基于相似度的区间数群决策方法

针对属性值为区间数的多专家多属性群决策问题,首先,给出了一个度量区间数相似度的新公式,然后研究了相似度一些优良的性质,提出了一种基于相似度的区间数群决策方法,并给出了决策的具体实施步骤.该方法利用OWA算子集结群体专家意见,通过各方案与正、负理想方案的比较,实现对决策方案的排序.最后,通过算例分析验证了该方法的可行性和合理性.     

基于计算决策专家综合权重的IVHFMAGDM方法

文章研究区间值犹豫模糊多属性群决策(IVHFMAGDM)问题。首先,依据离差最大化思想计算决策专家的客观权重,再根据决策专家的主观权重与客观权重相离程度确定决策专家的综合权重;其次,在考虑决策专家综合权重基础上利用区间数的熵值法计算属性权重;再次,在确定属性的综合值后,对不同方案在单个属性上进行两两测度,建立积型模糊互补判断矩阵并求解各方案在单个属性上的比较值,通过计算所有方案在所有属性上建立的积型模糊互补判断矩阵综合测度结果对方案进行排序;最后,通过一个数值算例对算法的有效性进行了验证分析,结果表明该算法操作简单,能够快速解决IVHFMAGDM问题。     

区间灰色多属性决策IOWA算子赋权方法研究

针对属性值为区间灰数、属性权重部分已知的多属性决策问题,定义了方案各属性值与其相对最优属性值之间的区间灰数相离度,同时引入IOWA算子对方案属性值进行集结,建立了基于相离度准则的最优化模型,给出了各属性的权重赋权方法,从而获得方案综合评价值并对方案进行排序和择优.最后,通过一个算例验证了所提方法的可行性和有效性.     

基于联系数的多属性决策模型

针对权重为区间数且属性值为实数和区间数相混合的多属性决策问题,提出了基于联系数的多属性决策模型。该模型将区间型权重、实数型及区间型属性值转化成联系数的形式,利用联系数的运算规则确定决策方案的排序。该方法集确定与不确定分析为一体,反映了不确定性对结果的影响,所需计算量较少,便于应用。实例分析验证了该方法的有效性和实用性。     

基于中值-半宽(M-H)的区间多属性决策方法

从不确定区间数的中值与半宽角度出发研究属性权重信息完全未知且属性值以区间数形式给出的多属性决策问题。文中给出区间数定义,构建中值-半宽(M-H)区间数排序方法与运算法则;给出基于(M-H)区间数决策矩阵的规范化方法,依据决策方案与理想方案的关联系数离差最大化原则,提出求解属性权重的优化方法,并通过实例验证了该方法的实用性和有效性。     

基于CC-OWG算子的区间数多属性群决策方法

针对属性权重和属性值均以区间数形式给出的不确定多属性决策问题,提出一种基于CC-OWG算子的区间数多属性群决策方法.该方法利用连续区间数据有序加权平均(C-OWA)集成算子对区间数属性权重进行处理,利用组合的连续区间数据有序加权几何(CC-OWG)集成算子对区间数属性值进行集成.最后,以实例分析说明了该方法的实用性和有效性.     

权重信息未知的区间直觉模糊多属性决策方法

针对权重信息完全未知且属性值为区间直觉模糊数的多属性决策问题,提出了一种基于线性规划和投影模型的决策方法.该方法首先引入区间直觉模糊数相离度的概念,然后,给出了一种基于加权属性值离差最大化的线性规划模型,通过求解此模型得到相应的属性权重.进而利用各个方案的加权属性值在加权模糊正理想点上的投影对方案进行排序.最后用实例说明了该方法的可行性和有效性.     

一种基于SPA的不确定多属性决策的排序方法

针对具有不确定性区间数的多属性决策问题,提出了一种基于集对分析的排序方法.通过介绍一个决策分析模型,把属性权重和决策矩阵均为区间数的多属性问题转化为区间数表示的决策方案综合评价值.然后把该区间评价值转化成联系度的形式,并给出排序准则.最后,通过算例验证该算法的有效性.     

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。     

多目标灰色局势决策方法研究

在传统灰色局势决策的基础上,探讨了评价信息为区间灰数的情况,给出了多目标灰色局势决策问题确定目标权重的优化模型.首先考虑不同目标下各局势效果测度与正理想效果测度、负理想效果测度的偏差建立优化模型,获得各局势的理想目标权重;再从全局考虑建立二次规划模型,通过协调权向量获得灰色局势决策各目标的最佳综合权重向量.利用区间灰数可能度公式对每个事件的局势进行排序,获得最优局势,从而进一步完善了传统的灰色局势决策理论和分析方法.最后通过实例验证了该模型的有效性和可行性.     

区间数刻画属性值下的两种多属性决策新算法

为了解决区间信息多属性决策问题,建立了两种多属性决策算法(算法1和算法2).算法1: 首先利用区间数的积型贴近度公式将属性的区间信息数据转换为精确数值,然后使用Maclaurin对称平均算子集结属性的精确数值,进而通过比较其数值大小来判断方案的优劣.算法2: 首先利用区间数的积型贴近度公式算出各方案在所有属性上的积型模糊互补判断矩阵,然后通过求解积型模糊互补判断矩阵的排序向量来判断方案的优劣.研究表明,两种算法的决策路径虽然不同,但其排序结果相同,即不同决策路径不会影响方案的排序结果,因此决策者可以根据实际问题需要选择适当的决策算法及排序规则,以更好地满足决策需求.     

