广义毕达哥拉斯犹豫模糊集混合加权距离测度及决策应用

在毕达哥拉斯犹豫模糊数的距离基础上,定义毕达哥拉斯犹豫模糊集（Pythagorean hesitant fussy set,PHFS）的加权距离测度和有序加权距离测度,在兼顾属性权重和位置权重的基础上,提出广义PHFS混合加权距离测度（D_GPHFHWA）,并研究其性质和特殊形式。针对属性值为毕达哥拉斯犹豫模糊数且属性权重未知的多属性决策问题,利用毕达哥拉斯犹豫模糊指数熵确定属性权重,并结合逼近理想解排序法（technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS）思想,提出基于D_GPHFHWA测度的决策方法。最后,通过实例验证所提方法是有效、合理的。     

混合的DEA模型最优解的存在性

有ｎ个决策单元。设被评价的决策单元可以不是这ｎ个之一,且它们的输入或输出可以取负值,在这样情况下,给出了混合的ＤＥＡ模型存在最优解的必要条件或充分条件     

区域发展战略规划群体决策支持系统(I)

区域发展战略规划群体决策支持系统是一种用于支持区域发展战略规划方案的群体决策支持系统．本文研究了该系统的目标、功能、结构、决策过程及其技术支持等内容．     

下层存在多追随者的分层次线性诱导决策问题及算法

本文讨论上层决策给定的条件下,下层存在多追随者的多目标分层次诱 导决策问题．在线性情况下,此类问题的最优解可在有界多面体区域的某个端点实 现;应用罚函数理论,原决策问题转换为一个在有界多面体区域求连续凸函数最大值 的最优化问题．建议采用的计算方法较为简单,容易实现,而且能够保证求出问题的 全局最优解．     

区间粗糙数序信息系统下的优势关系粗糙集模型

以区间粗糙数为研究对象,提出了基于区间优势度的区间粗糙数比较公式,通过引入参数α调节决策者对区间粗糙数下近似和上近似的重视程度,以充分考虑决策者的风险偏好。在此基础上,引入优势度阈值β并定义了基于优势度的优势关系粗糙集模型,进一步给出了此模型框架下的四种排序方法。对优势度、优势关系及排序方法的相关性质进行了证明,最后通过算例验证模型与排序方法的合理性。     

基于区间直觉模糊集的双边匹配决策模型及应用

许多经济管理活动中都涉及到双边匹配决策问题。由于双方主体决策过程中的复杂性,很多情况下的双方主体决策信息是模糊的。基于此,本文给出在区间直觉模糊环境下利用得分函数建立双边匹配模型的决策方法。在该方法中,首先将区间直觉模糊集矩阵转化为得分函数矩阵;然后以双边主体满意度最大为目标,构建了基于得分函数矩阵和匹配矩阵的双边匹配模型;通过求解该模型得到最优的匹配决策方案。最后,通过一个实例说明所提方法的可行性和有效性。     

基于类Pearson综合相关系数的概率语言TOPSIS多属性决策方法

概率语言术语集(PLTS)包含了语言术语信息及其相应的概率信息,使得原始决策信息得到充分利用,大大提高了语言术语多属性决策的科学性.文章研究了一种基于概率语言术语集类Pearson综合相关系数的TOPSIS多属性决策方法.首先考虑了PLTSs的3个特征因素:均值、方差和长度,然后基于传统Pearson相关系数的思想,提...     

基于风险偏好得分函数和Choquet积分算子的毕达哥拉斯模糊决策方法

毕达哥拉斯(Pythagorean)模糊集(PFS)不仅是传统直觉模糊集的一种拓展,而且也是准确反映专家赋予初始决策信息的有效工具,尤其它能在更广泛区域上处理多属性模糊信息的决策问题。本文首先介绍Pythagorea模糊数(PFN)的基本定义和相关运算,并指出传统得分函数的某些缺陷,进而通过引入风险偏好因子提出新的得分函数、精确函数和排序准则。其次,在毕达哥拉斯模糊环境下介绍离散型模糊Choquet积分平均(几何)集成算子,并通过初始评价矩阵和熵公式给出决策专家的权重向量。最后,依据离散型模糊Choquet积分平均算子和风险偏好得分函数的排序准则提出一种新的毕达哥拉斯模糊决策方法,并通过实例验证该决策方法的有效性。     

基于直觉模糊决策粗糙集的三支决策

基于决策粗糙集的三支决策是解决风险决策问题的一种经典方法,利用贝叶斯决策理论生成决策规则。决策规则具有正域、边界域、负域三个区域特征,对应的决策分别为接受决策、延迟决策和拒绝决策。本文将决策粗糙集模型对象之间的等价关系转变为具有自反性和对称性的直觉模糊关系,通过直觉模糊事件概率度量,定义了贝叶斯决策理论中对象状态与对象描述之间的条件概率。将决策损失与直觉模糊数相结合计算对象分类的预期损失,进而由贝叶斯决策理论引导的最小风险决策规则推导出相应的正域、负域、边界域的决策规则。当决策损失满足一定大小关系时将决策规则进行化简,计算出简化决策规则中的阈值与决策损失之间的关系,并且由简化决策规则定义了直觉模糊决策粗糙集的上、下近似。最后将构造的直觉模糊决策粗糙集的三支决策模型应用到直觉模糊概率决策系统,在已知的决策损失下得到相应的决策规则。