Fuzzy Multiple Attribute Decision Making for Evaluating Aggregate Risk in Green Manufacturing

Industrial risk and the diversification of risk types both increase with industrial development. Many uncertain factors and high risk are inherent in the implementation of new green manufacturing methods. Because of the shortage of successful examples and complete and certain knowledge, decision-making methods using probabilities to represent risk, which need many examples, cannot be used to evaluate risk in the implementation of green manufacturing projects. Therefore, a fuzzy multiple attribute decision-making （FMADM） method was developed with a three-level hierarchical decision-making model to evaluate the aggregate risk for green manufacturing projects. A case study shows that the hierarchical decision-making model of the aggregate risk and the FMADM method effectively reflect the characteristics of the risk in green manufacturing projects.     

一种基于属性加权综合直觉梯形模糊数多属性决策方法

在解决属性值为直觉模糊数的多属性决策问题中,其权重信息未知.先采用熵值法来求其权重,并用直觉梯形模糊数权重平均算子求出各指标的平均属性值,给出了直觉梯形模糊数得分函数公式,期望函数公式.并提出了解决此类问题的方法与步骤,根据得分函数值大小进行排序,选择出最优方案.通过一个实例对此方法进行验证.     

基于信息熵的模糊多属性决策方法

针对属性值为梯形模糊数的模糊多属性决策问题,给出一种基于信息熵的模糊多属性决策方法,并用实例进行检验.该方法利用信息熵求出各属性权重,利用简单加权法来计算方案的模糊效用值,根据梯形模糊数的期望值排序方法对方案进行排序和择优.用该方法选出的方案有效、可行而且计算简单,为解决模糊多属性决策问题提供了新途径.     

三角模糊型属性值的期望值比重规范化方法

针对三角模糊数表示的收益类和成本类属性值,基于期望值运算和线性扩展运算,提出了期望值比重规范化方法,总结了规范化公式的性质和规范化方法的特点,最后通过算例表明了该方法的可行性。     

对方案有偏好的基于期望值的多属性决策法

目的研究权重信息完全未知情形下的模糊多属性决策问题。方法通过引入基于负理想点下和基于正理想点下的期望值决策矩阵概念，结合决策者的偏好信息，对方案进行排序。结果算例表明所给出的算法是有效的。结论对于属性值以区间数的形式给出，而对方案的偏好信息以三角模糊数的形式给出的多属性决策问题，该方法是有效的。     

Fuzzy Economic Order Quantity Inventory Models Without Backordering

In economic order quantity models without backordering, both the stock cost of each unit quantity and the order cost of each cycle are characterized as independent fuzzy variables rather than fuzzy numbers as in previous studies. Based on an expected value criterion or a credibility criterion, a fuzzy expected value model and a fuzzy dependent chance programming (DCP) model are constructed. The purpose of the fuzzy expected value model is to find the optimal order quantity such that the fuzzy expected value of the total cost is minimal. The fuzzy DCP model is used to find the optimal order quantity for maximizing the credibility of an event such that the total cost in the planning periods does not exceed a certain budget level. Fuzzy simulations are designed to calculate the expected value of the fuzzy objective function and the credibility of each fuzzy event. A particle swarm optimization (PSO) algorithm based on a fuzzy simulation is designed, by integrating the fuzzy simulation and the PSO algorithm. Finally, a numerical example is given to illustrate the feasibility and validity of the proposed algorithm.     

基于方差最小化的直觉模糊语言多属性决策方法

针对语言型决策存在运算越界和不符合人们直觉等问题,采用直觉模糊语言距离测度,构建个体评价信息与集成结果之间的方差最小化模型,并通过求解该模型给出直觉模糊语言运算新方法,通过给出直觉模糊语言期望值、精确值和直觉模糊语言的序关系,进而给出一种属性权重已知或完全未知且属性值为直觉模糊语言的多属性决策方法。最后,将所获得的决策方法应用于具体的数值实例中,对比现有方法以验证其合理性与有效性。数值实例结果显示,所提方法在一定程度上克服了现有语言运算存在的越界以及不符合人们直觉的不足。     

基于区间值毕达哥拉斯模糊数的多属性决策方法

针对决策信息为区间值毕达哥拉斯模糊数(IVPFN)的多属性决策问题,提出了一种基于区间值毕达哥拉斯模糊交叉熵的多属性决策方法。首先,将交叉熵的概念引入到区间值毕达哥拉斯模糊集(IVPFS)中,定义了一种新的区间值毕达哥拉斯模糊集(IVPFS)交叉熵测度,并以此来刻画两个区间值毕达哥拉斯模糊集之间的差异程度;其次根据每个区间值毕达哥拉斯模糊数(IVPFN)的得分函数,确定区间值毕达哥拉斯环境下的正、负理想解;再次在TOPSIS原理基础上,根据每个方案与正、负理想解之间的相对贴近度来获取最佳方案;最后通过一个实例对文中所提出的方法进行验证,表明了该方法的可行性与合理性。     

基于模糊信息系统的模糊β-覆盖粗糙集模型

用模糊互补β-邻域族的概念,在模糊信息系统的基础上提出了一种新型的模糊β-覆盖粗糙集模型,并结合属性约简与模糊映射研究新模型的性质。相较于前人的模型,新模型增大了下近似值并减小了上近似值,更加精确了上、下近似值,减小了属性约简带来的误差。     

模糊证券投资组合的期望值模型

讨论了当投资的预期收益率和风险损失率为模糊变量时,证券投资组合模型的优化问题.建立了证券投资组合决策系统的期望值模型,并设计了基于模糊模拟的遗传算法进行求解.该方法有效地解决了模糊证券投资组合问题.     

