权重信息不完全的梯形模糊数多属性决策方法

研究了权重信息不完全且对方案有偏好的梯形模糊数多属性决策问题.在α截集下引入偏差函数,通过构造目标规划模型求解属性的权重向量,进而求得α截集下方案的排序向量,再将不同α截集下的排序向量进行集结,得出方案的综合排序向量,最后通过算例说明该方法的可行性和有效性.     

基于集对分析的三角模糊数多属性决策方法

针对属性值和属性权重都是三角模糊数的多属性决策问题,借鉴集对分析理论的思想,把三角模糊数的属性值和属性权重转换成同异型二元联系数形式,依据传统的逼近理想解的排序方法(TOPSIS),构建属性值的绝对正理想联系数和绝对负理想联系数,基于联系数距离提出了一种集对分析的三角模糊数的多属性决策新方法,运用实例进一步验证了该方法的合理性和有效性。     

基于三角模糊数的动态混合多属性决策法

研究了含有实数、区间数和模糊语言数且时间权重和属性权重已知的动态混合多属性决策问题,提出了一种基于三角模糊数的优化决策模型。利用三角模糊数的性质,通过建立评估方案与正理想方案和负理想方案的关联模型,实现评估方案的综合排序并得到最终决策结果,以风险投资方案评估为例,验证了该方法的实用性和可行性。该方法概念直观清晰,计算过程简单,易于实际操作。     

基于联系数广义有序加权平均算子的三角模糊数多属性决策方法

为解决属性值和属性权重都是三角模糊数时的多属性决策问题,采用等价转换的思路将属性值和属性权重的三角模糊数转换成同异型二元联系数,进而将三角模糊数的多属性决策转换成二元联系数的多属性决策.基于对二元联系数的有效信息集成,构建了一种新型的联系数广义有序加权平均(CNGOWA)算子,并提出了一种基于CNGOWA算子的三角模糊数多属性决策方法.实例分析表明,基于CNGOWA算子的三角模糊数多属性决策方法合理、稳定,可应用于三角模糊数型的模糊数据的决策分析和应用.     

一种确定模糊数决策矩阵属性权重的方法

在实际的多属性决策过程中,往往由于决策自身的模糊和不确定因素,从而导致了方案的属性值、属性权系数等等参数的不确定和不完备.针对关于属性权重未知且属性值为三角模糊数的多属性决策问题,利用属性的熵计算出属性权重,三角模糊数排序进行比较,进而从备选方案中选出最优方案.实例分析说明,该方法在实际应用中是可行有效的.     

部分权重信息下的三角模糊数型多属性决策方法

针对属性值为三角模糊数且只有部分权重信息的多属性决策问题给出了逼近理想点法.该方法首先提出了规范化决策矩阵的新的计算公式,然后通过求解两个线性规划模型来确定属性的权重,再利用两个三角模糊数之间的距离分别计算各方案到模糊理想点和模糊负理想点的距离,最后根据各方案与模糊理想点的相对贴近度的大小排序得到方案的优劣排序.     

基于距离测度的三角模糊交互多属性决策方法

针对属性间存在交互作用的三角模糊多属性决策问题,基于可信性分布理论给出了关于三角模糊数新的排序方法。通过将区间数的Wasserstein距离测度进行推广,得到三角模糊数的距离测度;考虑到属性间存在的交互作用,定义了一种2可加Shapley三角模糊Choquet积分集结算子(2ASTFCA);针对属性权重部分已知的情形,以方案之间离差最大化为目标构建规划模型得到属性权重。最后,通过青岛市休闲农业综合信息服务平台开发方选择实例,说明所提方法的有效性。     

部分权重信息下的三角模糊数型多属性决策方法

针对属性值为三角模糊数且只有部分权重信息的多属性决策问题给出了逼近理想点法。该方法首先提出了规范化决策矩阵的新的计算公式，然后通过求解两个线性规划模型来确定属性的权重，再利用两个三角模糊数之间的距离分别计算各方案到模糊理想点和模糊负理想点的距离，最后根据各方案与模糊理想点的相对贴近度的大小排序得到方案的优劣排序。     

无偏好信息的混合型多属性决策问题的TOPSIS方法

针对属性权重信息完全未知、属性值为精确数、区间数和三角模糊数的混合多属性决策问题,给出了逼近理想点法.该方法通过建立两个二次规划模型来确定属性的权重,再根据方案与理想点的相对贴近度的大小来对方案进行排序.最后给出了算例.     

