基于核与灰度的灰色综合关联贴近度决策模型

针对指标值为区间灰数且权重属性部分已知、部分未知的决策问题, 提出一种基于核与灰度的灰色关联综合贴近度的决策方法.首先, 通过定义区间灰数的离散度和接近度, 构造一个确定指标权重的多目标优化模型; 然后, 利用区间灰数的简化形式, 求出方案与正、负理想方案核的关联度和灰度的关联度, 进而计算出方案的综合关联度; 最后, 构建灰色综合关联贴近度模型并依综合关联贴近度大小对方案排序.算例分析验证了所提出方法的合理性和可行性.     

基于云模型的区间直觉模糊数多属性群决策

针对属性值为区间直觉模糊数的多属性群决策问题, 考虑到模糊性和随机性对群决策过程及结果的影响, 本研究将利用云模型理论结合区间直觉模糊数的特征, 运用灰色关联系数法和信息熵理论确定专家和属性权重, 通过信息集结构建综合评价云模型. 不同于传统的区间直觉模糊数的排序方法, 本研究利用云模型的3En规则将区间直觉模糊数进行云转换并通过云相似度确定方案的综合评价值和犹豫度, 然后对决策方案进行比较分析. 研究结果表明: 该方法能够科学有效地进行决策, 进而为决策方提供科学依据.     

灰色关联投影下的模糊多属性群决策方法

针对属性评价信息为区间直觉梯形模糊数的多属性群决策问题,给出一种基于灰色关联投影的群决策方法。在规范化处理各决策矩阵的基础上,定义负极端决策矩阵及平均决策矩阵,根据各决策矩阵与这两类矩阵的距离大小确定决策者权重,由区间直觉梯形模糊数加权算术平均算子及决策者权重得到群体决策矩阵。由各方案与正、负理想方案的相对贴近度最小化确定各属性权重,以正理想方案为参考,计算各方案与参考序列关于每个属性的灰色关联系数,并计算各方案到正理想方案的灰色关联投影值,根据各方案投影值大小实现对方案的排序择优。将所给群决策方法应用到生鲜冷库空调系统选择决策问题中,算例分析的过程体现了该群决策方法有效性与可行性。     

基于区间直觉模糊数的双向投影决策模型

研究了权重不完全确定,评价信息为区间直觉模糊数的多属性决策问题。提出了方案与理想方案、临界方案形成的向量表达方式,建立了针对区间直觉模糊信息的向量投影测度方法;构建了基于Jaynes最大熵原理和方案公平竞争下的非线性规划属性权重确定模型;提出了基于理想方案与临界方案的贴近度测算公式,以此对方案进行排序。通过算例对比分析说明了该方法的有效性和可行性。     

考虑时间序列的动态大群体应急决策方法

针对专家权重和属性权重未知、阶段权重未知且与时间序列有关的动态大群体应急决策问题,提出一种考虑时间序列的动态大群体应急决策方法.首先,提出一个考虑区间直觉模糊数犹豫度的距离公式,定义区间直觉模糊数贴近度,综合考虑贴近度和相似度,用模糊聚类法对大群体专家偏好信息进行聚类;其次,基于现有区间直觉模糊熵公式的不足,提出一个新的区间直觉模糊熵公式,基于此公式考虑专家之间知识水平的差异和各个阶段偏好信息不具遗传性等特点,计算得出专家在不同属性下的权重和属性在各阶段下的权重;再次,考虑时间序列对各阶段权重的影响,构建相对熵模型,对阶段权重进行合理确定,进而利用加权平均算子得到整个决策过程中各方案的综合决策偏好;然后,利用区间直觉模糊数的得分函数和精确函数对方案进行排序,选出最优方案;最后,通过与以往文献的方法对比分析验证所提出方法的有效性和优越性.     