基于模糊粗糙集理论的建筑业综合评价

根据模糊聚类和粗糙集理论的基本原理,利用模糊聚类的相似关系与粗糙集可辨识矩阵的特性,结合这两种方法的互补优势,研究了将之应用于建筑业综合评价的方法和步骤.通过模糊聚类法形成粗糙集下的决策信息系统,采用基于可辨识矩阵的启发式约简法对属性约简,计算出约简后各属性的权重.利用各属性的权重分别对各省市(或地区)的建筑业指标评价值加权求和从而得出各自的建筑业综合评价值,对其结果的客观性和实用性所进行的分析评价证明该方法有效.     

一种指标权重信息不完全的语言多指标决策方法

针对指标权重信息不完全且指标值为语言评价信息的多指标决策问题,提出了一种决策分析方法.首先对具有不完全信息的语言多指标决策问题进行了描述;然后给出了求解具有不完全信息的语言多指标决策问题的计算步骤,其核心是将语言评价信息转化为三角模糊数,通过计算方案值与理想点的距离,构建线性规划模型,得到指标权重值,进而可计算出每个方案的模糊评价值,相应地通过计算两两模糊数比较的可能度,可得到所有方案的排序结果.最后通过给出一个算例说明了所提方法的可行性和实用性.     

系数为非对称指数型模糊数的多元线性最小二乘回归

使用模糊数之间的某种距离和的最小二乘方法，研究了模糊多元线性回归模型，此模型的输入为精确数据，输出为模糊数据，回归系数为非对称指数型模糊数，并通过讨论一元模糊线性回归模型，推导出三组正规方程组以分别用于求解模型回归系数的模糊中心参数，左边参数和右边参数，然后将此结果推广到多元情形，考察了观测值与估计值之间的拟合优度。     

模糊库存与运输两级供应链整合优化研究

研究了模糊条件下两级供应链系统的库存与运输整合优化问题,在供销双方库存成本、订购成本和销售商的年需求量均为独立模糊变量且均不允许缺货的条件下,建立了库存与运输整合费用的模糊期望最优化模型,分析并证明了模型的一些性质,设计了整合策略中供应商和销售商的最佳订货量(Qw,Q)的求解算法,最后通过算例说明模型的可行性和有效性。     

一种模糊知识库的数据描述方法

研究了模糊知识的表示方法,提出了一种表示模糊知识的模糊数据模型,利用属性加权模糊值来表示模糊性数据。通过定义在元组上的隶属函数反映信息的可信度,对通常意义下的关系代数进行了扩展,每一元组都附一属性函数,定义了模糊属性的含义,用元组间的语义距离表示模糊对象和实体间的相似度,并对该意义下的关系操作进行了相应的研究和讨论。     

模糊多属性决策问题中属性权重的确定及应用

确定属性的权重是模糊多属性决策中的重要问题,在对不可指定性度量的基础上,提出一种在模糊属性为多值时确定属性权重的新方法,并应用该方法进行供应商选择评价,说明了该方法的实际意义和应用价值.     

模糊等价关系下的犹豫模糊粗糙集及其应用

首先通过对长度不同的犹豫模糊元进行补齐来定义犹豫模糊集新的交并运算,在Pawlak近似空间中利用新的运算建立粗糙犹豫模糊集模型;然后将Pawlak近似空间推广到一般犹豫模糊近似空间,利用犹豫模糊元间的相似度获得犹豫模糊近似空间中对象间的模糊关系矩阵,再利用模糊集的传递闭包法将模糊相似矩阵转化成模糊等价矩阵,在此基础上建立犹豫模糊信息系统中的粗糙集模型,研究犹豫模糊信息系统的属性约简。最后通过一个算例来说明犹豫模糊信息系统的属性约简方法。     

基于区间直觉模糊集的动态多属性群决策方法

针对决策者权重未知、属性权重已知,属性值为区间直觉模糊数的多属性群决策问题,提出采用区间直觉模糊加权平均算子进行信息集结,利用带有转化参数的得分函数进行决策.首先借助区间直觉模糊数的距离来确定决策者权重,然后利用区间直觉模糊加权平均算子和决策者权重对个体决策矩阵进行集结,最终得到每个方案对应的区间直觉模糊数,将其带入得分函数进行动态决策分析.通过实例求解验证了方法的可行性.     

Fuzzy Programming Models for Vendor Selection Problem in a Supply Chain

This paper characterizes quality, budget, and demand as fuzzy variables in a fuzzy vendor selection expected value model and a fuzzy vendor selection chance-constrained programming model, to maximize the total quality level. The two models have distinct advantages over existing methods for selecting vendors in fuzzy environments. A genetic algorithm based on fuzzy simulations is designed to solve these two models. Numerical examples show the effectiveness of the algorithm.     

基于逼近理想点排序模糊数的方法

利用左右优势度及贴近度等概念定义正负理想点,并通过α截集的方法把模糊数变成区间数,再利用期望值把它映射到数轴上,然后求出期望均值到左右理想点的距离,最后利用其距离形成一个类似贴近度的综合排序指标,用此来对模糊数排序.实例说明该方法计算简单,能够克服现存的一些排序方法的缺陷,且便于运用在实际问题中.