区间数多指标决策提供了一种科学、实用的方法,并已利用现有的实例来证实此方法的科学性与可行性.