区间直觉模糊连续交叉熵及其多属性决策方法

在区间直觉模糊（IVIF）环境下,利用连续有序加权平均（COWA）算子定义了一种新的区间直觉模糊数间的交叉熵,即区间直觉模糊连续交叉熵。依据提出的区间直觉模糊连续交叉熵定义了直觉模糊数间的连续交叉熵距离。基于TOPSIS的思想得到备选方案与理想方案的加权距离,并且计算备选方案与理想方案的相对贴近度,依据相对贴近度选择最优方案。其中,针对属性权重信息不完全确定条件下的决策问题,提出了以区间直觉模糊连续交叉熵最大为准则的规划模型;针对属性权重信息完全未知的情况,根据交叉熵理论确定属性权重向量。实验结果验证了新的决策方法的可行性和有效性。     

区间直觉模糊信息下的双向投影决策模型

研究权重完全未知、评价信息为区间直觉模糊数的多准则决策问题. 考虑犹豫度影响, 给出备选方案与正理想方案、负理想方案形成的向量表达方式, 提出一种针对区间直觉模糊信息的向量投影测度方法; 构建基于方案投影总偏差最小的非线性规划准则权重确定模型; 给出基于方案投影的相对贴近度测算公式, 并以此对方案进行排序. 最后通过算例对比分析表明了所提出方法的有效性和可行性.

     

基于粗糙集的直觉模糊TOPSIS多属性决策方法

针对属性值为直觉模糊信息且属性权重完全未知的多属性决策问题,提出了一种基于粗糙集的直觉模糊TOPSIS多属性决策方法.首先给出了直觉模糊信息的正、负理想点的求法,根据属性值与理想点的贴近度和给定的阈值求得判断矩阵,再根据判断矩阵对属性约简,确定各属性的权重,最后依据TOPSIS思想计算各方案与理想点的加权贴近度,得到方案的排序,并通过算例的分析比较验证了此方法的有效性.     

基于前景和量子理论的模糊多属性决策方法

针对属性权重不完全确定且属性偏好值为区间直觉模糊数的多属性决策问题,提出一种基于前景理论和量子进化算法的模糊多属性决策方法。该方法根据前景理论及模糊数距离公式,定义区间直觉模糊数的前景价值函数,同时将决策者对方案的风险偏好纳入决策行为中,以此来构建方案综合前景值最大化的非线性规划模型。通过引入量子进化算法,求解模型得出最优权重向量。最终根据方案前景值确定出方案的排序。该方法适用于模糊决策环境,能满足决策者不提供确定属性权重的要求,并充分考虑决策者风险心理因素对决策行为的影响,具有广泛的应用价值。数值算例说明了该方法的有效性和可行性。     

基于多指标灰区间数关联决策模型的产品方案设计

针对复杂产品方案设计中属性信息的不完全性和不确定性,研究了方案设计中多指标灰区间数关联决策计算方法.提出一种基于灰色系统理论的多指标灰区间数关联决策模型.该模型通过引入灰区间敷序列的范数实现多指标决策矩阵的规范化处理,构建了综合考虑灰色信息的正负理想区间方案,利用方案的优属度从整体性的角度获得最优决策方案.最后,通过大型水轮机的方案设计,验证了该模型的有效性和实用性.     

Interval‐valued Pythagorean fuzzy GRA method for multiple‐attribute decision making with incomplete weight information

In this paper, the concept of multiple‐attribute group decision‐making (MAGDM) problems with interval‐valued Pythagorean fuzzy information is developed, in which the attribute values are interval‐valued Pythagorean fuzzy numbers and the information about the attribute weight is incomplete. Since the concept of interval‐valued Pythagorean fuzzy sets is the generalization of interval‐valued intuitionistic fuzzy set. Thus, due the this motivation in this paper, the concept of interval‐valued Pythagorean fuzzy Choquet integral average (IVPFCIA) operator is introduced by generalizing the concept of interval‐valued intuitionistic fuzzy Choquet integral average operator. To illustrate the developed operator, a numerical example is also investigated. Extended the concept of traditional GRA method, a new extension of GRA method based on interval‐valued Pythagorean fuzzy information is introduced. First, utilize IVPFCIA operator to aggregate all the interval‐valued Pythagorean fuzzy decision matrices. Then, an optimization model based on the basic ideal of traditional grey relational analysis (GRA) method is established, to get the weight vector of the attributes. Based on the traditional GRA method, calculation steps for solving interval‐valued Pythagorean fuzzy MAGDM problems with incompletely known weight information are given. The degree of grey relation between every alternative and positive‐ideal solution and negative‐ideal solution is calculated. To determine the ranking order of all alternatives, a relative relational degree is defined by calculating the degree of grey relation to both the positive‐ideal solution and negative ideal solution simultaneously. Finally, to illustrate the developed approach a numerical example is to demonstrate its practicality and effectiveness.     

