区间软布尔代数

将区间软集应用于布尔代数之中,定义了区间软布尔代数、区间软布尔子代数、区间理想软布尔代数和区间软布尔代数的区间软同态等概念,并研究了它们的相关性质。推广了软布尔代数及其相关结论。     

布尔代数的I-V模糊子代数

研究了布尔代数的I-V(Interval valued)模糊子代数及其相关性质,推广了相关文献中布尔代数的模糊子代数的结果。首先,通过将I-V模糊集应用于布尔代数,定义了布尔代数的I-V模糊子代数的概念,得到了布尔代数的I-V模糊子代数的两个简化判定定理;然后,讨论了布尔代数的I-V模糊子代数与(模糊)子代数之间的关系,证明了布尔代数上的I-V模糊集是I-V模糊子代数的充要条件是I-V模糊集的截集是布尔代数的子代数,布尔代数上的I-V模糊集是I-V模糊子代数的充要条件是I-V模糊集的上下隶属函数均为布尔代数的模糊子代数;其次,讨论了布尔代数的I-V模糊子代数的交、同态等性质,证明了布尔代数的I-V模糊子代数的交、同态像和同态逆像等也是布尔代数的I-V模糊子代数;最后,讨论了布尔代数直积上的I-V模糊子代数。
     

基于累积前景理论和VIKOR的毕达哥拉斯犹豫模糊风险型多属性决策方法

针对属性权重未知,且属性值为毕达哥拉斯犹豫模糊数(PHFN)的风险型多属性决策问题,考虑到决策者的有限理性行为,提出基于累积前景理论(CPT)和多准则妥协优化解(VIKOR)的决策方法。首先,定义PHFN的分散率,并构建优化模型确定属性权重。其次,将CPT融入PHFN环境,定义PHFN的价值函数,并结合决策权重函数计算方案在各属性下的综合前景值。进一步,构建综合前景值矩阵,在此基础上运用VIKOR法确定方案排序。最后,通过风险投资项目选择的应用案例说明所提方法是可行、有效的。     

区间软RSL-代数

将区间软集应用于RSL-代数,定义了区间软RSL-代数、区间软RSL-子代数、区间软RSL-代数的软同态等概念,讨论了它们的基本性质,推广了相关文献中软RSL-代数的结果.     

基于数值分布的激励型毕达哥拉斯模糊集成算子及其应用

针对毕达哥拉斯模糊环境下的多指标评价问题，根据决策信息的实际分布，提出一种基于数值分布的毕达哥拉斯模糊数等级划分方法，根据不同等级区间发展度及等级规模确定指标权重和密度权重，结合密度算子的思想，提出基于数值分布的激励型毕达哥拉斯模糊密度加权平均算子(incentive Pythagorean fuzzy density weighted average operator, I-PFDWA).将基于I-PFDWA算子的多指标评价方法运用于航空服务评价问题的结果证实了该方法的可行性和有效性.     

基于方案综合评价值和效用值偏差的多属性决策方法

研究了属性权重未知、方案偏好为效用值的多属性决策问题,提出了一种多属性决策模型.首先,分析了部分文献中利用方案属性值与效用值的偏差建模求出属性权重的不合理性,以及根据方案综合评价值与效用值的偏差建模得到属性权重的合理性.然后,通过最小化方案综合评价值与效用值的偏差,建立了一个规划模型,计算出属性权重,进而利用方案综合评价值实现方案的排序择优.最后,通过一个实例说明了方法的可行性.     

区间软RSL-代数

将区间软集应用于RSL-代数,定义了区间软RSL-代数、区间软RSL-子代数、区间软RSL-代数的软同态等概念,讨论了它们的基本性质,推广了相关文献中软RSL-代数的结果.     

两个初值修正灰色GOM(1,1)模型及其等价性研究

根据反向累加生成GOM(1,1)模型的初值取x0(1)(1)的情况,提出两个不同初值修正形式x0(1)(1)+β1,β2x0(1)(1),利用原始序列预测值的误差在最小二乘意义下最小准则,得到两个初值修正的优化GOM(1,1)模型,并证明了这两个初值修正GOM(1,1)模型的等价性和极高的模拟精度.     

线性缓冲算子及其凸组合

首先,通过使用传统构造缓冲算子方法,构造了一类新的弱化缓冲算子;其次,根据缓冲算子的结构,给出了线性缓冲算子的数学定义;第三,定义了线性缓冲算子的凸组合,研究了线性缓冲算子凸组合的性质,从而给出了利用凸组合构造线性缓冲算子的新方法;最后,通过实例验证了构造线性缓冲算子新方法的可行性。     

一种优化GM(1,1)模型及其应用

在优化背景值的基础上,针对传统灰色GM(1,1)模型参数估计的最小二乘算法稳健性较差的情况,提出基于全最小一乘准则的灰色GM(1,1)模型参数估计算法,同时将初始条件进行优化,从而得到了一个背景值、初始条件和模型参数同时优化的灰色GM(1,1)模型.最后,应用实例说明了优化灰色GM(1,1)模型的可行性与有效性.