!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.
相似文献针对方案属性值为三参数区间灰数和模糊语言的混合型灰色多属性决策问题, 提出一种基于“离合”思想的混合灰靶决策方法. 首先, 定义三参数区间灰数的距离测度和排序方法; 然后, 鉴于灰信息与模糊信息相互转化的信息损失问题, 定义?? 维模糊球形灰靶和?? 维混合球形灰靶, 讨论正负靶心的情形, 并利用奖优罚劣原则构造综合靶心距, 建立混合正负靶心灰靶决策模型; 最后, 将所提出的方法应用于黄河宁蒙段防凌防汛的方案择优问题, 分析了属性权重和决策者风险偏好的选取对决策的影响, 结果验证了所提出方法的合理性和有效性.
相似文献针对属性值为区间灰数且部分权重信息已知的多属性决策问题, 提出一种基于区间灰数的核和灰度的决策方法. 根据专家评价值的取值范围设置区间灰数的取值论域, 给出了区间灰数的基于核和灰度的简化形式, 建立了普通区间灰数到标准区间灰数的转化方法, 分别基于标准灰数的核和灰度分别求取属性的权重, 进而得到属性的综合权重, 并提出了一种基于标准区间灰数相对核的排序方法对方案进行排序. 最后通过一个算例验证了所提出方法的有效性和可行性.
相似文献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.
相似文献针对同样决策场景下对多组决策方案反复评估的决策问题, 建立对无效决策者剔除以及确定决策结果的模型. 使用优化模型确定指标权重, 提出决策者评价向量差异度的衡量方法, 由此对无效决策者甄别和剔除, 在此基础上建立基于灰靶的决策模型以确定最优方案, 并建立下次决策时的决策者权重计算方法. 模型充分利用历史信息, 对决策者进行评价约束, 可以有效提高决策质量. 最后通过实例表明了所提出算法的有效性和可行性.
相似文献针对多属性大群体决策信息的模糊性以及属性差异性问题, 提出一种基于属性多粒度的区间二元语义大群体决策方法. 首先, 依据决策成员偏好将大群体进行聚类, 形成偏好聚集结构, 考虑到各聚集中决策成员对所处聚集一致性的贡献不同, 以及不同聚集的偏好对于群体偏好的贡献不同, 提出双层权重模型; 其次, 利用扩展的可能度公式对各聚集内决策成员的权重进行确定, 利用模糊熵确定各个聚集的权重; 再次, 结合模糊相对熵和优劣解距离法(TOPSIS) 得到决策方案的排序; 最后, 通过案例的分析与对比验证了所提出方法的有效性和适用性.
相似文献针对实际问题中决策信息不完全的动态多属性决策问题, 提出了广义优序法. 将决策问题转化为各方案的广义优序数矩阵问题, 并在此基础上引入逼近理想解的排序法思想, 提出了确定属性权重和时间权重的变权方法. 该方法体现了对决策属性、时间样本的重要性和决策者的主观偏好, 使得决策结果更加符合决策者的选择. 最后通过实例分析验证了所提出方法的科学性和有效性.
相似文献针对方案属性值为三参数区间灰数的动态多属性决策问题, 提出一种基于前景理论的动态多属性决策方法. 定义了三参数区间灰数距离测度和排序方法; 鉴于被评价对象在时序上的差异信息和波动性, 建立基于方差和时间度的确定时间权重的优化模型; 以两两方案互为参考点确定前景价值函数, 由此构建求解最优权向量的优化模型,并通过求解方案的综合前景值对方案进行排序. 实例研究表明了该方法的合理性和有效性.
相似文献针对决策专家以多粒度语言偏好矩阵形式给出偏好信息的多属性群决策问题,提出一种基于二元语义一致化的多属性群决策方法.首先,构建一个基本语言偏好集作为多粒度语言一致化的参考集合;然后,采用基于二元语义的一致化处理方法将不同粒度的语言偏好信息均统一转化为相同粒度的二元语义形式,再通过二元语义的相关集结算子,对各决策专家给出的偏好信息进行集结并进行方案优选,得到满意结果;最后,通过算例说明了该方法的有效性.
相似文献研究信息值为区间灰数, 指标权重未知的动态风险决策问题, 提出一种基于累积前景理论和灰靶思想的决策方法. 该方法定义了区间灰数的距离测度和排序方法; 以各指标值的平均值作为参照点计算各时段的前景矩阵; 通过WAA算子将动态前景矩阵集结为静态前景矩阵; 在此基础上求解基于极大熵思想的规划模型得出各指标权重. 构造正负椭球灰靶模型, 根据各方案的正负靶心综合距对方案进行排序. 最后, 通过算例分析结果验证了该方法更加符合决策者的心理行为.
相似文献针对现有灰靶决策方法只有一个靶, 不能科学解决评价信息疏密程度不一致的决策问题, 通过有序增量法将决策者评价信息按信息的差异性分成不同的组别, 并给出类别加权算子的定义. 在此基础上, 定义一个靶心多个靶环的环形灰靶, 并将类别权重赋予相应的环形灰靶, 建立基于类别加权算子的环形灰靶决策方法. 该方法更接近现实灰靶, 且通过对方案评价信息的环内和环间信息的二次集结, 使得评价结果更为实用合理. 最后以一个应急案例进行了验证.
相似文献研究一种基于折衷型变权向量的直觉语言决策方法. 首先, 定义折衷型变权向量, 提出与之对应的状态变权向量; 其次, 研究利用马氏效用函数诱导出折衷型变权向量; 再次, 定义直觉语言变量运算法则和大小比较方法, 提出直觉语言信息变权加权平均算子和直觉语言信息变权加权几何平均算子, 进而提出一种初始属性权重确定且属性值以直觉语言形式给出的多属性决策方法; 最后, 通过实例表明了所提出方法的有效性和合理性.
相似文献针对变权缓冲算子信息利用不充分以及权重选择问题, 提出一类新的平滑变权缓冲算子. 研究了该缓冲算子的性质, 证明了平滑变权缓冲算子对序列具有弱化作用并能够提升序列光滑性, 得出了平滑变权缓冲算子调节度的递推不等式; 通过多目标优化方法来确定可变权重取值, 构造可变权重的优化目标函数, 并结合遗传算法来确定权重的最优取值. 实例分析表明, 所提出的平滑变权缓冲算子能够有效提高建模精度.
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