基于云模型的区间直觉模糊数多属性群决策

针对属性值为区间直觉模糊数的多属性群决策问题, 考虑到模糊性和随机性对群决策过程及结果的影响, 本研究将利用云模型理论结合区间直觉模糊数的特征, 运用灰色关联系数法和信息熵理论确定专家和属性权重, 通过信息集结构建综合评价云模型. 不同于传统的区间直觉模糊数的排序方法, 本研究利用云模型的3En规则将区间直觉模糊数进行云转换并通过云相似度确定方案的综合评价值和犹豫度, 然后对决策方案进行比较分析. 研究结果表明: 该方法能够科学有效地进行决策, 进而为决策方提供科学依据.     

基于二元语义的不确定多属性群决策方法

为了解决专家权重、指标权重均未知的混合型多属性群决策问题,提出基于二元语义的多属性群决策方法。首先,针对专家权重问题,提出了运用判断矩阵导出向量进行聚类分析,并综合类间、类内权重得出结果。在此基础上,集结多名专家意见得到每个方案的二元语义矩阵,根据离差最大化原理,客观确定属性的指标权重,求出每个方案的值。根据数值大小比较排序;最后以多种型号导弹作为算例,用所提出方法对混合型多属性决策问题进行求解,结果表明该方法易于操作且可为决策者提供丰富的决策信息。     

基于二元语义前景关联分析的风险型多准则决策方法

针对准则值为二元语义、准则权系数完全未知的风险型多准则决策问题, 提出一种基于二元语义前景关联分析的决策方法. 该方法通过确定二元语义正、负理想方案, 计算二元语义关联系数; 分别以正、负理想方案为参考点, 计算各准则下各方案的二元语义前景值, 构建前景决策矩阵; 进而依据各准则的灰色均值关联度确定准则权系数, 通过二元语义相对前景关联度对方案进行排序. 最后的实例分析表明了所提出方法的有效性.

     

基于证据理论的偏好型直觉模糊群决策方法

针对直觉模糊多属性群决策问题,研究属性和专家权重的确定以及信息的集结方法.利用直觉模糊熵确定属性客观权重,并根据偏好信息确定合理的属性综合权重;在属性层面区分专家权重,将直觉模糊评价值作为Mass函数,构建证据冲突度模型确定专家权重,并利用犹豫度加以修正,避免综合支持度低而对方案排序影响大的专家权重过分削弱;采用证据理论集结决策信息,根据得分值进行方案排序.最后通过算例分析,验证了所提出方法的合理性和有效性.     

基于前景理论的犹豫模糊TOPSIS多属性决策方法

针对属性权重未知、属性值为犹豫模糊集的决策问题,提出一种前景理论和逼近理想解(TOPSIS)相结合的多属性决策方法.考虑到决策者对指标集的不同偏好,利用犹豫模糊熵的相关理论,提出一种基于犹豫模糊熵的熵权法确定属性权重.将决策者的风险心理因素引入犹豫模糊多属性决策中,定义了犹豫模糊数的前景价值函数,并以此将犹豫模糊决策矩阵转化为价值矩阵,计算出各方案的收益损失比值.最终应用TOPSIS的基本思路,确定备选方案的优劣排序,并通过算例分析验证了所提出方法的有效性.     

基于前景理论的犹豫模糊多属性群决策方法

针对属性指标值为犹豫模糊信息且属性权重完全未知的多属性群决策问题,提出一种基于新的决策参考点和前景理论的多属性群决策方法。将犹豫模糊决策矩阵转变为区间模糊决策矩阵,并结合t-分布估计方法,构建期望得分函数值,将其作为决策参考点;基于属性值得分函数与决策参考点之间的差异,确定价值函数,进而得到前景价值综合矩阵;利用同一属性下的前景价值方差计算属性的权重,并基于前景理论计算各方案的加权前景价值,进而对决策方案进行优劣排序;通过对云计算产品的选择实例验证提出的决策方法的可行性与有效性。     

