直觉模糊多属性决策的TOPSIS法

属性值和权重都是直觉模糊集的多属性决策问题不同于一般的多属性决策问题，不能运用现有的决策方法求解。本文给出了直觉模糊正、负理想方案的定义及其与每个方案的欧氏距离，进而建立了每个方案与直觉模糊正理想方案的相对贴近度计算方法，从此产生所有方案的优序排序，即拓展了TOPSIS法。数值实例说明了该方法的有效性和实用性，可为解决直觉模糊多属性决策提供新途径。     

基于直觉梯形模糊偏好相似度的多属性决策方法

在解决模糊多属性决策问题中,相似度是一种有效的方法.针对已有的相似度的不足,构造了一种新的两个矢量之间的相似度,证明其满足相似度的性质,并把它应用解决直觉梯形模糊偏好多属性决策问题.方法用语言值的直觉梯形模糊数来表示决策方案的信息,通过计算每个决策方案的期望矢量,与正理想方案和负理想方案的期望矢量的相对相似度,并由相对相似度大小来排列决策方案.最后用一案例来讨论方法的可行性,数值结果表明方法计算简单,实用性强.     

基于Hausdauff度量的模糊TOPSIS方法研究

针对模糊多属性决策中的模糊 TOPSIS方法 ,提出了一种基于 Hausdauff度量的模糊 TOPSIS方法 .首先由模糊极大集与模糊极小集确定模糊多属性决策问题的理想解与负理想解 ,进而由 Hausdauff度量获得不同备选方案到理想解与负理想解的距离及其贴近度 ,根据贴近度指标对方案进行排序 ,为决策者提供决策支持 .最后以 L-R梯形模糊数为例进行了实例研究 .     

基于TOPSIS的属性关联直觉模糊多属性决策方法

针对属性值为直觉模糊数,已知部分属性偏好关系及属性交互类型的属性关联多属性决策问题给出决策方法.首先定义方案到正(负)理想方案的距离及各方案与正理想方案相对贴近度.然后以极大化各方案与相对贴近度为目标建立优化模型,确定出属性集的模糊测度.进而基于直觉模糊Choquet积分算子计算各方案的直觉模糊综合评价值,再根据直觉模糊数的得分值及精确度得到方案的排序.最后通过实例验证了方法的有效可行性.     

基于TOPSIS的模糊群体多属性决策方法

针对模糊群体多属性决策问题,给出一种基于理想点法(TOPSIS)的多属性决策方法.方法先用三角模糊数的形式表示专家评价值的模糊性和不确定性,而后考虑了专家在不同评价属性中的重要程度和意见的相似度,并将专家意见进行集结得到专家群体关于方案集的模糊决策矩阵,最后定义了三角模糊数形式的正负理想方案,通过计算各方案与正负理想方案的距离以及各方案与理想点的相对接近度,最终确定最优方案.通过实例分析说明了该方法的可行性和有效性.     

模糊偏好下多目标群体决策的一种客观赋权方法

对具有模糊偏好的多目标群体决策问题,给出了模糊决策矩阵规范化公式,建立了确定各目标权重的优化模型,提出了一种客观赋权方法,为模糊偏好的多目标群体决策提供了一种简单实用的可靠方法,该方法具有确定权重的客观性和科学性等特点,计算简便,用途广泛.最后通过一个算例说明了该方法的实用性和有效性.     

一种基于集对分析的模糊多属性决策方法

针对属性权重和决策矩阵的属性值均为梯形模糊数的模糊多属性决策问题,提出了一种基于集对分析的决策方法.方法具有如下特点:通过借鉴集对分析理论和论域三划分的思想,把梯形模糊数属性值转化成联系数的形式,能有效处理决策过程中的不确定因素;对于权重向量和决策矩阵中的梯形模糊数采取不同的处理方法;用联系数决策理论的概念来刻画备选方案与正、负理想方案组成集对的同一对立程度;基于可能势的联系数排序能够准确反映联系数间的同一对立程度,方法直观,概念明确,易于实际操作.实例计算表明,方法是求解模糊多属性决策问题的一种有效工具.     

基于区间直觉梯形模糊数的改进TOPSIS多属性决策方法

研究了属性权重完全未知的区间直觉梯形模糊数的多属性决策问题,结合TOPSIS方法定义了相对贴近度及总贴近度公式.首先由区间直觉梯形模糊数的Hamming距离给出了每个方案的属性与正负理想解的距离,基于此,给出了相对贴近度矩阵,根据所有决策方案的综合贴近度最小化建立多目标规划模型,从而确定属性的权重值,然后根据区间直觉梯形模糊数的加权算数平均算子求出各决策方案的总贴近度,根据总贴近度的大小对方案进行排序;最后,通过实例分析说明该方法的可行性和有效性.     

