区间Pythagorean犹豫模糊连续熵及灰色关联度的应用

区间Pythagorean犹豫模糊集,可以更加全面完整地描述决策者给出的决策结果,因此它是一个表示不确定现象的强有力的工具。针对模糊信息下的决策问题,提出了一种基于区间Pythagorean犹豫模糊连续熵的多属性决策方法。提出连续区间Pythagorean犹豫模糊有序加权平均（CIPHFOWA）算子,并提出了区间Pythagorean犹豫模糊连续熵,同时给出了属性权重完全未知和部分已知时的权重确定方法;提出了一种基于区间Pythagorean犹豫模糊连续熵-灰色关联度的多属性决策方法,并通过新型农村医疗制度完善情况评价案例说明该方法的可行性和有效性。     

基于前景理论的犹豫模糊TOPSIS多属性决策方法

针对属性权重未知、属性值为犹豫模糊集的决策问题,提出一种前景理论和逼近理想解(TOPSIS)相结合的多属性决策方法.考虑到决策者对指标集的不同偏好,利用犹豫模糊熵的相关理论,提出一种基于犹豫模糊熵的熵权法确定属性权重.将决策者的风险心理因素引入犹豫模糊多属性决策中,定义了犹豫模糊数的前景价值函数,并以此将犹豫模糊决策矩阵转化为价值矩阵,计算出各方案的收益损失比值.最终应用TOPSIS的基本思路,确定备选方案的优劣排序,并通过算例分析验证了所提出方法的有效性.     

Pythagorean犹豫模糊交叉熵的多属性决策方法

针对决策信息为Pythagorean犹豫模糊数的多属性群决策问题,提出一种基于Pythagorean犹豫模糊交叉熵的多属性群决策方法。引入Pythagorean犹豫模糊交叉熵的概念。以Pythagorean犹豫模糊交叉熵作为决策信息差异程度的度量,提出专家权重和属性权重的确定模型。提出一种基于Pythagorean犹豫模糊熵的TOPSIS方法,并通过光伏电站选址案例说明了该方法的可行性和有效性。     

基于前景理论的犹豫模糊多属性群决策方法

针对属性指标值为犹豫模糊信息且属性权重完全未知的多属性群决策问题,提出一种基于新的决策参考点和前景理论的多属性群决策方法。将犹豫模糊决策矩阵转变为区间模糊决策矩阵,并结合t-分布估计方法,构建期望得分函数值,将其作为决策参考点;基于属性值得分函数与决策参考点之间的差异,确定价值函数,进而得到前景价值综合矩阵;利用同一属性下的前景价值方差计算属性的权重,并基于前景理论计算各方案的加权前景价值,进而对决策方案进行优劣排序;通过对云计算产品的选择实例验证提出的决策方法的可行性与有效性。     

区间Pythagorean模糊前景多阶段多属性应急决策方法

针对属性权重未知且决策信息为区间Pythagorean模糊语言的应急决策问题,提出一种基于组合赋权和前景理论的多阶段多属性决策方法。根据方案信息熵确定属性权重范围,并以区间Pythagorean模糊熵最小为目标构建模型并求解,以确定属性权重。定义正负理想点作为参考点,运用前景理论求出每一阶段各状态下的前景值,并考虑前一阶段方案对后一阶段状态概率的影响,求出方案链的前景值。在此基础上,以方案链的前景值最大和成本最小为目标构建优化模型,并将多目标转化为单目标,求解模型以确定各阶段的最优方案。以某传染病疫情防控应急决策问题为算例验证了该方法的可行性,并将多阶段决策效果与单一阶段的决策结果进行比较分析,验证了该方法的有效性。     

犹豫模糊语言环境下的无线传感器选择方法

无线传感器系统的选择是无线传感器管理中的一个重要课题,其本质是一个多属性决策问题。针对犹豫模糊语言环境下无线传感器的选择问题,基于前景理论和证据理论的思想,提出一种新的犹豫模糊语言多属性决策方法。该决策方法首先利用证据理论确定各自然状态发生的概率,进而得到每种状态发生的决策权重函数;其次,运用正态分布概率密度函数构建犹豫模糊语言决策参考点,并基于属性值与决策参考点之间的距离计算价值函数矩阵,从而获得前景价值矩阵;进一步构建以综合前景价值最大化为目标函数的最优化模型求解属性权重,并依据各无线传感器系统的综合前景价值进行优劣排序。通过对无线传感器系统的选择实例验证提出的决策方法的可行性与有效性。     