概率犹豫模糊集的再定义及其在群决策中的应用

为了更好地解决概率犹豫模糊集多属性群决策问题,构建了一种在不同维度下比较各方案综合属性值大小的决策模型.首先,以二维坐标形式给出概率犹豫模糊集(PHFS)中的隶属度和概率,并在此基础上建立概率犹豫模糊元(PHFE)的二维几何距离模型和二维离差程度系数模型; 其次,对PHFS中的隶属度赋予相应的评审专家权重,并用三维坐标刻画隶属度、概率和评审专家权重,以此建立PHFE的三维几何距离模型和三维离差程度系数模型; 再次,在二维与三维条件下分别计算2种维度下PHFE的综合值,并利用Maclaurin对称平均算子对以上2种维度下各个PHFE的综合值进行集结并排序; 最后,利用实例对在2种维度下建立的算法进行了验证分析.结果显示所建立的算法均可对各方案进行有效地排序,但由于在三维视角下建立的决策模型能够反映评审专家的偏好问题,因此该模型的决策效果相对更好.     

基于概率语言组合赋权与MULTIMOORA的多准则决策方法

针对传统的全乘比例多目标优化法(MULTIMOORA)存在的难以表征评价信息的模糊性和不确定性以及评价准则的权重需要从外部获取等问题,提出了一种改进的全乘比例多目标优化法,即基于概率语言组合赋权与MULTIMOORA的多准则决策方法.该方法采用概率语言(PLTS)处理决策者的评价信息,并引入改进的G1和CRITIC法构建组合优化赋权模型以计算评价准则的组合权重.实例对比实验结果表明,改进后的MULTIMOORA决策方法不仅赋权合理,而且具有更高的决策效率和鲁棒性,因此该方法对多准则决策问题具有良好的实际应用价值.     

部分指标权重信息下的区间数多指标决策方法

针对指标权重信息部分已知、部分未知且指标值为区间数形式的多指标决策问题,提出一种决策分析方法.在对具有部分指标权重信息的区间数多指标决策问题进行数学描述的基础上,依据传统的理想点方法的基本思路,给出解决指标权重信息不完全的区间数多属性决策问题的计算步骤,其核心是通过构建最优化模型,得到每个方案与正理想点、负理想点的差异值,进而通过计算出相对接近度,即可得到所有方案的排序结果.通过一个算例说明该方法的实用性和有效性.     

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.     

复杂产品设计方案联合变权群决策方法

针对产品方案设计决策中评价指标权重不确定性及难以满足均衡评价的问题,提出基于VIKOR的产品方案联合变权群决策方法.考虑专家个体对评价指标权重差异引起的不确定性,结合联合分析和变权理论估计评价指标重要度.将群决策评价指标总体效用值矢量看作评价指标常权矢量,专家个体的评价指标权重矢量看作状态变权矢量,给出变权平均值及群决策联合变权方法,得出评价指标重要度.考虑方案评价中多粒度语言评价值及均衡性,将统一粒度二元语义和群决策联合变权方法融入VIKOR分析,构建基于多粒度语言的VIKOR群决策方法.以数控机床运动方案评价为例,说明了该方法的有效性和可行性.     

基于决策人满意度的区间UTA方法

针对区间数多准则决策问题,扩展了传统的效用加性(utility additive, UTA)方法,提出了一种区间UTA方法。该方法首先根据传统的UTA方法,将参考方案的所有指标值转换为效用范围,即效用区间;然后利用区间数运算,得到参考方案的综合效用,进一步根据决策人的满意度和区间数的中点、半宽构建一个线性规划模型,计算出最小误差;在再优化分析中,以各指标下所有节点郊用的方差最小为目标函数,建立二次规划模型,计算出每一指标下各节点的效用值,利用效用值得到待评方案的综合效用区间和排序。算例表明,提出的区间UTA方法能有效地对方案排序,并与决策人以往的偏好信息一致。     

基于前景理论的改进灰色关联多属性群决策方法

针对属性指标权重未知、决策者权重已知,且属性值为区间二元语义变量的多属性群决策问题,提出了一种基于前景理论的改进灰色关联分析方法.首先,根据区间二元语义变量之间的广义距离对灰色关联度公式进行了改进,并定义了基于改进灰色关联度的前景价值函数; 其次,构建了方案综合前景值最大化的非线性规划模型,并通过模型的最优权重确定各方案的排序; 最后,通过数值模拟说明了该方法的有效性和可行性.     

语言直觉模糊数的可能度排序方法及其应用

提出新的排序方法对语言直觉模糊数进行排序并将其应用到多属性语言决策问题中。首先基于可能度和Atanassov偏序提出语言直觉模糊数的可能度定义并讨论一些相关性质, 然后通过构造可能度矩阵计算排序向量并结合精确函数提出基于可能度的排序方法, 并在已知属性权重和专家权重的情况下使用语言直觉模糊数加权聚合算子将决策信息聚合得到方案整体综合值。根据提出的可能度排序方法设计出一个语言直觉模糊信息下的多属性群决策方法, 通过一个具体案例说明该方法是合理有效的。