有风险偏好的区间直觉模糊多属性的 意见集中排序法

针对属性值为区间直觉模糊数的多属性群决策问题,考虑决策者风险偏好和属性权重不完全确定的情况,提出一种新的意见集中排序法。首先根据定义的得分函数对决策矩阵中的评价值比较大小,进而对方案排成线性序;然后基于新的排序方法,建立模型获得属性权重值,并利用加权平均算子对方案集结,得到排序方案。最后,通过数值实例验证该方法的可行性。     

基于区间直觉梯形模糊数的群决策方法

针对准则值为区间直觉梯形模糊数（IVITFN）的群决策问题,定义了新的区间直觉梯形模糊数的加性的运算法则;基于这些运算法则,给出了几种区间直觉梯形模糊数信息的算术集成算子,包括区间直觉梯形模糊数的加权算术平均（IVITFNWAA）算子、区间直觉梯形模糊数的有序加权平均（IVITFNOWA）算子和区间直觉梯形模糊数的混合集成（IVITFNHA）算子;基于IVITFNWAA算子和IVITFNHA算子,提出了一种准则值为区间直觉梯形模糊数而准则权重确知的群决策方法。最后,实例分析表明了该方法的可行性和有效性。     

直觉模糊多属性群决策的VIKOR方法

针对属性权重信息完全未知且属性值以直觉模糊数形式给出的多属性群决策问题,提出了一种基于多准则妥协解排序的决策方法.利用直觉模糊加权平均算子集成所有的个体决策信息,以获取群决策信息.利用直觉模糊数熵权公式求得属性的熵权.依据传统VIKOR法的基本思想,结合直觉模糊数的距离公式,对备选方案进行排序择优.文中通过实例分析,表明该方法的实用性与可行性.     

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.     

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。     

直觉对偶犹豫模糊集的集结算子及其应用

在对偶犹豫模糊集与直觉模糊集的基础上,提出了直觉对偶犹豫模糊集的概念和基本运算,构造了直觉对偶犹豫模糊集的算术加权平均集结算子和几何加权平均算子,并考虑有序和广义的情况,分别给出相对应的公式。同时针对某些算子的特殊性质,给出了详细描述和证明。针对模糊集的多属性群决策问题,提出了一种新的基于直觉对偶犹豫模糊集的集结算子的多属性群决策方法,通过一个实例说明了该方法的实用性和有效性。     

基于新得分函数的直觉模糊多属性决策方法

得分函数是常见排序直觉模糊数的一个重要指标。借助于S型函数,从客观的角度考虑直觉模糊数的犹豫度对其得分值的影响,提出了直觉模糊数的新得分函数,并通过实例说明新的得分函数能应用于某些现有得分函数失效的情形。基于新的得分函数和直觉模糊加权平均算子给出了一种属性值为直觉模糊数的多属性决策方法,并通过算例阐明该方法的可行性和有效性。     

基于直觉模糊集的产品规划评估群决策研究

针对实际管理决策中,决策问题要求多个决策者参与,同时需要全面、细腻的描述方法体现对客观事物的认识和表达的问题,将直觉模糊多属性群决策方法应用于企业产品管理决策中。首先给出了基于直觉模糊Einstein混合平均算子的多属性群决策算法,提出了一种直觉模糊算子自适应位置赋权算法,然后结合产品规划的特点,分析了产品市场吸引力、竞争性评价和财务回报评估要素,建立了产品规划多属性群决策模型,最后通过算例分析验证了该方法的有效性和可行性。     

广义区间直觉梯形模糊优先级加权几何算子及应用

针对决策指标和决策者不在同一优先级下的区间直觉梯形模糊多属性决策问题,提出了广义区间直觉梯形模糊优先级加权几何算子,并推导出其数学表达式,研究了该算子的相关性质和一些特例,探讨了基于广义区间直觉梯形模糊优先级几何算子的多属性群决策方法;最后给出数值实例证明了算子的有效性。     

基于直觉模糊理论的混合多属性Web服务选择

针对多个功能相同或相似的服务,提出了基于直觉模糊理论的混合多属性Web服务选择.将QoS属性分为精确数值型、区间数值型和语言型,并利用层次分析法给出了用户QoS偏好的计算方法.引入直觉模糊集理论将混合型QoS属性统一为直觉模糊数,采用直觉模糊加权算术平均算子对QoS决策矩阵各指标集结,利用直觉模糊得分函数对各决策方案进行排序,实现了基于QoS的Web服务选择.实例验证结果表明,该方法具有一定的有效性.     

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.     

基于正态分布优先集结算子的随机多准则群决策方法

对准则值为正态随机变量,而准则之间具有优先级别的随机多准则群决策问题进行了研究。首先,定义了一种集结正态分布数的优先加权平均（NDNPWA）算子,并给出了该算子的相关性质;进一步,基于NDNPWA算子和正态分布数加权算术平均（NDNWAA）算子,提出了一种准则值为正态随机变量,准则之间具有优先级别,而决策者之间不具有优先级别的随机多准则群决策方法。最后,通过实例分析表明,该方法具有可行性和有效性。     

模糊诱导有序加权平均算子

给出了诱导有序加权平均算子的矩阵表示,在此基础上提出了模糊诱导有序加权平均算子,讨论了模糊诱导有序加权平均算子的相关性质,并将模糊诱导有序加权平均算子用于一个投资决策实例分析中。