基于方案熵的潜艇系统方案综合评估方法

分析了潜艇系统综合评估的指标体系,提出了方案熵的概念。采用三角模糊数来建立判断矩阵,根据水平截集和乐观指标,由模糊区间运算得出方案熵,根据其大小对潜艇系统进行分析评估。     

基于TODIM的多阶段三角模糊数双边匹配决策方法

针对多阶段情形下的三角模糊数双边匹 配决策问题，基于新型距离测度和TODIM方法提出一种考虑多阶段的匹配决策方法。首先，针对现有三角模糊数距离测度的不足，提出一种三角模糊数新型距离测度；其次，给出阶段属性权重未知、阶段时间权重未知的多阶段双边匹配决策问题的数学描述；再次，利用三角模糊数的新型距离计算得到期望水平与评价信息之间的损益矩阵，利用三角模糊数的综合熵值构建优化模型求取阶段属性权重，利用衰减法计算阶段时间权重，利用TODIM方法构建综合优势度矩阵，利用极差变化法构建满意度矩阵。通过最大化满意度构建双边匹配模型，并通过求解模型得到匹配结果。最后，以风险投资商和企业的投资为例，验证了所提出匹配决策方法的可行性和有效性。     

基于灰色理想解法的模糊多属性决策方法研究

针对方案评估中属性信息的模糊性,提出了一种基于熵权和灰色理想解法的决策方法.该方法先将属性的模糊信息转化为三角模糊数,再利用三角模糊数的性质和信息熵的思想,求出属性的熵权.然后,用灰色理论对传统理想解法进行拓展,将灰色关联度和欧氏距离有机结合构造出一种相似接近度对方案进行评价.相似接近度同时反映了方案与正负理想方案之间的位置和数据曲线的相似性差异,这种方法使其物理意义更加明确.通过算例说明了方法的可行性和有效性.     

Ranking Method for Complementary Judgment Matrixes with Fuzzy Numbers Based on Hausdorff Metric Distance

A method for ranking complementary judgment matrixes with traspezoidal fuzzy numbers based on Hausdorff metric distance and fuzzy compromise decision approach is proposed. With regard to fuzzy number complementary judgment matrixes given by a decider group whose members have various weights, the expert＇s information was aggregated first by means of simple weight average（SWA） method and Bonissone calculational method. Hence a matrix including all the experts＇ preference information was got. Then the matrix＇ column members were added up and the fuzzy evaluation values of the alternatives were got. Lastly, the Hausdorff metric distance and fuzzy compromise decision approach were used to rank the fuzzy evaluation values and then the ranking values of all the alternatives were got. Because exact numbers and triangular fuzzy numbers could all be transformed into trapezoidal fuzzy numbers, the method developed can rank complementary judgment matrixes with trapezoidal fuzzy numbers, triangular fuzzy numbers and exact numbers as well. An illustrative example is also given to verify the developed method and to demonstrate its feasibility and practicality.     

一种基于三角模糊数的理想点多属性决策方法

基于模糊数上一种距离定义,针对属性值和属性权重均为三角模糊数的多属性决策问题,给出一种基于理想点法的多属性决策方法。该决策方法具有运算简洁的特点。最后,以实例说明该方法的有效性。     

基于新模糊数的模糊距离的多属性决策方法

研究了属性值为模糊数的多属性决策问题,定义了一个新的三角模糊数模糊距离公式,利用此距离公式,提出了一种解决属性值为模糊数的多属性决策问题的新方法,该方法简单,计算量小,为解决多属性决策问题提供了一个新途径.     

基于联系数的三角模糊数多指标评价方法

三角模糊数具有确定不确定的特点,运用集对分析的理论可以把三角模糊数转换为联系数,通过建立联系数多指标评价决策模型,可以对多属性评价问题进行决策及排序实例运算表明：该方法算理简单,计算操作易行,结论具有可信性。