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.     

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。     

模糊多属性群决策问题的一种新TOPSIS方法

基于梯形模糊数的期望值算子,给出了一种新的TOPSIS方法来处理模糊决策矩阵、属性权重和决策者权重都已知,且均以梯形模糊数给出的模糊多属性群决策问题.先采用加权算术平均(Weighted Arithmetic Averaged)算子把所有规范化模糊决策矩阵集结为综合加权规范化模糊决策矩阵.然后以梯形模糊数的期望值排序方法和距离公式,求得模糊理想解和模糊负理想解及备选方案到模糊理想解和模糊负理想解的距离,从而确定各备选方案对模糊理想解的相对贴进度,并以其大小判断方案的优劣次序.最后通过一个实例说明该群决策方法的有效性.     

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。     

基于理想点的区间粗糙数型多属性决策方法

定义了区间粗糙数的欧氏距离和期望值。针对属性值为区间粗糙数且属性权重为区间数的多属性决策问题,提出一种基于理想点的决策方法。利用TOPSIS法构建了相对贴近度的非线性分式规划模型,得到了各方案相对贴近度,进而对各个方案进行排序。通过算例验证了所提方法的有效性。     

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。     

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.     

对方案有偏好的三角模糊数型多属性决策方法

针对权重信息不完全,决策者对方案有偏好的三角模糊型多属性决策问题提出了一种新方法。该方法是首先对三角模糊数求截集,将三角模糊数转化为区间数并引入偏差函数,然后建立目标线性规划模型并利用Lingo软件求出属性权重向量,进而对截集下的方案进行排序。     

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.     

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。     

基于直觉梯形模糊数的信息不完全多属性决策方法

针对权重信息不完全未知且属性值为直觉梯形模糊数的多属性决策问题,给出了基于直觉梯形模糊数得分函数和投影模型下的多属性决策方法,通过投影法建立了非线性规划模型,并通过数学软件得到各属性权重,通过投影率作为排序指标,进行排序择优。最后通过实例说明了该方法的有效性。     

基于I-IFHA算子的动态直觉模糊多属性群决策方法

假设各决策时段的时间权重、各决策时段下的属性权重以及决策者权重均已知,各决策者针对各决策时段给出的属性值以直觉模糊数形式给出的动态多属性群决策问题,提出了一种基于导出直觉模糊混合平均(I-IFHA)算子动态直觉模糊多属性群决策方法.该方法利用动态直觉模糊加权平均(DIFWA)算子和动态加权平均(DWA)算子集结动态决策信息分别得到各决策者的综合直觉模糊决策矩阵和综合属性权重向量,并在此基础上利用直觉模糊加权平均(IFWA)算子计算得到各决策者下各方案的直觉模糊评价值;利用I-IFHA算子集结决策者群体决策信息得到各方案的综合直觉模糊评价值;利用直觉模糊数的得分函数及精确函数对决策方案进行排序和择优.最后,通过投资银行对企业进行投资的实例说明了该方法的应用.     

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.     

基于新距离测度的模糊数排序方法

对于多属性决策的模糊数排序问题,针对已有模糊数距离公式的不足,通过考虑在某一隶属水平下模糊数间的差异,给出模糊数新的距离公式。依据该距离公式计算各模糊数与理想点的距离,并以此对模糊数进行排序。算例说明了方法的有效性及可行性。