Pythagorean犹豫模糊灰色关联前景多属性决策方法

针对Pythagorean犹豫模糊环境下的多属性决策问题,提出了一种基于前景理论的Pythagorean犹豫模糊灰色关联多属性决策方法。定义了Pythagorean犹豫模糊数的灰色关联度和前景价值函数。基于灰色关联度定义了各方案相对于正负理想解的差异集,结合前景价值函数将Pythagorean犹豫模糊决策矩阵转化为价值矩阵。通过各方案的收益损失比值对备选方案进行优劣排序。为了说明该决策方法的可行性和有效性,将其应用到能源项目的综合评价上,并通过实例对比验证了提出决策方法的优越性。     

一种基于二元语义的混合型多属性决策方法

针对指标权重未知的混合型多属性决策问题,提出一种基于二元语义的决策方法.首先,定义了语言评价变量与三角模糊数的转化规则和二元语义之间的距离,给出了不同类型指标数据与二元语义的转化;然后,利用与正理想解灰色关联度偏差最小原理,确定了属性的指标权重,并利用二元语义加权算术平均值对方案进行排序;最后,通过应用案例说明了所提方法的决策步骤,并与TOPSIS方法进行了比较,表明了所提方法的有效性和优越性.     

权重信息完全未知的二维二元语义多属性群决策方法

针对群决策问题中专家权重和属性权重均未知的情形,提出一种基于二维二元语义表示模型的多属性群决策方法.首先,考虑到不同决策者对二维二元语义信息中第一维信息和第二维信息的相对重要性比重不同,提出一种能够反映出该比重变化对于二维二元语义间比较和距离测度影响的得分函数和距离公式;其次,利用得分函数和距离公式建立目标函数,依据专家意见的熵值确立约束条件,进而构建能够同时求解出专家权重和属性权重的双权重求解模型,再分别针对不同的方案依次进行求解,得到每一个方案假定为最优方案时相应的权重信息;再次,按照所提出的新方法,综合目标函数值的大小对方案进行排序与择优;最后,通过案例分析与对比验证所提方法的有效性和科学性.     

基于双层专家权重确定的风险型大群体决策

针对风险型大群体决策问题,考虑专家权重确定的复杂性,提出基于累积前景理论的决策信息处理和考虑双层专家权重确定的大群体决策方法.采用二元语义获取并表达专家的评价信息;基于累积前景理论计算方案的综合前景价值矩阵;采用双层专家权重确定方法,第1层利用聚类方法对大群体成员价值向量进行聚类,根据聚类结果确定聚集群权重, 第2层利用熵权法获得专家熵权,二者结合得到专家权重.通过确定专家权重和综合前景价值矩阵得出最终的决策结果.最后通过算例表明了所提出方法的可行性和有效性.     

基于二元语义一致性的混合多属性灰关联决策

为了解决指标权重未知的混合型多属性决策问题, 提出基于二元语义一致性的灰关联决策方法. 首先, 针对异质决策信息问题, 提出了使所有决策信息转化为二元语义变量的一致化方法; 然后根据离差最大化原理, 客观确定属性的指标权重, 利用灰关联分析对决策方案进行排序; 最后以某供应链中供应商的绩效评估作为算例, 用所提出方法对混合型多属性决策问题进行求解, 结果表明该方法易于操作且可为决策者提供丰富的决策信息.

     

犹豫模糊语言后悔理论和ELECTRE决策方法及应用

针对决策信息为犹豫模糊语言元素形式、属性权重完全未知的多属性决策问题,提出了一种基于后悔理论和ELECTRE III的多属性决策方法。利用灰色关联分析和极大熵原理确定属性权重。确定犹豫模糊语言信息的后悔-欣喜函数,凭借该函数确定方案对的后悔-欣喜和谐指数与不和谐指数,进而确定方案对的可信度指数。通过方案对的可信度指数确定各方案的净可信度,依此对方案进行排序。通过算例说明了所提方法的可行性和有效性。由于该方法同时考虑了决策者的心理行为和属性间的部分可补偿性,因此决策结果更加贴近现实且更为合理。对后悔规避系数[μ]的灵敏度分析表明了所提方法的稳定性,与其他两种方法的对比分析展示了所提方法的优势。     