加型Pythagorean模糊偏好关系的多属性决策方法

考虑Pythagorean模糊偏好关系的多属性决策问题,提出了加性Pythagorean模糊偏好关系的多属性决策方法。基于加性一致性Pythagorean模糊偏好关系提出一种新的Pythagorean模糊权重确定模型。给出了可接受加性一致性Pythagorean模糊偏好关系的定义,并针对不满足可接受加性一致性的Pythagorean模糊偏好关系,提出一种加性一致性调整算法。给出基于Pythagorean模糊偏好关系加性一致性的多属性决策方法,并通过实例分析提出的新方法的可行性和合理性。     

基于累积前景理论和Choquet积分的直觉梯形模糊多属性决策

针对属性值为直觉梯形模糊数且属性存在关联性的风险决策问题, 提出一种基于累积前景理论和Choquet积分的直觉梯形模糊多属性决策方法。根据直觉梯形模糊数距离公式定义了直觉梯形模糊信息的前景价值函数, 通过价值函数和决策权重函数计算方案单属性前景值, 并运用Choquet积分融合属性间存在关联性的前景价值信息获得方案综合前景值, 根据综合前景值的大小实现方案的排序和优选。风险投资实例分析说明了该方法的可行性。     

基于动态P-模糊语言算子的VIKOR决策方法

针对直觉模糊信息解决动态多属性决策问题时存在的不足,将Pythagorean模糊语言信息引入到动态多属性决策问题,提出一种基于Pythagorean模糊语言信息集成算子的多准则妥协排序（VIKOR）决策方法。引入Pythagorean模糊语言得分函数、精确函数、距离计算公式等概念,提出动态 Pythagorean模糊语言加权平均（DPFLWA）算子,并研究DPFLWA算子的基本性质。最后,基于DPFLWA算子和VIKOR方法,构建一种动态 Pythagorean模糊语言多属性决策方法。通过第三方逆向物流服务商的选择实例,表明该方法的可行性和有效性。     

基于前景理论的犹豫二元语义灰关联群决策法

针对偏好信息为犹豫二元语义形式、专家权重和属性权重均完全未知的多属性群决策问题,基于前景理论和灰色关联分析法的思想,提出一种多属性群决策方法.首先,利用矩阵拉直运算和灰色关联分析法确定专家权重,利用偏差最大化法确定属性权重.其次,给出了两个犹豫二元语义元的比较方法,结合该比较方法确定各决策矩阵的正、负理想方案,并以此作为决策参考点.然后,根据前景理论和灰色关联系数确定犹豫二元语义环境下的前景价值函数,进而确定各方案的收益损失比值,并据此对候选方案进行排序.最后,将所提方法应用于一个投资决策算例,其结果表明了该方法的合理性和有效性.     

一种基于前景理论的毕达哥拉斯犹豫模糊不确定语言ELECTRE多属性决策方法

针对属性权重已知、属性值为毕达哥拉斯犹豫模糊不确定语言变量的多属性决策问题,提出一种前景理论和消去与选择转换法(ELECTRE)相结合的多属性决策方法.首先给出毕达哥拉斯犹豫模糊不确定语言集的 定义,包括得分函数、距离测度和运算法则;然后将前景理论引入该决策环境下,构建前景价值矩阵,运用传统ELECTRE法求得一致矩阵和矛盾矩阵,并对其进行转化构建前景优/劣势判断矩阵,进而求得总优/劣势值以确定备选方案的优劣排序;最后通过算例分析验证所提出方法的有效性和可行性,并与该决策环境下的传统ELECTRE法进行对比,表明了该方法的优越性和实用性.     

