区间直觉梯形模糊几何Bonferroni平均算子及其应用

研究了决策信息为区间直觉梯形模糊数且属性间存在相互关联的多属性群决策问题,提出一种基于区间直觉梯形模糊几何加权Bonferroni平均算子的决策方法.基于区间梯形直觉模糊数的运算法则和几何Bonferroni平均算子,定义了区间直觉梯形模糊几何Bonferroni平均算子及其加权算子.给出了这些算子的一些性质,建立基于区间直觉梯形模糊几何加权Bonferroni平均算子的多属性群决策模型.最后,将该方法应用在供应商选择的群决策问题中,结果表明了该方法的有效性与可行性.     

基于不确定语言信息的群决策方法及其应用

对于属性权重和属性值均以不确定语言信息形式给出的多属性群决策问题进行了研究,提出了基于ULWM算子和ULHA算子的多属性群决策方法。首先定义了ULWM算子,并且讨论了该算子的一些性质。通过ULWM算子集结决策方案的综合属性评估值,ULHA算子集结决策方案的群体综合属性评估值。然后利用可能度公式对于所有决策方案综合评估值进行比较得到可能度矩阵,最后对模糊互补判断矩阵排序得到所有决策方案的排序信息。实例表明了该方法的有效性。     

基于IVHFWHM算法的项目投资评估模型

针对决策属性为区间犹豫模糊数(IVHFN)且属性间相互关联的多属性决策(MADM)问题,提出一种基于区间犹豫模糊加权Heronian平均(IVHFWHM)算子的新型决策方法.首先,基于IVHFN运算法则和Heronian平均(HM),提出区间犹豫模糊Heronian平均(IVHFHM)算子和区间犹豫模糊加权Heronian平均(IVHFWHM)算子;其次,详细研究了IVHFHM算子的置换不变性、幂等性、单调性、有界性和参数对称性等性质;最后,建立基于IVHFWHM算子的多属性决策模型,并通过项目投资评估问题验证提出决策模型的可行性与有效性.     

基于PIFOWA算子的直觉模糊信息集结方法

针对属性间具有优先级别关系的直觉模糊多属性决策问题,提出了属性间具有优先关系的直觉模糊有序加权平均(PIFOWA)算子,给出了基于这个算子的决策方法,并研究了其性质.     

一种基于新的不确定语言集成算子的多属性群决策方法

针对不确定语言评价信息的多属性群决策问题,为避免直接运算时产生的越界现象,文章构建基于等信息转换理论的不确定语言模型,定义该模型下的新运算法则,提出新运算法则下的广义不确定语言加权平均算子(ULWA_2)和广义不确定语言有序加权平均算子(ULOWA_2).基于所定义的不确定语言集成算子,文章提出一种多属性群决策方法,并通过实例说明该决策方法的可行性与有效性.     

基于直觉模糊值Sugeno积分算子的多属性群决策

针对现实的多属性群决策问题中,决策属性及专家偏好之间均存在不同程度的相互关联问题,提出了一种基于直觉模糊值模糊积分的多属性群决策方法. 并基于直觉模糊值模糊测度,提出了一种直觉模糊值Sugeno积分算子,讨论了该算子的性质,给出了基于该算子的多属性群决策方法与途径. 通过实例分析说明了该方法的具体应用及计算过程.     

一种多属性群决策方法在质量评估中的运用

研究了属性权重和属性值均为模糊语言形式给出的多属性群决策问题,介绍了一种模糊语言评估标度,并定义了基于语言加权取大(LWM)算子和混合语言加权平均(HLWA)算子,对评估对象的综合属性值进行集结.提出了LWM算子和HLWA算子的多属性群决策方法.最后用实例说明该算法的使用步骤.     

基于LOWA算子的方案优选问题研究

采用不确定语言型决策方法来解决方案优选等具有多属性的模糊决策问题,提出了基于LOWA算子的多属性决策方法,并利用该方法较好地解决了方案优选问题中的一些难点,为解决此类问题提供了一种很好的通用方法。     

基于不确定语言信息的C-OWA和C-OWG算子及其应用

研究了不确定语言信息的集成问题，把连续的有序加权平均（C—OWA）算子和连续的有序加权几何（C-OWG）算子扩展到不确定语言环境之中。提出了一些新的不确定语言信息集成算子，如：加权的不确定语言偏差C-OWA（WULDC-OWA）算子和加权的不确定语言偏离C-OWG（WULDC-OWG）算子等，研究了它们的一些优良性质，如：齐次性、单调性等。分别给出了基于WULDC-OWA算子和基于WULC-OWG算子的不确定语言多属性决策方法，并且用实例对方法的求解过程进行了详细说明。     

毕达哥拉斯不确定语言Maclaurin对称集成算子及其在多属性决策中的应用

毕达哥拉斯不确定语言变量是直觉不确定语言变量的拓展和一般化.针对毕达哥拉斯不确定语言变量的集成问题,首先结合语言刻度函数,提出新的毕达哥拉斯不确定语言变量运算法则和排序方法,克服已有运算存在的缺少封闭性和灵活性的不足.进而,提出了捕获多元关联关系的毕达哥拉斯不确定语言Maclaurin对称集成算子(PULMSM)及其加权形式(PULWMSM),并探讨其优良性质和特例.最后,提出一种基于PULWMSM的毕达哥拉斯不确定语言多属性决策方法,并通过实例来分析其合理性和有效性.     