基于“离合”思想的混合型灰色多属性决策方法

针对方案属性值为三参数区间灰数和模糊语言的混合型灰色多属性决策问题, 提出一种基于“离合”思想的混合灰靶决策方法. 首先, 定义三参数区间灰数的距离测度和排序方法; 然后, 鉴于灰信息与模糊信息相互转化的信息损失问题, 定义?? 维模糊球形灰靶和?? 维混合球形灰靶, 讨论正负靶心的情形, 并利用奖优罚劣原则构造综合靶心距, 建立混合正负靶心灰靶决策模型; 最后, 将所提出的方法应用于黄河宁蒙段防凌防汛的方案择优问题, 分析了属性权重和决策者风险偏好的选取对决策的影响, 结果验证了所提出方法的合理性和有效性.

     

Grey relational analysis model for dynamic hybrid multiple attribute decision making

In this paper, the dynamic hybrid multiple attribute decision making problems, in which the decision information, provided by decision makers at different periods, is expressed in real numbers, interval numbers or linguistic labels (linguistic labels can be described by triangular fuzzy numbers), respectively, are investigated. The method first utilizes three different GRA (grey relational analysis (real-valued GRA, interval-valued GRA and fuzzy-valued GRA) to calculate the individual grey relational degree of each alternative to the positive and negative ideal alternatives based on the decision information expressed in real numbers, interval numbers and linguistic labels, respectively, provided by each decision maker at each period, and then adopt the concept of fuzzy membership grade and clustering to aggregate the grey relational degree of all the evaluated periods. Finally, an illustrative example is given to verify the developed approach and to demonstrate its practicality and effectiveness.     

基于灰熵模型的区间型指标和权重的不确定多属性决策方法及其应用

区间型属性值及权重多属性决策问题的难点在于不确定权重信息的精确化和区间数的排序问题.灰熵模型中运用与理想解均衡接近的贴近度对方案排序的思想,不仅可以使多属性决策避开繁重的模糊数据精确化步骤,还可以有效解决方案排序时的点关联倾向问题.考虑到传统灰熵模型只适用于精确实数和指标权重缺失的缺陷,将灰关联熵引入传统灰熵模型,构建区间型权重属性值的灰熵模型,解决不确定数据精确化的难题.针对区间数排序难的难题,基于TOPSIS方法应用衍生变量接近度、均衡度再次逼近理想解的思想计算改进灰熵模型的均衡接近度对方案进行排序.最后,通过SG激光装置项目选择某种非标元器件供应商的算例验证了所提出模型的有效性.     

基于熵和相关系数的直觉模糊多属性决策方法

针对决策信息为直觉模糊信息且属性权重完全未知的多属性决策问题,提出了一种基于直觉模糊熵和得分函数的决策方法。为了准确度量直觉模糊集的直觉性和模糊性,首先提出了一种新的直觉模糊熵,并讨论其相关性质。其次为了减少不确定信息对决策的影响,结合直觉模糊熵建立规划模型,从而确定属性权重。 同时从隶属度,非隶属度和犹豫度三方面构建论域对象与理想对象之间相关系数,并在此基础上根据决策者的决策态度定义得分函数进而得到最优决策。 最后给出一种基于直觉模糊信息的多属性决策方法,并通过候选人评估实例验证了该方法的可行性和有效性。     

考虑属性权重优化的犹豫模糊多属性决策方法

针对属性权重完全未知的犹豫模糊多属性决策问题, 提出一种属性权重多目标优化方法. 首先, 根据属性值的均值、方差以及属性间的关联度建立属性权重确定模型; 然后, 利用方案与犹豫模糊正理想点的相似度对方案进行排序; 最后, 通过算例分析表明了所提出方法的有效性和可行性.

     

基于后悔理论的多目标灰靶决策方法

针对属性值为区间灰数、权重信息不确定的多目标决策问题, 考虑决策者的心理行为, 提出一种基于后悔理论的多目标灰靶决策方法. 首先构造基于正负理想点的欣喜-后悔值函数, 建立正负靶心, 同时考虑方案与正负理想方案的接近性, 利用正负靶心距的空间投影距离构造一种新的靶心距函数, 并构建非线性优化模型来确定目标权重,最终确定出方案的排序. 最后以城市应急实例验证了所提出方法的有效性和可行性.