基于一种新得分函数和累积前景理论的毕达哥拉斯模糊TOPSIS法

针对属性权重未知、评价信息为毕达哥拉斯模糊数的多属性决策问题,对毕达哥拉斯模糊集的得分函数进行深入分析,为解决现有得分函数中存在的不足,提出一种新得分函数,通过证明其相关定理,分析新得分函数的性质.将新得分函数运用到毕达哥拉斯模糊多属性决策问题中,以帮助决策者更好地处理模糊的决策信息.此外,针对现有大多数毕达哥拉斯模糊...     

Bidirectional project method for dual hesitant Pythagorean fuzzy multiple attribute decision-making and their application to performance assessment of new rural construction

The dual hesitant Pythagorean fuzzy set (DHPFS) consists of two parts, that is, the membership hesitancy function and the nonmembership hesitancy function, supporting a more exemplary and flexible access to assign values for each element in the domain. It is very suitable to handle the situation that there are various possible values in membership and nonmembership degrees to depict the true circumstance. The bidirectional project method of DHPFS calculates method considered not only the bidirectional projection magnitudes and the distance but also includes angle between objects evaluated. Therefore, this paper proposes a bidirectional project method of DHPFS to handle the multiple attribute decision-making (MADM) problem under the dual hesitant Pythagorean fuzzy environment. Through the measure between each alternative decision matrix and the positive and negative ideal alternative matrix, the ranking order all alternatives can be used to select the best alternative. Furthermore, a model for MADM has been given. Finally, a numerical example for performance assessment of new rural construction has been given to demonstrate the application of bidirectional project method of DHPFS, and we used the dual hesitant Pythagorean weighted Bonferroni mean to compare its reasonable and effectiveness.     

毕达哥拉斯犹豫模糊集的相关测度

毕达哥拉斯犹豫模糊集,既能描述隶属度与非隶属度之和超过1、而平方和不超过1的模糊现象,又能表达决策者在隶属度和非隶属度上的犹豫不决,因此它是表达不确定现象的一个强有力工具.考虑到相关测度在统计学和管理科学中发挥着重要的作用,在模糊集、直觉模糊集以及毕达哥拉斯模糊集等相关测度基础上,研究毕达哥拉斯犹豫模糊集的相关测度.为此,定义毕达哥拉斯犹豫模糊集的信息能量、相关指标以及相关系数,证明相关系数的性质.由于决策中经常要考虑到属性权重,定义毕达哥拉斯犹豫模糊集的加权相关系数,并讨论其性质.最后,通过求出每个方案与正理想方案之间的加权相关系数,实现方案的排序择优,并通过算例表明其可行性与有效性.     

毕达哥拉斯犹豫模糊集成算子及其决策应用

针对毕达哥拉斯犹豫模糊多属性决策中,集成算子的重要作用以及集成算子不完善的情况,较为系统地研究了毕达哥拉斯犹豫模糊集成算子。为此,在毕达哥拉斯模糊数的运算和运算法则基础上,定义了毕达哥拉斯犹豫模糊有序加权平均算子（PHFOWA）、广义有序加权平均算子（GPHFOWA）和混合平均算子（PHFHA）,以及毕达哥拉斯犹豫模糊有序加权几何平均算子（PHFOWG）、广义有序加权几何平均算子（GPHFOWG）和混合几何平均算子（PHFHG）,并结合数学归纳法,分别给出了它们的计算公式,讨论了它们的有界性、单调性和置换不变性等性质。建立了基于毕达哥拉斯犹豫模糊集成算子的多属性决策方法,并应用算例和相关方法比较说明了决策方法的可行性与有效性。     

基于犹豫语言决策模型的数据产品服务商选择

针对属性值为犹豫模糊语言元的多属性决策问题,建立基于犹豫模糊语言可能度的线性分配决策模型。首先,基于犹豫模糊语言元的包络转化方法,分别定义了犹豫模糊语言元间的可能度和相对差异指数等概念;其次探究发现可能度矩阵和相对差异矩阵均为互补判断矩阵,并设计了犹豫模糊语言元的最优度计算公式;最后,在犹豫模糊语言信息环境下,构建了一种新的线性分配决策模型用以确定各备选方案的综合最优度,进而遴选出最优方案。实验结果表明,提出的决策模型是可行和有效的。