Grey relational analysis method for 2-tuple linguistic multiple attribute group decision making with incomplete weight information

With respect to 2-tuple linguistic multiple attribute group decision making problems with incomplete weight information, some basic concepts and operational laws of 2-tuple linguistic variables are introduced. An optimization model based on the maximizing deviation method, by which the attribute weights can be determined, is established. According to the traditional ideas of grey relational analysis (GRA), the optimal alternative(s) is determined by calculating the linguistic degree of grey relation of every alternative and 2-tuple linguistic positive ideal solution and 2-tuple linguistic negative ideal solution. It is based on the concept that the optimal alternative should have the largest degree of grey relation from positive ideal solution and the smallest degree of grey relation from the negative ideal solution. The method has exact characteristic in linguistic information processing. It avoided information distortion and losing which occur formerly in the linguistic information processing. Finally, a numerical example is used to illustrate the use of the proposed method. The result shows the approach is simple, effective and easy to calculate.     

考虑个体累积共识贡献的犹豫模糊语言自适应共识模型

针对犹豫模糊语言信息下的多属性群决策问题,提出一种基于个体累积共识贡献的自适应共识决策模型.首先,利用犹豫模糊语言得分函数,基于经典的信息熵和相对熵理论,综合考虑同一属性下不同方案间的信息差异,以及各方案分别与正理想方案和负理想方案的信息差异,构建确定属性权重的优化模型;然后,提出个体累积共识贡献测度和全局共识测度,利用全局共识度进行共识控制,依据个体累积共识贡献度对专家权重进行自适应修正,构建一种新的犹豫模糊语言自适应共识过程.该过程的特点是对拥有较少合作的非全共识专家执行专家权重惩罚,而且专家权重的更新引起属性权重的自适应更新,反过来又影响个体共识贡献的累积.最后通过一个应急医疗设施选址的共识决策例子表明方法的可行性和有效性.     

A consensus reaching model for 2-tuple linguistic multiple attribute group decision making with incomplete weight information

The aim of this paper is to put forward a consensus reaching method for multi-attribute group decision-making (MAGDM) problems with linguistic information, in which the weight information of experts and attributes is unknown. First, some basic concepts and operational laws of 2-tuple linguistic label are introduced. Then, a grey relational analysis method and a maximising deviation method are proposed to calculate the incomplete weight information of experts and attributes respectively. To eliminate the conflict in the group, a weight-updating model is employed to derive the weights of experts based on their contribution to the consensus reaching process. After conflict elimination, the final group preference can be obtained which will give the ranking of the alternatives. The model can effectively avoid information distortion which is occurred regularly in the linguistic information processing. Finally, an illustrative example is given to illustrate the application of the proposed method and comparative analysis with the existing methods are offered to show the advantages of the proposed method.     

A novel method for hybrid multiple attribute decision making

An approach based on 2-tuple is presented to solve the hybrid multiple attribute decision making problem with weight information unknown. First, transformation rules between linguistic variables and triangular fuzzy numbers, and distance between 2-tuple linguistics are defined, then the transformation method between 2-tuple linguistic and different forms of indicator values is given. Besides, according to grey incidence minimum deviation theory of positive ideal solution, the weights of indicators are determined, and then alternatives are ranked by 2-tuple linguistic weighting arithmetic average values. Finally, an illustrative example is given to demonstrate the procedure of the method and to compare with TOPSIS method to show the effectiveness and advantages of the presented method.     

考虑心理行为的区间二元语义动态群决策方法

针对当前属性值为区间语言信息的群决策方法的不足,提出了一种考虑决策者心理行为的区间二元语义动态多属性群决策方法。定义了一种更接近决策者思维习惯的区间二元语义新的距离公式;引入时间度概念,结合考虑专家评价的综合一致性,建立优化模型求解时序权重;并基于前景理论,构建前景偏差值最小化的权重优化模型;采用基于新距离测度的交互式多属性决策（TODIM）方法计算方案的综合总体优势度,以此对方案进行排序。并以供应链协同合作伙伴的选择与评价为例,验证了所提方法的有效性和合理性。