权重信息不完全的不确定语言多属性群决策方法

针对属性权重信息不完全、属性值信息以不确定语言形式给出的多属性群决策问题,提出了一种决策分析方法.首先,对不确定语言变量进行了描述;然后,给出了求解具有不完全信息的不确定语言多属性群决策问题的计算步骤,其核心是将专家给出的不确定语言决策矩阵集结为具有可能度信息的群决策矩阵,通过计算方案值与理想点的差异值,构建二次规划模型,得到属性权重值,进而可计算出相对接近度,从而得到所有方案的排序结果.最后给出了一个实例分析,结果表明该方法简单可行、便于应用.     

考虑指标关联的直觉不确定语言型多指标群决策方法

提出了指标关联且指标值为直觉不确定语言变量的多指标群决策方法.首先给出了关于直觉不确定语言变量的相关概念及直觉不确定语言变量间的距离计算公式,然后,依据各专家针对指标集所给出的直接关系矩阵,运用DEMATEL方法确定各指标权重,并将各专家给出的决策矩阵集结为群体决策矩阵.进一步地,构建正负理想点向量,并计算各方案与正负理想点向量间的加权距离;在此基础上计算各方案的相似系数,并据此对所有方案进行排序.最后,通过一个项目风险应对策略选择的实例分析说明了本文方法的可行性和潜在应用.     

连续区间广义power多重集结算子及在群决策中的应用

针对不确定区间信息的集成问题,提出了连续区间广义power多重平均(C-GPMA)算子和连续区间广义power有序加权多重平均(C-GPOWMA)算子,研究了这些算子的性质,并讨论C-GPMA算子和C-GPOWMA算子的算子族。在此基础上,提出一种属性权重未知且属性值以不确定区间数形式给出的多属性群决策方法。最后,通过算例说明此方法在不确定多属性群决策中的应用,结果表明该方法是有效的、可行的。     

基于风险态度因子的不确定语言多指标决策方法

针对具有残缺不确定语言信息的多指标决策问题,提出了一种基于风险态度因子的决策分析方法.对具有残缺不确定语言决策矩阵的多指标决策问题进行了描述;以最大语言区间代替矩阵中的缺失值,得到具有完全信息的不确定语言决策矩阵并进行规范化;通过具有风险态度因子的不确定语言映射函数,将不确定语言决策矩阵转化为一定风险态度下的二元语义决...     

TFOWA算子及其在决策中的应用

研究了属性权重信息完全未知、属性值以梯形模糊数形式给出的多属性决策问题,给出了梯形模糊数决策矩阵的规范化公式.把有序加权平均(OWA)算子推广到所给定的数据信息均为梯形模糊数形式的不确定环境中,提出了一种梯形模糊有序加权平均(TFOWA)算子,给出了其在应用过程中的具体步骤,并提出了一种相应的集结决策信息的方法.TFOWA算子的特点是充分利用梯形模糊数的不确定性,因而更能反映客观事物的复杂性及人类思维的模糊性,从而使得决策更符合实际情况.最后通过算例说明了方法的可行性和有效性.     

考虑属性关联的TOPSIS语言群决策方法

针对在实际的多属性语言群决策问题中属性之间往往具有相互关联作用这一问题,提出了一种考虑属性关联的TOPSIS语言群决策方法.该方法中决策者给出对方案的语言评价信息,并采用二元语义概念对语言评价信息进行处理.在传统理想点法的基础上引入λ模糊测度的概念,根据属性间的关联作用确定每个方案属性的权重并得到加权决策矩阵.然后计算每个方案与正、负理想点间在n维二元语义空间内的二元语义欧氏距离并得到相对贴近度,确定最优方案.该方法有效地避免了决策过程中语言评价信息的扭曲和损失,并能够考虑属性间的关联作用对于属性权重的影响,使得决策结果更加合理可信.通过一个实例验证了方法的有效性和实用性.     

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.     

住宅小区建筑设计方案评价的层次群决策方法

为了体现住宅小区特定用户或决策者的方案偏好对建筑设计方案评价的影响,建立了一类两层次多属性群决策模型.其中,专家评价层决策矩阵的获取体现了专家专业水平差异对决策的影响.用户评价层则采用不确定语言多属性决策方法来确定用户对方案的偏好.并建立了使2个决策层评价差异最小化的优化模型确定属性权重,该权重用于专家综合评价,充分考虑了用户方案偏好对决策的影响,结果表明模型能正确反映此类决策的实际情况.     

基于联系数的区间型多属性决策方法研究

对属性权重和属性值均以a bi型联系数形式给出的区间型多属性决策问题进行了研究。给出了a bi型联系数的一种定义,介绍了其运算法则,并利用a bi型联系数加权平均算子(WAA算子),提出了一种基于a bi型联系数的区间型多属性决策方法。实例计算结果表明该方法可行且有效。