偏好信息为模糊互反判断矩阵的模糊多属性决策法

研究只有部分权重信息且决策者对方案的偏好信息以模糊互反判断矩阵形式给出的模糊多属性决策问题。提出了一种基于目标规划模型的模糊多属性决策方法。该法首先基于模糊互反判断矩阵，利用转换函数将决策信息一致化，建立了一个目标规划模型．通过求解该模型确定属性的权重，然后运用加性加权法求出各方案的模糊综合属性值，并利用已有的三角模糊数排序公式求得决策方案的排序。文章最后把该法应用于解决风险投资领域中的项目评估问题。     

一种基于区间q-rung Orthopair模糊投影模型的多属性群决策方法

本文提出一种基于区间q-rung Orthopair模糊投影模型的多属性群决策方法。首先,定义一种度量向量间相关程度的区间q-rung Orthopair模糊投影,研究其性质。其次,基于区间q-rung Orthopair模糊环境中各备选方案与正负理想方案之间的投影关系,提出一种基于区间q-rung Orthopair模糊投影优化模型的TOPSIS多属性群决策方法。该方法能实现对备选方案的有效排序。最后,通过将该方法应用于为制造企业选择供应商的多属性群决策问题中,验证新方法的可行性和有效性。     

模糊多属性决策的三种结构元方法

将结构元理论引入到模糊多属性决策中,按照经典多属性决策的乐观型准则、悲观型准则和乐观-悲观结合型准则,对应地建立了基于模糊结构元理论的模糊乐观型、模糊悲观型、模糊乐观-悲观结合型决策方法。借助一个实例,本文运用这三种算法进行了决策,得出了和传统决策算法一致的结论。本文提出的算法不仅易于理解,而且计算的速度也远比传统算法要快,对于进一步研究模糊多属性决策问题有很好的参考作用。     

基于熵的多目标多维模糊决策模型

顾及多目标多维决策中存在的模糊性和随机性,基于Jaynes的信息熵最大原理,提出一种模糊环境下带有主观监督因子和信息熵的目标函数,导出了新的计算模糊决策识别矩阵与目标权重的模糊交叉计算公式.该模型将基于目标的客观决策与主观决策有机结合起来,为求解最优模糊决策识别矩阵和确定目标最优权重提供了一种有效途径,并把信息熵作为评价决策优劣的指标,进一步发展了多目标多维模糊决策理论模型.将本文提出的模糊决策方法应用于16家电炉炼钢企业的模糊综合评价,取得了较为满意的效果.     

模糊多属性决策的加权投影折衷方法

基于矢量投影的思想,建立了分量为L-R型梯形模糊数的模糊矢量间投影的计算公式,把加权后的方案矢量投影到理想解上,负理想解投影到方案矢量上,以这两个投影构造方案与理想解的相对贴近度,来确定方案的优劣次序.并通过实例对这一决策方法进行说明.     

直觉模糊熵与加权决策算法

直觉模糊熵是直觉模糊集理论中的一个重要概念,反映了直觉模糊集的模糊程度和不确定程度.首先给出一种新的直觉模糊熵,并运用到多属性直觉模糊决策问题中.决策时根据直觉模糊熵计算属性权重,再综合决策者的偏好对各属性权重进行修正,然后使用直觉模糊集结算子和得分函数对方案进行排序,从而获得最优方案.     

模糊多属性群决策一致性分析研究

群决策过程中各成员可能以不同的方式给出决策信息,讨论了四种不同决策信息的统一方法,设置了模糊环境下进行一致性判断的准则,介绍了梯形模糊数在群决策过程中的运算方法,举例说明了这种方法的应用步骤.     

基于模糊熵的直觉模糊多属性群决策方法

针对专家权重未知、专家判断信息以直觉模糊集给出的多属性群决策问题,提出了一种新的决策方法.通过定义直觉模糊集的模糊熵计算专家判断信息的模糊程度,进而确定每位专家的权重.然后定义直觉模糊集的模糊交叉熵确定备选方案距理想方案和负理想方案的距离,再根据加权算术算子集结专家的判断信息,得到方案的排序.最后,通过一个实例分析验证了方法的有效性.     

基于直觉模糊集的全区间决策方法

针对属性值为直觉模糊集且属性权重已知的模糊多属性决策问题,本文基于直觉模糊算术加权平均算子,提出了一种基于直觉模糊集的全区间决策方法。全区间决策函数引入了态度指标k,从而可以反映决策者态度的变化,从0到1变化k值,可以在整个区间内挖掘决策信息的变化,与得分函数法和基于距离TOPSIS贴近度方法相比,将过去的点值判断延伸至全区间判断,避免了决策信息的丢失现象,决策更加准确合理。实例计算表明该方法的正确性、有效性和合理性,具有一定的推广借鉴价值。     

基于三角形模糊数的DEA模型

基于三角形模糊数,扩展了数据包络分析(Data Envelopment Analysis,DEA)的CCR模型,建立了模糊DEA模型,用于解决决策单元的输入、输出中存在模糊数的问题.     

权监督多级模糊优选模型

本从多级模糊优选概念出发，建立一种以决策经验，偏好为监督，在方案优选确定过程中融合主、客观权重，同时确定评价指标权重和决策方案优属度的权监督多级模糊优选算法。     

垃圾填埋场选址问题的模糊数学模型研究

为有助于在环境和经济框架内评价垃圾填埋场选址决策,本文建立了关于该问题的多目标模型,模型中既考虑了安置和运营设施需要的固定成本和可变成本,也考虑了居民区承受的风险,以及各居民区承担风险的公平性。并进一步讨论了用模糊方法处理的一般多目标规划模型的模糊最优解与有效解及弱有效解之间的关系。最后使用两种模糊目标规划方法求解数值例子以分析所建模型的适用性,结果表明,加权模糊方法可以为决策者提供更接近期望值的满意方案。